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模型简介
最小二乘法是一种回归估计法#xff0c;适用于被辨识的参数与系统输出为线性关 系的情况。它是在一定数据量下#xff0c;基于系统输出误差的平方和最小的准则对参 数进行辨识的方法。此模型通过…微❤关注“电气仔推送”获得资料专享优惠
模型简介
最小二乘法是一种回归估计法适用于被辨识的参数与系统输出为线性关 系的情况。它是在一定数据量下基于系统输出误差的平方和最小的准则对参 数进行辨识的方法。此模型通过采用这种方法进行PMSM在线参数辨识减少因电机运行时升温、磁饱和等因素导致参数的影响。
永磁同步电机dq轴数学模型
交流永磁同步电机应用矢量控制时可以将其等效为一台他励直流电动机从而可以简化控制策略。交流永磁同步电机在dq旋转坐标系下的数学模型为 式中ud和uq为电机在dq坐标系下的电压id和iq为电机在dq坐标系下的电流Ld和Lq为电机的交轴和直轴电感对于隐极式永磁电机LdLqLR为电机定子端的电阻we为电机的电角速度为电机转子的永磁体磁链。
永磁同步电机的转矩方程如下 Te为电机的电磁转矩TL为负载转矩J为转子的转动惯量wm为电机的机械角速度。
PMSM的电磁转矩为 p其中为电机的极对数。
电角速度等于机械角速度与极对数的乘积 电机转速单位r/min与电机机械角速度单位rad/s之间的转换关系为 电机电角度等于电角速度对时间的积分 递推式最小二乘法理论
最小二乘法Least Square, LS大约是1795年高斯在其著名的星体运动轨道预报研究工作中提出的。后来最小二乘法成为了估计理论的基石。最小二乘法由于原理简明、收敛较快、易于编程实现等特点在系统参数估计中应用相当广泛。
在自适应控制系统中被控对象通常都可以不断提供新的输入输出数据而且还希望利用这些新的信息来改善估计精度因此常常要求对象参数能够在线实时估计。解决这个问题的方法就是采用最小二乘算法的递推算法其基本思想可以概括为 即将下式改写为递推形式即递推最小二乘参数估计算法Recursive Least Square, RLS: 递推形式的最小二乘估计为 在启动上述递推公式时需要确定初值P(0),θ(0)一般直接令 式中α为充分大的正实数ε为零向量或充分小的正实向量。
递推最小二乘法算法步骤
1设置初值P(0),θ(0)输入初始数据
2采样当前y(k)和u(k)
3利用递推形式的最小二乘公式计算θ(k)、K(k)和P(k)
4k→k1返回第2步继续循环。
模型主体 参数辨识结果 转速变化曲线 参考文献
FPGA实现永磁同步电机矢量控制系统的研究_徐茂盛
基于FPGA的永磁同步直线电机矢量控制与仿真分析_李晨光
交流伺服系统及参数辨识算法研究_刘辉
永磁同步电机参数辨识研究_曹杨
永磁同步电机参数辨识研究_李程
永磁同步电机参数在线辨识算法研究_严洪峰
