永磁同步电机转子位置提取近似分类支持向量机灰色预测方法

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1、第38卷第23期电力系统保护与控制、，o1．38N0．232010年12月1日PowerSystemProtectionandControlDec．1，2010永磁同步电机转子位置提取近似分类支持向量机灰色预测方法王磊，李颖晖，祝晓辉，朱喜华，张敬(空军工程大学3-程学院，陕西西安710038)摘要：针对单一灰色预测方法下磁特性曲线建模对电机不同运行状态区分能力差概括性不强，由此导致估计误差较大的问题，提出基于支持向量机分类细化特性曲线区，提高用以灰色GM(1，1)预测建模数据指教光滑度，改善转子信息估计精度的灰色近似支持向量机分类预测算法。将此预测方法用于永磁同步电机的矢量控制当

2、中，数值仿真结果证明，引入先期近似支持向量机分类算法后的转子位置灰色预测法可以在较少测试数据集上达到较高的估计精度。关键词：永磁同步电机；转子位置自检测；灰色近似支持向量机分类预测算法；无传感器控制ExtractionofrotorpositionforPMSMusingPSVMC-GMPsystempredictionWANGLei，LIYing’hui，ZHUXiao—hui，ZHUXi_hua，ZHANGJing(EngineeringCollege，AirForceEngineeringUniversity，Xi’an710038，China)Abstract：Themag

3、neticcharacteristicscurvemodelingbasedonsinglegraymodelhasshortcomingsindistinguishingdifferentrunningstatesofmotorsandsummarizing．whichcaHsesabigpredictionerror．ThispaperproposesaproximalSVMclassifiersbasedgreymode1predictionmethod(PSVMC．GMP)whichclassifiesthecharacteristicscurveareasindetail

4、basedonSVMclassifiers．andimprovestheexponentialsmoothnessoftheGM(1。11modelingdataaswellastherotorinformationestimationprecision．ThispredictionmethodiSappliedtovectorcontrolofPMSM．andthesimulationresultsshowthatithashighestimationprecisionin1essmeasureddatasetting．Keywords：permanentmagnetsynchr

5、onousmotorsrPMSM)；rotorpositionself-sensing；proximalSVMclassifiersbasedgreymode1prediction(PSVMC．GMP)：sensorlesscontro1中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1674—3415(2010)23—0097—06静止坐标系内的电流值，然后将其应用于位置及速0引言度估计，提高了状态估计的实时性与精确性；基于r永磁同步电机的转子位置及速度自检测技术在灰色GM(1，1)预测模型转子位置及速度估计方法工程领域具有广泛应用价值，位置及速度自检测就的特点是算法所需样本数据少

6、、计算速度快，但其是无需借助光电编码器等物理传感器，通过对电机数据的泛化能力及预测准确性受到磁特性曲线空间终端电气信号的计算，问接获得精确的转子位置及分布，也即工作状态影响较大。因此，采取单一的速度信息。基波反电势估计法、高频信号注入法及建立在固定特征位置的关联曲线很难获得理想的预状态观测器法是永磁同步电机位置与速度估计中所测精度。采用的主要方法。上述三种方法的共同点是基于永本文将近似分类支持向量机PSVMC算法与灰磁同步电机确定性数学模型及某种固有特性(如反色GM(1，1)预测算法结合到一起(PSⅥC—GMP)，电势或凸极性等)进行实时解算，需要获取系统大首先通过建立分类器，将采

7、样数据映射到磁特性曲量的先验信息，状态估计机械性较强、算法复杂且线区所属特定有效预测区域，再通过灰色预测方法计算量偏大，尤其是对于凸极性显著导致非线性更估算转子位置角。为严重的一类内插式永磁同步电机(IPMSM)，其1基于磁特性曲线相关度的分类方案状态估计算法的构造存在诸多困难lJJ。文献『451对应用灰色预测理论解决永磁同步电函数的光滑离散性是灰色建模的基础，光滑度机转子位置角及速度的预测展开了初步的研究工大的函数更易于用精度高的连续函数逼近，光滑离作。应用灰色GM