永磁同步电机参数辨识新方法研究

摘要

永磁同步电机(PMSM，permanent magnet synchronous motors)的工作效率高，惯性低、损耗小以及节能等优点，使其在新能源风力发电、航空航天、高速列车、数控机床及柔性制造等高性能伺服控制领域得到广泛应用。当前PMSM驱动器的设计及故障诊断都需要用到 PMSM的相关参数。为保障电机的安全可靠运行，本文以PMSM为研究对象，提出了PMSM参数辨识新方法。　　设计基于改进布谷鸟算法的PMSM参数辨识方法。布谷鸟搜索算法具有简单易行，参数少，收敛速度快等优点，但也存在着早熟收敛，计算精度不高等缺陷。针对布谷鸟搜索算法的不足，采用基于云隶属度的模糊推理调整巢主鸟发现外来鸟蛋的概率；采用自适应变步长的方法调整Lévy飞行步长。改进后的算法提高了辨识精度及寻优能力。PMSM多参数辨识结果表明，改进后的算法能有效辨识出各参数。　　PMSM健康状态监测问题可转化为多参数辨识问题。为提高PMSM健康状态监测效率，设计一种基于多智能体蝙蝠算法的PMSM参数辨识方法。多智能体邻域之间的竞争与合作促进了蝙蝠个体间的信息交流，提高了蝙蝠算法的全局寻优能力及动态跟踪性能；自学习算子不仅提高了蝙蝠算法局部寻优能力而且加速了其收敛性。永磁同步电机多参数辨识结果表明，多智能体蝙蝠算法能快速有效地辨识电机各参数，依据参数变化实现对电机运行状态的监测及预警。　　针对永磁同步电机在运行中出现的混沌状态，设计一种基于哈密顿自适应状态观测器的永磁同步电机混沌系统参数辨识方法。PMSM数学模型经过一系列状态变换可转化为类Lorenz经典混沌模型，在特定参数范围内，电机出现混沌现象。构造此混沌系统的端口受控哈密顿系统模型，利用“扩张+反馈”思想，设计端口受控哈密顿系统的自适应状态观测器，在状态观测的过程中完成参数辨识。哈密顿模型能充分利用系统自身物理结构，使设计的状态观测器结构简单、易实现，并且能观察系统的内部结构和信息。仿真结果验证了所设计的自适应状态观测器可实现参数的高精度辨识。

目录

声明

第1章 绪 论

1.1课题背景及研究意义

1.2 PMSM参数辨识方法研究现状

1.3本文的主要研究内容

第2章 基于改进布谷鸟算法的永磁同步电机参数辨识

2.1引言

2.2 PMSM数学模型及辨识模型

2.3改进布谷鸟算法及在PMSM辨识中的应用

2.4 PMSM多参数辨识实验

2.5本章小结

第3章 基于多智能体蝙蝠算法的永磁同步电机健康状态监测

3.1引言

3.2 PMSM的数学及状态监测模型

3.3多智能体蝙蝠算法及在永磁同步电机状态监测中的应用

3.4 PMSM参数辨识与状态监测实验

3.5永磁同步电机运行状态监测

3.6本章小结

第4章 基于哈密顿函数的永磁同步电机混沌系统参数辨识

4.1引言

4.2永磁同步电机混沌模型

4.3基于Hamilton自适应观测器的参数辨识

4.4仿真验证

4.5本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