标量观测辨识模型参数的自适应调试法

针对从标量观测辨识模型参数提出自适应结构调试法,适用于标量函数显式依赖于某变量,未知参数显式出现在该变量的演化方程中的情况。通过调试法解决自适应辩识中辩识参数不收敛问题。对Lorenz混沌系统的数值模拟说明本方法的有效性。

基于模型参考方法的感应电机磁链的自适应观测及参数辨识

提出一种基于模型参考方法的自适应定子磁链观测器,这种观测器不必预先知道电机的任何参数值,并且因运行时电机参数发生改变而发生的观测偏差也是收敛的。当电机的激励电压满足所谓“充分激励”的条件时,还可以同时作为参数辨识器;即使输入电压不满足充分激励的条件,但如果部分参数已知,仍然可以辨识其余的参数。仿真和实验结果验证了该方法的正确性。

基于传动模型重构的永磁同步直线电机机械参数辨识

针对永磁同步直线电机(permanent magnet synchronous linear motor,PMSLM)机械参数辨识中存在模型不准确、辨识参数耦合、辨识精度低等问题,该文提出一种基于传动模型重构的机械参数辨识算法。首先,根据重构模型建立扩张状态观测器得到动子质量和摩擦力、电磁推力、质量辨识初值的耦合信息;其次,为消除这种耦合,提出一种两级式的动子质量解耦辨识策略。再次,根据PMSLM的摩擦特性,构造一种综合考虑速度和加速度影响的摩擦力模型,更精确地描述真实摩擦力。最后,搭建基于机械参数辨识算法的控制系统,通过仿真和实验验证,证明所提辨识算法的有效性。

一个基于标量观测辨识Lorenz混沌系统参数的滑动模设计方法

提出一种利用Brunowsky规范形来设计合适的滑模解决基于标量观测辨识Lorenz混沌系统参数问题。把系统状态方程变为一般Brunowsky规范形,利用该规范形和估计参数的相对度设计合适的滑模观测器,该观测器能与主系统实现完全同步或部分变元同步,从而获得参数的自适应估计。

参数可观测性分析及其在电力负荷模型中的应用

给出了参数可观测性概念,指出如果输入激励的功率谱能够覆盖研究对象的振荡频率,则能够在输出信号中观测到这些振荡频率,从而也就可以观测到其对应的模式和参数。提出基于参数的功率谱灵敏度来定量分析参数可观测性,基于输出功率谱实测值与计算值误差平方和的最小化来优化辨识参数。以一个二阶系统为例,分析了输入激励类型、系统幅频特性尤其是系统阻尼对参数可观测性的影响。针对电力负荷传递函数模型,分析了负荷模型的频域特性,通过两种不同频谱分布的激励信号,验证了参数可观测性方法的正确性。

感应电机转子磁链自适应观测及参数辨识

为了在现代异步电机高性能调速系统中实现磁链的准确观测,提出了一种基于模型参考方法的自适应转子磁链观测器.在电机运行过程中,以电机为参考模型,以观测方程为可调系统,建立了一个模型参考自适应系统(MRAS),对电机的转子磁链进行了实时观测,并对电机参数进行了在线辨识.设计了电机参数的自适应律,证明了磁链观测器的收敛性.仿真结果表明,当电机参数未知或者电机参数变化时,观测器能够准确观测电机的转子磁链;在电机的激励电压满足持续激励的条件下,观测器能够快速准确地辨识出电机参数.

基于全阶状态观测器的直线牵引电机励磁电感在线参数辨识

直线电机在运行过程中,在动态边端效应的作用下,电机参数会发生改变,导致控制性能恶化。该文以中低速磁悬浮列车直线电机为研究对象,以提高直线电机矢量控制性能为研究目标。首先,给出直线电机在α-β坐标系下的数学模型,推导以定子电流、转子磁链为状态变量的状态空间方程;然后,建立直线电机的全阶观测器模型,并详细推导得到增益矩阵;在此基础上,以状态空间方程作为参考模型,以全阶状态观测器模型作为可调模型建立模型参考自适应系统,并选择波波夫超稳定性理论作为自适应律,得到直线电机励磁电感在线辨识算法,并实现直线电机运行在不同工况时励磁电感的在线辨识。最后,将该辨识算法进行仿真及实验验证,结果验证了该算法的正确性。

目标自动跟踪参数辨识模型的工程化动态辨识

为解决机动目标参数辨识模型工程应用问题,采用扩张状态观测器等先进的非线性滤波算法,从实测的含有观测噪声的目标位置数据的序列中,直接估计出机动目标运动的一阶、二阶、三阶导数,并结合目标运动模型辨识的理论算法,在工程应用上首次实现了机动目标运动模态和运动模型的双重动态辨识,完成了目标模型动态辨识的工程化设计。

