异步电机参数辨识方法的研究

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时间:2019-02-06

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1、摘要自上世纪70年代矢量控制技术提出以来,人们就认识到解决异步电动机参数辨识和自适应问题的重要性。随着微电子技术和电力电子器件的迅猛发展,以及逆变器技术的完善,这一问题的解决成为进一步提高交流调速系统性能的关键。近些年来,人们对此作了大量的研究工作,并取得了一定成果,但真正运用到实际领域的还不多。本论文在前人理论研究工作基础上,结合异步电动机的不同运行条件,使用两相静止坐标系的状态方程来描述适用于最d,--乘算法使用的异步电机数学模型,设计了应用最小二乘法进行异步电机运行前参数自整定的具体方案,然后研究了电机参数在

2、线辨识策略,运用尽可能简单易行的理论实现异步电机参数辨识工作,并通过DSP检验了该理论在实际使用时的效果。对比其它参数检测方法,文中采用的参数自整定方法的突出优点在于不改变电机控制硬件系统和无需转速信号的前提下,一次性辨识得到电机控制所需的各项电气参数。作为对照,论文还设计了运用系统分步法来检测电机参数,结合实验说明了它与最小二乘辨识参数的优劣。在论文中,丰富的研究方法的仿真佐证了理论的正确性,充分的影响因素的分析增强了方案的全面性,而系统的硬件测试实验则说明了实际的可行性。关键词:矢量控制最小二乘参数辨识DSPA

3、BSTRACTTheimportanceofparameteridentificationandadaptationofaninductionmotorhasbeenrealized,sincethevectorcontroltheoryappearedinthe1970s.Withthedevelopmentofpowerelectronics,microelectronicstechniqueandinvertercontrolmethod,itbecomesthechokepointtOimprovetheA

4、Cspeedmodulationsystem’Sperformancethatwesolvetheparameteridentificationproblemsuccessfully.Manyresearchesonthathavebeencarriedout,andgetsomeachievementbutnotenough.FoundationOntheworkofpredecessors,thedissertationdeductsthemathematicsdescriptionsofaninduction

5、motorwhichareapplicabletoLeast-squarealgorithmandderivedfromthestateequationintwo.axisstationaryreferenceframe,consideringthedifferentoperationconditions.TheconcreteschemeofRLSalgorithmisdesignedtOrealizethemotorself-commissioning,andtheon-lineparameteridentif

6、icationstrategyofinductionmotoriseitherincluded.舢ofthemethodsinferringaredescribedassimpleaspossible,andchecktheactualeffectsbyDSPtechnique.Comparedwithotheridentificationmethods,themostprominentmeritofself-commissioningmethodproposedinthispaperisreflectedinid

7、entifyingallparametersneededatonetime,underthepremiseofunchangingthehardwarestructureandnorequirementforrotorspeed.Asacomparison,theauthormakesanexperimentformeasuringtheparametersstepbystep,andalsoanalysesbothofmeritsanddefects.Inthispaper,abundantsimulationr

8、esultshaveprovedexactnessofthetheory,andplenteousanalysisofinfluencingfactorshasalsoadvancedthegeneralizationofthescheme。Atlast,integrativetestingexperimentsindicatethemethod’Sfeas

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