CN114244216A - 一种永磁同步电机参数辨识方法、装置及系统 - Google Patents

一种永磁同步电机参数辨识方法、装置及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种永磁同步电机参数辨识方法、装置及系统，涉及永磁同步电机技术领域。本发明所述的永磁同步电机参数辨识方法，包括：建立永磁同步电机在dq旋转坐标系下的电压方程；采用自适应线性神经网络算法根据所述电压方程确定参数辨识方程，以对永磁同步电机参数进行辨识。本发明所述的技术方案，采用自适应线性神经网络算法来辨识PMSM的参数，运算量很小，相对传统算法而言复杂程度大大降低，能够对永磁同步电机参数进行快速有效辨识以保证电机的控制性能。

Description

一种永磁同步电机参数辨识方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及永磁同步电机技术领域，具体而言，涉及一种永磁同步电机参数辨识方法、装置及系统。
背景技术
永磁同步电机(PMSM)具备结构简单、高功率密度、高转矩密度和优良的动态性能等一系列优点。与有刷直流电机相比，不需要安装机械换向器和电刷，因此运行过程中不会有火花产生。与异步电机相比，低速性能好、损耗低。随着永磁体材料性能的不断升级，PMSM的控制效果也越来越好，如今PMSM已经被广泛应用于伺服控制、电动汽车、船舶航天等领域。
对PMSM的控制通常采用按照转子磁链定向的矢量控制，即将定子电流分解为励磁分量和转矩分量，在两个轴上分别进行控制，简化控制系统结构。为了满足不同场合的应用需求，提高PMSM的控制性能，要求伺服控制系统能够根据实时的电机的准确电机参数进行控制器参数的调整。如果在不同运行状态下均按照电机标称参数设计控制器，则很难保证电机的控制性能。
发明内容
本发明解决的问题是如何对永磁同步电机参数进行辨识以保证电机的控制性能。
为解决上述问题，本发明提供一种永磁同步电机参数辨识方法，包括：建立永磁同步电机在dq旋转坐标系下的电压方程；采用自适应线性神经网络算法根据所述电压方程确定参数辨识方程，以对永磁同步电机参数进行辨识。
可选地，所述电压方程包括：
Figure BDA0003418614710000011
其中，ud和uq表示所述永磁同步电机在dq坐标系下的电压，id和iq表示所述永磁同步电机在dq坐标系下的电流，Ld和Lq分别表示所述永磁同步电机的交轴电感和直轴电感，R表示所述永磁同步电机定子端的电阻，we表示所述永磁同步电机的电角速度，ψf表示所述永磁同步电机转子的永磁体磁链。
可选地，所述采用自适应线性神经网络算法根据所述电压方程确定参数辨识方程包括：选取与所述永磁同步电机的控制系统匹配的自适应线性神经网络结构和权重调整算法对所述永磁同步电机参数进行在线辨识。
可选地，所述自适应线性神经网络包括激励函数，所述激励函数包括：
Figure BDA0003418614710000021
其中，Wi表示神经网络的权重，Xi表示神经网络的输入信号。
可选地，所述权重调整算法采用最小均方算法，所述最小均方算法具体包括：
Figure BDA0003418614710000022
其中，d(k)表示神经网络结构的目标输出，η表示权重调整的步长，ε(k)表示期望输出与神经网络结构输出之差。
可选地，所述参数辨识方程基于所述电压方程得到，所述参数辨识方程包括：
Figure BDA0003418614710000023
Figure BDA0003418614710000024
Figure BDA0003418614710000025
其中，we(k)表示当前拍的电角速度，id(k)和iq(k)分别表示当前拍的d轴电流和q轴电流，XLq(k)表示当前拍的q轴反电动势，Ld(k)和Lq(k)分别表示当前拍的d轴电感和q轴电感，Ld(k+1)和Lq(k+1)分别表示下一拍的d轴电感和q轴电感，ψf(k)和ψf(k+1)分别表示当前拍和下一拍的磁链计算值。
可选地，所述永磁同步电机参数辨识方法还包括：采用FPGA在环仿真对所述参数辨识方程进行验证。
本发明所述的永磁同步电机参数辨识方法，采用自适应线性神经网络算法来辨识PMSM的参数，运算量很小，相对传统算法而言复杂程度大大降低，能够对永磁同步电机参数进行快速有效辨识以保证电机的控制性能。
本发明还提供一种永磁同步电机参数辨识装置，包括：建模模块，用于建立永磁同步电机在dq旋转坐标系下的电压方程；辨识模块，用于采用自适应线性神经网络算法根据所述电压方程确定参数辨识方程，以对永磁同步电机参数进行辨识。本发明所述的永磁同步电机参数辨识装置与上述永磁同步电机参数辨识方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。
