PMSM交流伺服系统中参数辨识的研究与应用

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1、摘要交流伺服系统运行过程中，伺服电机的内部参数会随着工况而发生变化，系统外部的机械参数亦处于不断变化中。这些变化，若不及时调整，会使系统控制器增益的初始值与实际情况间产生偏差，严重时会影响系统的运行性能，导致伺服电机的噪音、抖动等现象。要解决这一问题，首先要进行参数辨识。本文基于永磁同步电机在d-q两相旋转坐标系下的状态空间方程，设计了Matlab／Simulink环境中S函数形式的电机仿真模型，实现了对永磁同步电机的动态仿真。实现了堵转状态下的永磁同步电机参数的静态辨识：采用小直流电流衰减法检测衰减的定子电流；应用方块脉冲函数离散化电机的数学模型；应用遗忘因

2、子最小二乘法辨识出电机参数。实验结论表明辨识结果准确，方法简便易行。应用PID自适应参数辨识方法分别在连续和离散时间情况下，设计了永磁同步电机交流伺服系统转动惯量的辨识算法；依据李雅普诺夫函数再造法，应用基于模型参考自适应系统的辨识方法设计了电机转子永磁磁通及q轴电感的辨识算法，并引入状态反馈以提高参数辨识系统的稳定性。在Matlab／Simulink环境中分别对以上提出的辨识算法进行了仿真，证明了PID自适应辨识方法和基于模型参考自适应系统的辨识方法均具有较高的辨识精度及跟踪速度；进一步，通过理论分析及仿真结果对比，对以上两种算法进行了比较。最后在以DSPT

3、MS320F240为核心的1．5kW永磁同步电机交流伺服系统中，实现了系统转动惯量的PID自适应辨识。实验结果证明了算法的快速性及有效性。关键词：永磁同步电机，参数辨识，模型参考自适应，PlD自适应，S函数，直流衰减法AbstractBasedOilthepermanentmagnetsynchronousmotor(PMSM)dq-referencestatespaceequations，asimulationmodelisdesignedundertheMatlab／SimulinkenvironmentusinganM-·fileS·-functionb

4、lock,SOastOsimulatePMSMsdynamicly．SeveralparametersofaPMSM。includingstatorresistanceaswellasd—andq-axisinductance，areidentifiedinthestandstillsituation：statorcurrentisobtainedthroughaDCdecaytest；thePMSMdiscretemathematicalmodelisachievedbasedontheblockpulsefunction；theparametersalec

5、alculatedbytheforgettingfactorleastsquaresmethod．Finally,theefficiencyoftheentiremethodisprovedbytheexperimentalresults．AlgorithmsaredesignedusingthePIDadaptivemethodbothincontinuousanddiscretesituation，toidentifytherotorandloadinertia；Anonlineparameterestimationstrategy,basedonamod

6、elreferenceadaptivesystem(MRAS)，isimplementedtoestimatethePMSMpermanentmagnetfluxlinkageand／orq-axisinductance，whichhaveastabilityofLiyapunov．Theaccuracyaswellasgoodtrackingcharacteristicsofthosetwoestimationmethodsmentionedaboveisilluminatedthroughtheoreticanalyzingandsimulmionunde

7、rtheMatlab／Simulinkenvironment．ExperimentalimplementationsoftheonlineestimationoftherotorandloadinertiausingthePIDadaptivemethodarecarriedoutona1．5kWPMSMservosystem，whichusedtheTMS320F240DSP．Theestimatedresultshaveallacceptableaccuracyandfastresponse．IndexTerms：PMSM，ParameterEstimat

8、ion，MRAS，AdaptivePI