人工魚群算法在電機(jī)參數(shù)辨識(shí)中的應(yīng)用.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,電氣設(shè)備的自動(dòng)化和復(fù)雜化程度在不斷提高,大型復(fù)雜系統(tǒng)在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用越來越廣泛?；陔妷涸茨孀兤鞯挠来磐诫姍C(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制和民用設(shè)施中,但是該類系統(tǒng)使用的逆變器不是理想的線性元件,往往包含一些非線性因素,如死區(qū)時(shí)間、管壓降、開關(guān)管時(shí)間等,而這些非線性因素會(huì)在實(shí)際系統(tǒng)里(特別是在高精度伺服控制中)造成電壓電流波形畸變,從而影響整個(gè)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的性能。因此,對(duì)非線性因素進(jìn)行精確的辨識(shí)和補(bǔ)償是十分必要的。由

2、于電壓源逆變器是永磁同步電機(jī)系統(tǒng)的一部分,其非線性因素的辨識(shí)可以視為電機(jī)參數(shù)辨識(shí)技術(shù)的一部分。因此將電壓源逆變器非線性因素和電機(jī)本體參數(shù)一起進(jìn)行辨識(shí)已經(jīng)成為當(dāng)今電力電子技術(shù)的研究趨勢(shì)之一。
　　 本文采用人工魚群算法對(duì)電機(jī)繞組電阻和逆變器非線性因素等效電壓進(jìn)行辨識(shí),并將辨識(shí)出的逆變器非線性因素等效電壓用于補(bǔ)償,得到了較好的控制效果。與傳統(tǒng)補(bǔ)償方法相比,該方案可以智能辨識(shí)出非線性因素的等效電壓和電機(jī)繞組電阻。該方案在一套永磁同步電

3、機(jī)商用驅(qū)動(dòng)平臺(tái)上進(jìn)行了驗(yàn)證,所得到的辨識(shí)結(jié)果和電機(jī)、逆變器數(shù)據(jù)手冊(cè)里的性能參數(shù)進(jìn)行對(duì)比,證明該方案具有較高的精確度。
　　 本文的工作主要包括以下幾個(gè)方面:
　　 (1)對(duì)永磁同步電機(jī)和逆變器非線性因素進(jìn)行分析和建模。深入了解永磁同步電機(jī)的結(jié)構(gòu)和數(shù)學(xué)模型,并在靜止坐標(biāo)系和旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系中建立了包含逆變器非線性因素的電機(jī)狀態(tài)方程組。由電機(jī)的狀態(tài)方程可知,永磁同步電機(jī)旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系模型與直流電機(jī)模型非常相似,可以采用矢量控制策略對(duì)永

4、磁同步電機(jī)進(jìn)行控制。此外,基于逆變器的非線性因素的建模,并由該模型導(dǎo)出了電機(jī)的等效定子繞組電阻(即定子繞組電阻和逆變器等效電阻之和)和逆變器非線性因素等效電壓的辨識(shí)參考模型。
　　 (2)介紹了人工魚群算法,并通過對(duì)人工魚的典型行為的分析,驗(yàn)證了人工魚群算法對(duì)逆變器非線性因素和電機(jī)參數(shù)辨識(shí)的適用性。
　　 (3)基于人工魚群算法對(duì)逆變器非線性等效電壓量和電機(jī)定子繞組電阻進(jìn)行辨識(shí),并用一套商用永磁同步電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)對(duì)算法性能