基于改进RLS算法的永磁同步电机参数辨识

作     者：林巨广 陈桐 LIN Juguang;CHEN Tong

作者机构：合肥工业大学机械工程学院安徽合肥230009 合肥工业大学汽车工程技术研究院安徽合肥230009 

出 版 物：《合肥工业大学学报（自然科学版）》 (Journal of Hefei University of Technology：Natural Science)

年 卷 期：2019年第42卷第7期

页      面：876-880,934页

学科分类：080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：安徽省科技攻关重大资助项目(1501021004) 

主　　题：永磁同步电机(PMSM) 参数在线辨识 递推最小二乘法 离散系统 电感辨识 

摘      要：永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)参数的在线准确辨识是实现电机高性能控制的基础,也为系统故障诊断提供了依据。传统递推最小二乘(recursive least square,RLS)法在辨识PMSM的d轴、q轴电感参数时对系统噪声、状态变化较为敏感,动态辨识稳定性不佳。文章在建立离散化辨识模型的基础上,提出了一种改进递推RLS算法,用于d轴、q轴电感参数的在线辨识。该算法在动态辨识过程中引入电流变化率,同时改进算法中的增益矩阵K,减小d轴、q轴辨识误差对电感修正产生的耦合影响。通过一台20 kW的PMSM仿真及实验,验证了改进的辨识算法能够有效提高参数的动态辨识效果。