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基于子空间方法的PMSM系统辨识及参数估计
| 论文题名： | 基于子空间方法的PMSM系统辨识及参数估计 |
| 关键词： | 电动汽车;边缘优化算法;子空间辨识;参数估计;永磁同步电机 |
| 摘要： | 随着能源与环境问题的日益严峻,电动汽车作为新能源汽车的重要分支日益受到人们的关注,而永磁同步电机(PMSM)具有众多的优点成为了电动汽车驱动电机的首选,PMSM参数的准确获取对于高性能电机控制器的设计至关重要。 通过对PMSM参数与定义的代价函数之间动态关系的研究发现:常规的边缘优化算法难以同时辨识出PMSM的全部参数,为此,论文提出了改进的边缘优化算法并给出实现步骤,旨在提高算法辨识速度的同时提高辨识精度,搭建了PMSM矢量控制系统模型并采集 PMSM空载稳态和瞬态运行数据,再根据PMSM参数辨识结果讨论了采用改进的边缘优化算法辨识 PMSM全部参数的可行性和有效性。 鉴于传统PMSM参数辨识方案中普遍包含复杂的参数迭代优化过程,且抗噪声能力和鲁棒性不高,提出了基于子空间的PMSM系统辨识方案。为了实现PMSM系统辨识,首先介绍了系统状态空间描述和经典子空间辨识方案分类,再详细阐述子空间系统辨识的基础理论以及部分遗留问题。在上述研究的基础上,基于MATLAB软件研究了不同子空间辨识方案的性能以及子空间辨识中最重要的三个参数(系统阶次n,视界窗口p和f)的合理选择。搭建离散系统进行数据采集,研究子空间辨识对数据采集的要求,并设计合适的数据采集方案。最后,基于PMSM状态空间模型形式的研究,给出了PMSM数据采集的步骤,采集PMSM矢量控制系统运行数据,通过系统的仿真研究证实基于子空间的PMSM系统辨识方案的技术优势。 |
| 作者： | 周春 |
| 专业： | 电力电子与电力传动 |
| 导师： | 李红梅 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 合肥工业大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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