基于苍狼算法的感应电机改进模型参数辨识

为解决感应电机高性能控制中参数估计不准的问题,提出基于苍狼算法的感应电机参数辨识方法。该优化算法是一种新颖的元启发式算法,运用起来简单、灵活,需调节参数少。考虑到两种经典动态数学模型对不同参数辨识精度影响不同,提出了一种改进的感应电机参数辨识模型。相对于经典模型,仿真表明提出的模型使电阻特别是定子电阻的辨识效果得到较大提升,证明改进模型的有效性。在改进的模型下,将该算法与粒子群算法、遗传算法进行电机参数辨识的对比实验。实验结果表明苍狼算法具有较高的辨识精度,证明应用该算法辨识感应电机参数的可行性。

感应电机变结构PID速度控制及转子电阻辨识

为了提高感应电机矢量控制系统的性能,提出了一种变结构PID速度控制与基于模型参考自适应(MRAS)转子电阻在线辨识相结合的控制方法。在基于瞬时无功功率的模型参考自适应系统中,通过自适应调节来辨识转子电阻。由于传统PID速度调节器存在参数不能在线改变和积分饱和现象,因此在传统PID控制器基础上融合anti-windup技术和模糊理论,设计了变结构PID速度控制器。由MATLAB仿真实验可以看出,该控制器缓解了系统的积分饱和现象,减小了速度超调;同时表明了在变结构PID速度控制下基于MRAS转子电阻辨识的有效性。