本发明还提供一种永磁同步电机参数辨识系统，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如上永磁同步电机参数辨识方法。所述永磁同步电机参数辨识系统与上述永磁同步电机参数辨识方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如上永磁同步电机参数辨识方法。所述计算机可读存储介质与上述永磁同步电机参数辨识方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。
附图说明
图1为本发明实施例的永磁同步电机参数辨识方法的流程示意图；
图2为本发明实施例的自适应线性神经网络算法框图；
图3为本发明实施例的电感参数辨识网络；
图4为本发明实施例的磁链参数辨识网络。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
如图1所示，本发明实施例提供一种永磁同步电机参数辨识方法，包括：建立永磁同步电机在dq旋转坐标系下的电压方程；采用自适应线性神经网络算法根据所述电压方程确定参数辨识方程，以对永磁同步电机参数进行辨识。
具体地，在本实施例中，交流永磁同步电机应用矢量控制时，可以将其等效为一台他励直流电动机，从而可以简化控制策略。永磁同步电机参数辨识方法包括：建立永磁同步电机在dq旋转坐标系下的电压方程；采用自适应线性神经网络算法根据电压方程确定参数辨识方程，以对永磁同步电机参数进行辨识。在使用自适应线性神经网络算法时，首先需要选择与控制系统相匹配的网络结构，该网络结构即与PMSM相匹配的可调模型，可调模型根据模型计算和真实采样值计算误差，神经网络中的标识符即所要辨识的PMSM(permanent-magnetsynchronousmotor，永磁同步电机)电气参数。然后，根据辨识系统的输出与网络结构输出之间的输出误差，选择合适的自适应权值收敛算法，进行网络权值校正，实现PMSM的参数在线辨识。由于自适应线性神经网络的激励函数和权重函数的表达式之中仅仅包含简单的加减法和乘法，没有矩阵运算或者除法运算，因此其运算量很小，相比于非线性神经网络，非常易于调节，且不需要稳定性设计，算法复杂程度大大降低，因而能够对永磁同步电机参数进行快速有效辨识以保证电机的控制性能。
其中，针对不同的待辨识参数，可以设计不同的神经网络参数辨识器，不需要进行如扩展卡尔曼滤波中的矩阵运算，算法结构简单。
在本实施例中，采用自适应线性神经网络算法来辨识PMSM的参数，运算量很小，相对传统算法而言复杂程度大大降低，能够对永磁同步电机参数进行快速有效辨识以保证电机的控制性能。
可选地，所述电压方程包括：
Figure BDA0003418614710000051
其中，ud和uq表示所述永磁同步电机在dq坐标系下的电压，id和iq表示所述永磁同步电机在dq坐标系下的电流，Ld和Lq分别表示所述永磁同步电机的交轴电感和直轴电感，R表示所述永磁同步电机定子端的电阻，we表示所述永磁同步电机的电角速度，ψf表示所述永磁同步电机转子的永磁体磁链。
具体地，在本实施例中，电压方程包括：
Figure BDA0003418614710000052
其中，ud和uq表示永磁同步电机在dq坐标系下的电压，id和iq表示永磁同步电机在dq坐标系下的电流，Ld和Lq分别表示永磁同步电机的交轴电感和直轴电感，R表示永磁同步电机定子端的电阻，we表示永磁同步电机的电角速度，ψf表示永磁同步电机转子的永磁体磁链。
交流永磁同步电机在dq旋转坐标系下的数学模型除电压方程外，还包括：
永磁同步电机的转矩方程如下：
Figure BDA0003418614710000053
其中，Te为电机的电磁转矩；TL为负载转矩；J为转子的转动惯量；wm为电机的机械角速度。
另外，PMSM的电磁转矩为：
Te＝1.5piq[id(Ld-Lq)+ψf
其中，p为电机的极对数。
另外，电角速度等于机械角速度与极对数的乘积：
ωe＝pωm
另外，电机转速(单位：r/min)与电机机械角速度(单位：rad/s)之间的转换关系为：
Nr＝9.55ωm
另外，电机电角度等于电角速度对时间的积分：
θe＝∫ωedt
在本实施例中，通过设置电压方程的具体组成，进而可以根据电压方程得到参数辨识方程。
可选地，所述采用自适应线性神经网络算法根据所述电压方程确定参数辨识方程包括：选取与所述永磁同步电机的控制系统匹配的自适应线性神经网络结构和权重调整算法对所述永磁同步电机参数进行在线辨识。
具体地，在本实施例中，在使用自适应线性神经网络算法时，首先需要选择与控制系统相匹配的网络结构，之后根据辨识系统的输出与网络结构输出之间的输出误差，结合权值收敛算法，进行网络权值校正，实现PMSM的参数在线辨识。
在本实施例中，选取与永磁同步电机的控制系统匹配的自适应线性神经网络结构和权重调整算法对永磁同步电机参数进行在线辨识，能够对永磁同步电机参数进行快速有效辨识以保证电机的控制性能。