车用感应电机多模型参数在线辨识算法的研究

针对感应电机模型参数变化对电机控制性能影响的问题,提出一种感应电机多模型参数在线辨识的新算法。首先,利用龙伯格-滑模观测器对定子电流和转子磁链状态进行在线估计,其次,利用状态变量误差法设计自适应控制算法在线辨识电机的多模型参数,最后,以车用感应电机典型运行工况仿真分析研究多模型参数辨识算法的有效性。仿真结果表明该辨识算法能够跟踪电机的模型参数,误差控制在6%以内,车用电机驱动系统的静动态性能获得显著提高。

感应电动机磁链观测与参数在线辨识方法研究

针对感应电动机在矢量控制过程中存在的转子磁链定向不准确的问题,解释了磁链观测误差的原因,重点研究了电机参数的在线辨识方法。提出了基于模型参考自适应系统的感应电动机磁链观测与参数在线辨识方法。基于波波夫超稳定性定理,设计了转子时间常数与励磁互感的双参数自适应律。该方法以电压模型磁链观测器作为参考模型,在线辨识出电流模型磁链观测器所需的参数,使磁链观测结果具有收敛性和鲁棒性,从而避免了电机参数测量不准确与容易变化对磁链定向造成的不良影响。仿真结果表明该方法具有实时性与可行性。

考虑铁耗的异步电机状态观测器设计及关键参数辨识研究

基于损耗模型的效率优化控制方法因其物理意义明确、寻优速度快等优点而得到广泛应用,然而该方法对损耗模型中的电机参数较为敏感,要提高优化效果,需要准确实时获取损耗模型中相关参数。对基于损耗模型的效率优化算法中关键参数辨识进行研究,设计考虑铁耗的牵引电机状态观测器,为了提高观测速度和系统的鲁棒性,进行基于反馈矩阵的极点配置,设计基于稳定性定律的关键参数自适应辨识算法,并进行实验验证。

融合状态观测及优化方法的纯侧偏轮胎模型辨识

针对目前轮胎模型辨识大多基于轮胎力、轮胎侧偏角等数据已知或可测假设的局限,提出一种基于车载传感器和整车操稳性试验的魔术公式轮胎纯侧偏模型辨识方法。该方法融合状态观测与优化思想,首先构建无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)状态观测系统对轮胎模型特征参数进行初步估计,而后将参数识别转换为优化问题,由UKF状态观测系统为粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法提供初值,且将UKF估计结果与魔术公式轮胎纯侧偏模型参数灵敏度分析结果相结合,为PSO算法提供搜索区间,进一步获取更精确辨识结果。Simulink仿真及不同侧向加速度下的Simulink-Carsim联合仿真结果共同表明,车辆侧向加速度达到一定程度使轮胎进入非线性域后,所提出的辨识方法能够获得较准确的辨识效果。

双馈发电机自适应定子磁链观测及参数辨识

为了使双馈发电机的有功、无功功率得到充分解耦,在分析双馈发电机的数学模型和矢量控制的基础上,提出一种基于模型参考方法的自适应定子磁链估计算法,应用Lyapunov原理证明了定子磁链估计的收敛性。仿真结果表明,该方法对发电机参数的变化的确能做到跟踪辨识,提高了控制系统的准确性和鲁棒性。

基于多参数辨识的永磁同步电机磁链预测控制

在永磁同步电机(PMSM)有限集模型预测磁链控制策略(FCS-MPFC)中,磁链给定值计算、实际值获取以及未来值预测都要用到电机参数。受工况和温度的影响,电机参数具有变化性,参数偏差将影响实际预测控制性能。为提高控制系统鲁棒性,需要对电机d、q轴电感和永磁磁链进行在线辨识。鉴于此,该文提出了永磁同步电机多参数辨识方案,并基于此设计了FCS-MPFC策略。首先,依据电机稳态方程,设计了广义比例积分观测器(GPIO)对PMSM的q轴电感和永磁磁链进行辨识。其次,利用FCS-MPFC中电机定子电流变化较大的特征,提出了基于电流变化量的d轴电感辨识方法,克服了多参数辨识的欠秩问题。再次,依据FCS-MPFC策略下逆变器电压输出特性,优化设计了电流采样,有效避免了逆变器死区对辨识效果的影响。最后,针对磁链预测过程,设计了基于GPIO的磁链预测模型,进一步提高磁链预测的参数鲁棒性。该文的分析、设计以及性能提升均得到实验验证。

