基于扩展卡尔曼滤波器的交流永磁同步电机参数辨识

摘要

以状态估计和参数辨识为核心的无位置传感器技术已经成为永磁同步电机(PMSM)控制领域新的研究热点和发展方向。用特定的控制算法取代位置传感器能够有效抑制或削减测量噪声对电机动态行为的影响,提升控制系统的性价比。目前主要有基于反电势、模型参考自适应系统、扩展卡尔曼滤波器(EKF)等方法的无位置传感器控制技术。
　　 扩展卡尔曼滤波器作为一种适用于非线性系统的优化递推算法,能够对包含模型偏差和测量误差的数据进行处理,具有很强的适应能力和鲁棒性。基于扩展卡尔曼滤波器的永磁同步电机控制系统能够实时跟踪电机参数的变化,所得的估计值可以作为控制器参数在线调整的依据,从而使控制系统具有快速的动态特性和良好的动态品质。另外,使用扩展卡尔曼滤波算法对永磁同步电机转子位置进行估计具有与初始位置无关的优点,简化了电机的启动过程,是一种比较有前景的无位置传感器控制方案。
　　 本文以表贴式交流永磁同步电机为研究对象,首先简要介绍了永磁同步电机控制技术和电机的参数辨识方法；接着,介绍了永磁同步电机在不同坐标系下的数学模型、矢量控制技术和电压源型PWM逆变器的滞环电流控制技术；然后,详细阐述和分析了卡尔曼滤波器的相关理论,包括基本的线性卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法；在此基础上,探讨了定子电阻、转子磁链、转子位置和速度、负载转矩和定子、转子温度的辨识模型,着重研究了降阶模型的估计效果；最后,在MATLAB/SIMULINK中搭建了永磁同步电机的矢量控制系统和参数辨识模型,对各种模型的性能进行了详细的仿真分析。仿真结果表明,扩展卡尔曼滤波算法能够准确、快速地跟踪电机参数的变化,含有扩展卡尔曼观测器的交流永磁同步电机矢量控制系统具有良好的性能。