可选地，所述自适应线性神经网络包括激励函数，所述激励函数包括：
Figure BDA0003418614710000061
其中，Wi表示神经网络的权重，Xi表示神经网络的输入信号。
具体地，在本实施例中，结合图2所示，自适应线性神经网络包括激励函数，激励函数包括：
Figure BDA0003418614710000062
其中，Wi表示神经网络的权重，Xi表示神经网络的输入信号。
在本实施例中，通过设置激励函数的具体组成，进而可以通过自适应线性神经网络算法来辨识PMSM的参数。
可选地，所述权重调整算法采用最小均方算法，所述最小均方算法具体包括：
Figure BDA0003418614710000071
其中，d(k)表示神经网络结构的目标输出，η表示权重调整的步长，ε(k)表示期望输出与神经网络结构输出之差。
具体地，在本实施例中，权重调整算法采用最小均方算法(LMS算法)，最小均方算法具体包括：
Figure BDA0003418614710000072
其中，d(k)表示神经网络结构的目标输出，η表示权重调整的步长，ε(k)表示期望输出与神经网络结构输出之差。
其中，将待辨识的电机参数视为神经网络的权重，为了保证算法的收敛性，权重调整的步长应该满足：0＜2η|X(k)|2＜1。
在本实施例中，通过设置权重调整算法采用最小均方算法，采用最小均方算法作为参数辨识的收敛依据，实现无偏估计的同时，精度和运算速度都比传统的RLS算法高。
可选地，所述参数辨识方程基于所述电压方程得到，所述参数辨识方程包括：
Figure BDA0003418614710000081
Figure BDA0003418614710000082
Figure BDA0003418614710000083
其中，we(k)表示当前拍的电角速度，id(k)和iq(k)分别表示当前拍的d轴电流和q轴电流，XLq(k)表示当前拍的q轴反电动势，Ld(k)和Lq(k)分别表示当前拍的d轴电感和q轴电感，Ld(k+1)和Lq(k+1)分别表示下一拍的d轴电感和q轴电感，ψf(k)和ψf(k+1)分别表示当前拍和下一拍的磁链计算值。
具体地，在本实施例中，参数辨识方程包括：
Figure BDA0003418614710000084
Figure BDA0003418614710000085
Figure BDA0003418614710000086
其中，we(k)表示当前拍的电角速度，id(k)和iq(k)分别表示当前拍的d轴电流和q轴电流，XLq(k)表示当前拍的q轴反电动势，Ld(k)和Lq(k)分别表示当前拍的d轴电感和q轴电感，Ld(k+1)和Lq(k+1)分别表示下一拍的d轴电感和q轴电感，ψf(k)和ψf(k+1)分别表示当前拍和下一拍的磁链计算值。根据上述参数辨识方程可以得到如图3和图4所示的电感和磁链辨识的网络结构。
在本实施例中，通过设置参数辨识方程的具体组成，实现了自适应线性神经网络算法对电机的电感和磁链参数的在线辨识。
可选地，所述永磁同步电机参数辨识方法还包括：采用FPGA在环仿真对所述参数辨识方程进行验证。
具体地，在本实施例中，永磁同步电机参数辨识方法还包括：采用FPGA(FieldProgrammable Gate Array，现场可编程逻辑门阵列)在环仿真对参数辨识方程进行验证。得到参数辨识方程之后，即可基于算法结构设计在FPGA中实现的底层算法，仅仅需要简单的加减乘运算即可实现该神经网络算法结构。完成底层算法的设计之后，为了充分验证算法的正确性，可以直接采用FPGA在环的方式进行算法仿真，即将所设计的参数辨识算法直接在FPGA上运行，利用Simulink直接给出相应的激励信号，验证算法的正确性之后，将算法移植到真实的控制器算法之中，结合真实的电机，进一步验证算法的正确性。
将参数辨识算法部署于FPGA之中，利用HDL语言实现参数辨识算法的设计，利用FPGA处理速度快，低延时等特点，增强参数辨识的快速性。利用FPGA在环技术对所编写的参数辨识算法HDL代码进行验证，无需额外编写激励测试文件，利用FPGA在环技术仿真验证后的参数辨识算法可以直接移植到后期的成熟装备之中，方便快捷。
对于设计的RTL代码，在仿真验证时，往往需要写出数倍于算法行数的测试代码，这一仿真验证任务往往会占用整个项目周期的大部分时间，而且这些仿真还仅仅属于行为级的仿真，并没有考虑算法在真实FPGA硬件上运行时的时延特性。而采用FPGA在环仿真的方式可以在FPGA中直接建立算法原型并对算法进行验证，利用FPGA在环技术对所编写的参数辨识算法HDL代码进行验证，无需额外编写激励测试文件，利用FPGA在环技术可以允许设计者使用RTL逻辑与Simulink中的高级模型进行联合仿真，RTL逻辑则真实地运行在FPGA之上，利用JTAG即可实现上位机与所涉及的SoC控制板相连接，这样仿真验证后的参数辨识算法可以直接移植到后期的成熟装备之中。