基于改进型扩张状态观测器的永磁同步电机无模型预测电流控制

针对基于扩张状态观测器的永磁同步电机无模型预测电流控制策略在电机电感参数失配时电流控制性能下降、转矩脉动增大的问题,提出一种基于改进型扩张状态观测器的无模型预测电流控制策略。在扩张状态观测器中添加非参数模型电感辨识算法,该算法利用d轴扰动估计值计算得到电机辨识电感,将其反馈到下一时刻扩张状态观测器的电流与扰动估计中,消除电感失配对于传统扩张状态观测器的不利影响。将辨识电感用于无模型预测电流控制的输出电压指令的计算,进一步增强无模型预测电流控制的参数鲁棒性。搭建电机转矩控制系统进行实验,结果表明,该控制策略的参数鲁棒性强,具有良好的电流控制性能,在电机电感失配时能有效减小电机转矩脉动,具备较高的工程应用价值。

基于互联观测网络的PMSM机械参数在线辨识

永磁同步电机的负载转矩、粘滞摩擦系数和转动惯量等机械参数的在线辨识,对实现高性能伺服控制具有重要的意义。为了减小误差、提高辨识精度,充分考虑不同机械参数间的相互关联与影响,将扩展滑模观测器、模型参考自适应系统以及所设计的新型自适应系统相结合,并构成一种互联观测网络。然后,基于此网络,对永磁同步电机的3个机械参数进行实时的在线精确辨识。相比于传统辨识方法,所提出的辨识方法可以有效抑制滑模抖振,提高系统的动态响应能力和鲁棒性。

基于参数辨识与补偿的永磁伺服系统自校正ADRC

为减少参数变化及外界扰动对系统动态性能的影响,实现交流伺服系统的高性能控制,提出一种基于参数辨识与模型补偿的自校正位置伺服自抗扰控制(ADRC)方案;以系统机械运动方程为算法模型,设计了负载转矩观测器,并利用辨识的转动惯量对观测器参数进行整定;将转子位置变化量和负载转矩变化量作为基于模型参考自适应的转动惯量辨识器的输入,用辨识得到的转动惯量和负载转矩对自抗扰控制器进行参数校正和扰动补偿。通过仿真和实验结果表明,该转动惯量辨识算法有效,参数辨识收敛速度较快,辨识结果波动较小;校正后的负载转矩的观测精度得到改善;该参数辨识和自校正措施对扰动具有较强的鲁棒性。

无差拍直接转矩控制的MRAS参数辨识方法

异步电机的无差拍直接转矩控制方法具有优异的动态、稳态控制性能,但其对参数准确性依赖较高,研究提出了一种适用于该控制算法的参数辨识方法,以提高算法的参数鲁棒性。首先对参数误差对无差拍直接转矩控制性能的影响进行了理论和仿真研究,之后基于模型参考自适应方法(MRAS)提出了一种针对励磁电感和转子时间常数的参数辨识方法。实验证明该方法辨识结果与理论分析相一致,辨识算法的有效性得到了验证。

规范状态空间系统辨识方法

因为状态空间模型既包含了未知状态,又包含了未知参数,且二者是非线性乘积关系,使得辨识问题变得复杂.针对这一问题,详细研究了规范状态空间系统的状态与参数联合估计方法.采用交互估计理论,即采用递推方法或迭代方法实现系统状态与参数的交互估计.基本思路是在计算参数估计时,辨识算法信息向量中的未知状态用其估计值代替,然后利用获得的参数估计,设计基于参数估计的状态观测器或基于参数估计的Kalman滤波算法估计系统的状态,二者形成一个交互计算过程(递阶计算过程).沿着这条思路,分别从递推方案和迭代方案,研究和提出了基于状态观测器和基于Kalman滤波状态估计的随机梯度辨识算法、递推最小二乘辨识算法、多新息随机梯度辨识算法、多新息最小二乘辨识算法,以及模型分解的辨识算法,并给出了几个典型算法的计算步骤、流程图和计算量.

基于非线性磁链动态模型的无速度传感器矢量控制系统

在实际工况下,异步电机参数变动会导致基于转子磁场定向的矢量控制系统定向出现偏差。针对此问题提出了一种非线性磁链动态模型的数学模型。该模型在高速运行时采用电压模型进行磁链估计,低速时采用电流模型补偿,在不同范围内各自的比例不同。结合异步电机数学模型,推导了闭环观测器的非线性磁链动态模型,在对其做近似线性化处理后建立了在不同速度范围内的切换机制,利用稳定性理论分析了误差相关因素,并对电机参数进行敏感性分析和补偿。仿真和实验结果验证了理论分析的正确性。