一种感应电机矢量控制转子电阻在线辨识方案

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1、ELECTRICDRIVE20l3Vo1．43No．11电气传动2013年第43卷第11期一种感应电机矢量控制转子电阻在线辨识方案范波，刘刚，史光辉(1．河南科技大学电子信息工程学院，河南洛阳471003；2．中信重工机械股份有限公司，河南洛阳471003)摘要：感应电机数学模型具有高阶非线性强耦合的特点，各参数随电机运行状态的变化难以用函数描述，参数辨识是矢量控制等高性能变频调速方案必须面临的问题。提出了一种基于Elman神经网络的感应电机转子电阻参数辨识模型，利用Elman神经网络逼近非线性函数的能力和反馈特性，通过在前馈网络隐含层中增加一个承接层，作为一步

2、延时算子完成记忆目的，使得本模型具有适应时变特征、直接反映系统动态过程特性以及更强计算的能力。仿真及实验结果分析表明，经过充分训练的Elman神经网络具有较高的辨识精度和广泛的适应能力，能够提升感应电机变频调速控制性能。关键词：感应电机；矢量控制；转子电阻；Elman神经网络；参数辨识中图分类号：TP183；TM343文献标识码：ASchemeforMotorRotorResistanee0n．1ineIdentificationinVectorControlofInductionMotorFANBo1,2LIUGang，SHIGuang—hui(1．Elect

3、ronic&InformationEngineeringCollege，HenanUnwemityofScienceandTechnology，Luoyang471003，／／enan，China：2．CITICHeavylidustriesCo．，Ltd．，Luoyang471003，Henan，China)Abstract：Themathematicalmodelofinductionmotorhasthecharacterofhighorder,nonlinearandcomplicatecoupling．Itisdificultforthemotor's

4、parametemchangingwiththeworkstatetodescribewithadefinitefunction．TheparameterSidentificationisaproblemconfrontedbyhishperformancevariablefrequencyspeedadjustmentsystemincludingvectorcontro1．ThemodelofinductionmotorrotorresistanceidentificationbasedonElmanneuralnetworkwasproposed．Elma

5、nneuralnetworkSfunctionapproximationanduniquefeedbackwereused．Acontextlayertotheforwardnetworkwasaddedasadelayfactortomemorizehistorystate．Sothismodelhastheabilitiesofadaptingtotime—variablecharacteristic，reflectingthedynamiccharacteristicsofsystemdirectly，andthestrongercalculation．T

6、hesimulationandexperimentalresultsanalysisshowthattheElmanneuralnetworkwithsufficienttraininginthismodelhasthebeReraccuracyofidentificationandtheextensiveadaptability．Andthisidentificationmethodisabletoenhancetheperformanceofinductionmotor'svariable-frequencyspeedregulation．Keywords：

7、inductionmotor；vectorcontrol；rotorresistance；Elmanneuralnetwork；parameteridentification样的反馈，电机磁场定向坐标往往会偏离实际，从1引言而造成较大的转速、转矩偏离或脉动，控制系统性当电动机运行时，由于内外条件的影响，其本能会大打折扣。因此，在变频调速系统运行当中，身的参数会发生变化。电机温升和频率的变化都需要不断地调整各计算模型中的电机参数，以使会影响到转子电阻，其随电动机温度变化最高约其跟随真实电机参数值而变化，从而确保正确的为自身的50％，而转子电流频率较高时，集肤效应闭

8、环反馈，保证控制系统的性