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用于永磁同步電機參數辨識的正交投影和遞推最小二乘聯合算法

永磁同步電機憑借高功率密度、高慣性力矩比的優(yōu)點廣泛用于電動汽車。為設計高轉速和高精度的電機控制器，需要合理的電機模型及電機實時物理參數，因此提出一種應用正交投影法（OPA）和遞推最小二乘法（RLS）聯合算法對永磁同步電機的物理參數進行辨識。

采用4階狀態(tài)空間方程組作為電機模型。需要定子電阻值、極對數、永磁鐵磁鏈、轉動慣量及d軸、q軸上的電感值等物理參數。

將非線性4階狀態(tài)空間方程組轉換成線性回歸形式的方程組，此線性回歸形式的方程組輸出量為電機功率角，且是狀態(tài)變量的函數。利用探索法確定新的狀態(tài)變量值得到兩個線性回歸形式的方程組，并將參數估測器應用到線性回歸方程組進行參數估計，這樣就可不利用線性化或簡單化手段得到復雜的非線性方程組所需的電機物理參數。

在電控系統(tǒng)參數鑒別方面，RLS算法具有較高的魯棒性，OPA算法具有較高的收斂速度，兩者都可以在較大外界干擾下對系統(tǒng)進行可靠識別。提出一種RLS算法和OPA算法的聯合算法，可在較大外界干擾和參數為任意初始值情況下，對電機物理參數進行準確識別。參數識別的第1步，對參數估測器進行正交投影，得到與識別參數數量相同的正交基向量。第2步，利用RLS算法得到參數估測系統(tǒng)的子系統(tǒng)，且此基礎上利用OPA算法加速收斂速度。第3步，繼續(xù)利用RLS算法推動參數估測進程，得到準確物理參數。

仿真對比分析3種電機物理參數識別算法（RLS、OPA及OPA 與RLS聯合）。對比系統(tǒng)收斂速度和參數識別準確性的結果表明，OPA與RLS聯合算法具有更好效果，并且能夠應用到空間狀態(tài)方程為線性回歸形式的線性或非線性系統(tǒng)，此算法具有較強的應用性和參數在線估計能力。

刊名：Mathematical Problems in Engineering（英）

刊期：2015年第2015卷

作者：Iman Yousefi et al

編譯：謝秀磊