基于双扩展卡尔曼滤波的异步电机参数在线辨识

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近几年来,世界各国逐渐开始高度重视能源紧缺和环境保护等问题,人们也开始越来越关注节约能源的问题。作为现阶段使用最广泛的节能控制方法——损耗模型控制(LMC—LossModelControl),影响其节能控制效果的主要因素是精确的电机参数。因此,研究异步电动机的参数辨识技术对于提高节能效果及建设环保型社会有着非常深远的意义。  论文对异步电动机在线辨识技术进行了研究。首先对近年来常用的几种电机参数辨识方法进行了综述分析,依据异步电机考虑铁损的等效电路,详细阐述了感应电机的状态方程,再进行电机各个参数对节能影响的灵敏度分析,最后采用双扩展卡尔曼滤波(DualEKF)估算方法在线辨识异步电机参数。采用该方法对影响异步电机节能效果最为明显的两个参数——铁损等效电阻Rfe、励磁互感Lm进行了在线辨识,使电机瞬时最小可控损耗所对应的最优主磁链的在线实时求解成为了可能,为异步电动机最大限度的节能提供理论依据和技术思路。在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,证明方案正确性的同时,对辨识参数发生突变及慢变等情况进行了仿真,仿真结果均可迅速跟踪到参数的变化,从而证明了方案的有效性。  最后,在两电平通用平台的基础上,在V/F调速方式下,设计了基于TMS320F28335DSP的软件流程并编写了程序。实验结果表明所采用的异步电机参数在线辨识方法具有稳定性高、响应快、辨识精度高等优点。
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