其中，在硬件方面，可采用型号为XC7Z010-2CLG225的主控芯片，参数辨识算法在PL端(Programmable Logic)实现。
在本实施例中，采用FPGA在环仿真对参数辨识方程进行验证，有利于提高参数辨识的准确度和效率。
本发明另一实施例提供一种永磁同步电机参数辨识装置，包括：建模模块，用于建立永磁同步电机在dq旋转坐标系下的电压方程；辨识模块，用于采用自适应线性神经网络算法根据所述电压方程确定参数辨识方程，以对永磁同步电机参数进行辨识。
本发明另一实施例提供一种永磁同步电机参数辨识系统，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如上永磁同步电机参数辨识方法。
本发明另一实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如上永磁同步电机参数辨识方法。
虽然本发明公开披露如上，但本发明公开的保护范围并非仅限于此。本领域技术人员在不脱离本发明公开的精神和范围的前提下，可进行各种变更与修改，这些变更与修改均将落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，包括：
建立永磁同步电机在dq旋转坐标系下的电压方程；
采用自适应线性神经网络算法根据所述电压方程确定参数辨识方程，以对永磁同步电机参数进行辨识。
2.根据权利要求1所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述电压方程包括：
Figure FDA0003418614700000011
其中，ud和uq表示所述永磁同步电机在dq坐标系下的电压，id和iq表示所述永磁同步电机在dq坐标系下的电流，Ld和Lq分别表示所述永磁同步电机的交轴电感和直轴电感，R表示所述永磁同步电机定子端的电阻，we表示所述永磁同步电机的电角速度，ψf表示所述永磁同步电机转子的永磁体磁链。
3.根据权利要求2所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述采用自适应线性神经网络算法根据所述电压方程确定参数辨识方程包括：选取与所述永磁同步电机的控制系统匹配的自适应线性神经网络结构和权重调整算法对所述永磁同步电机参数进行在线辨识。
4.根据权利要求3所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述自适应线性神经网络包括激励函数，所述激励函数包括：
Figure FDA0003418614700000012
其中，Wi表示神经网络的权重，Xi表示神经网络的输入信号。
5.根据权利要求3所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述权重调整算法采用最小均方算法，所述最小均方算法具体包括：
Figure FDA0003418614700000021
其中，d(k)表示神经网络结构的目标输出，η表示权重调整的步长，ε(k)表示期望输出与神经网络结构输出之差。
6.根据权利要求5所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述参数辨识方程基于所述电压方程得到，所述参数辨识方程包括：
Figure FDA0003418614700000022
Figure FDA0003418614700000023
Figure FDA0003418614700000024
其中，we(k)表示当前拍的电角速度，id(k)和iq(k)分别表示当前拍的d轴电流和q轴电流，XLq(k)表示当前拍的q轴反电动势，Ld(k)和Lq(k)分别表示当前拍的d轴电感和q轴电感，Ld(k+1)和Lq(k+1)分别表示下一拍的d轴电感和q轴电感，ψf(k)和ψf(k+1)分别表示当前拍和下一拍的磁链计算值。
7.根据权利要求3所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，还包括：采用FPGA在环仿真对所述参数辨识方程进行验证。
8.一种永磁同步电机参数辨识装置，其特征在于，包括：
建模模块，用于建立永磁同步电机在dq旋转坐标系下的电压方程；
辨识模块，用于采用自适应线性神经网络算法根据所述电压方程确定参数辨识方程，以对永磁同步电机参数进行辨识。
9.一种永磁同步电机参数辨识系统，其特征在于，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如权利要求1至7任一项所述的永磁同步电机参数辨识方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如权利要求1至7任一项所述的永磁同步电机参数辨识方法。
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