一种凸极式永磁同步电机在线参数辨识方法

本成果涉及一种基于递推最小二乘法对凸极式永磁同步电机的多参数同时实现在线辨识的技术。

一、项目分类

关键核心技术突破

二、技术分析

该成果涉及一种基于递推最小二乘法对凸极式永磁同步电机的多参数同时实现在线辨识的技术。针对电机参数随工况不断变化及参数间存在耦合导致系统谐波含量增加、效率降低的问题，首先推导出电流预测误差模型；利用该模型分别解耦出电机的交直轴电感和磁链，能够减少参数间的相互作用；并且通过基于遗忘因子递推最小二乘法对解耦参数进行准确辨识，实时跟踪电机参数的准确变化，使预估值接近于真实值，能够减少电机运行中诸多干扰对电机参数的影响，在很大程度上提高辨识的准确性，算法简便，容易实现，同时遗忘因子的存在避免了因数据量过多导致的数据饱和问题，适用于转速和转矩同时发生变化的情况，从而实现在参数扰动的情况下，降低系统谐波含量并提高系统效率的目的。

可以对交直轴电感和磁链进行准确辨识，辨识精度均达到90%以上。

该成果的潜在应用领域为新能源汽车的车用永磁同步电机，针对参数扰动的情况，该成果可以有效降低系统谐波含量，提高驱动系统效率，并减少振动噪声。

永磁同步电机由于具有功率密度高、效率高、转矩电流比大等优点是电动化交通工具如电动汽车或电动飞机适用的一类电机。在永磁同步电机驱动控制策略中，比例积分矢量控制应用较为广泛，但为了进一步提高电机的动态响应速度、电流稳态控制精度，选用电流预测控制策略对电机进行控制。电流预测控制需要对被控对象进行预测模型的建立，预测性能过分依赖于电机模型的精度。任何电机模型参数的不确定性（也称为电机模型参数与实际电机参数失配）引起的扰动都将削弱电流预测控制的性能，增大系统的转矩脉动、电流谐波含量，降低系统的鲁棒性。对此，提出了基于递推最小二乘法的凸极式永磁同步电机参数在线辨识技术。该技术可以准确辨识电感和磁链参数，消除参数失配带来的扰动，从而降低电流谐波含量和转矩脉动，提高系统的驱动效率，减少振动噪声。