The invention discloses a method of detecting the rotor position, flywheel dynamic parameters identification system based on the first position in a power cycle of FSPM motor torque measurement value, d axis and q axis inductance inductance, the three values into the control system of the off-line table; then, based on the parameter domain self-learning identification algorithm for disturbance state observer positioning torque on the FSPM in the process of motor running, d axis and q axis inductance on-line identification of inductance value; finally the online identification of the values obtained as a known value, and matching the offline table to determine the rotor position of FSPM in the process of motor running. The invention will be offline, nonlinear disturbance observer, and self-learning algorithm together, so the prediction value of the motor torque FSPM positioning can follow quickly and accurately realize the true value, the flywheel energy storage system with sensorless FSPM motor speed accurately tracking.
【技术实现步骤摘要】
一种基于动态参数辨识的飞轮储能系统的转子位置检测方法
本专利技术涉及一种基于动态参数辨识的飞轮储能系统的转子位置检测方法,属于飞轮储能系统用FSPM电机控制技术。
技术介绍
能源是社会进步和生产力发展的重要动力,随着全球经济的高速发展,能源需求快速增长,传统的化石能源消耗巨大,正在走向枯竭,人类面临着源危机的严峻考验。近些年,风能、太阳能发电等可再生能源技术发展迅速,可再生能源在未来电力系统的能源结构中将占有极其重要的位置。但是可再生能源本身具有间歇性和随机性,如果直接接入电力系统中,会严重影响电力系统的电能质量。储能技术是解决这一问题,高效利用可再生能源的重要途径之一,是未来智能电网发展中不可或缺的一部分。目前常见的储能方式有:蓄电池储能、超级电容储能、飞轮储能、超导储能等。其中飞轮储能具有效率高、寿命长、无污染、充放电迅速等优点,被认为是近期最有希望和最有竞争力的储能技术,有着非常广阔的应用前景。飞轮储能是将能量以机械能的形式储存在高速旋转的飞轮转子中,系统通常由飞轮转子、支撑轴承、电机、电力电子变换电路等组成。磁通切换电机(FSPM)继承了开关磁阻电机转子结构简单坚固和永磁同步电机(转子永磁式电机)转矩密度高、效率高的优,永磁体放置在定子上,不受离心力,散热条件良好,而转子上既无绕组又无永磁体,结构简单、适合高速运行,非常适用于飞轮储能系统中。
技术实现思路
专利技术目的:为了克服现有技术中存在的不足,本专利技术提供一种基于动态参数辨识的飞轮储能系统的转子位置检测方法,结合FSPM电机双凸极结构引起的定位力矩较大的特点,将离线表、扰动状态观测器以及参数自 ...
【技术保护点】
一种基于动态参数辨识的飞轮储能系统的转子位置检测方法,其特征在于:首先,测量FSPM电机在一个电周期内的定位力矩值、d轴电感值和q轴电感值,将这三个值导入控制系统的离线表中;然后,采用基于参数自学习辨识算法的θ域扰动状态观测器对运行过程中的FSPM电机进行定位力矩值、d轴电感值和q轴电感值的在线辨识;最后将在线辨识得到的值作为已知值,与离线表进行匹配,确定FSPM电机运行过程中的转子位置信息。
【技术特征摘要】
1.一种基于动态参数辨识的飞轮储能系统的转子位置检测方法,其特征在于:首先,测量FSPM电机在一个电周期内的定位力矩值、d轴电感值和q轴电感值,将这三个值导入控制系统的离线表中;然后,采用基于参数自学习辨识算法的θ域扰动状态观测器对运行过程中的FSPM电机进行定位力矩值、d轴电感值和q轴电感值的在线辨识;最后将在线辨识得到的值作为已知值,与离线表进行匹配,确定FSPM电机运行过程中的转子位置信息。2.根据权利要求1所述的基于动态参数辨识的飞轮储能系统的转子位置检测方法,其特征在于:为检测FSPM电机的转子位置信息,θ域扰动状态观测器采用阈值转换器将以时间t为单位的定位力矩Fcog(t)转换为以角度θ为单位的定位力矩Fcog(θ)。3.根据权利要求1所述的基于动态参数辨识的飞轮储能系统的转子位置检测方法,其特征在于:采用基于参数自学习辨识算法辨识d轴电感值和Lq和q轴电感值Ld时,首先设κ-γ虚拟坐标系以估计转速估计角度运行,同时选取适合的收敛系数σ即可控制系统期望的最大角度误差Δθe_max,保证估计角度的准确性,获得κ-γ虚拟坐标系下的电流κ-γ虚拟坐标系。4.根据权利要求1所述的基于动态参数辨识的飞轮储能系统的转子位置检测方法,其特征在于:该方法具体包括如下步骤:(1)根据LFSPM电机的动子从x=0~τρ的一个电周期过程中产生的定位力矩波形图,将定位力矩的值备份到控制系统离线表中,对LFSPM电机从x=0~τρ的一个电周期过程中的dq轴电感值进行测量并备份到控制系统离线表中;(2)将非线性扰动状态观测器表示为:式中,ε为最优控制系数,x(t)为时变、非线性系统的控制对象,z1为x(t)的跟踪信号,z2为γ(t)的观测值,γ(t)为未知扰动,u(t)为系统控制量,b为跟踪系数,β01和β02为输出误差校正效益,fal(ε,α,δ)为最优综合控制函数,δ为滤波因子,α=α1,α1,α1和α2为非线性因子,且满足0<α1<α2<1,有:(3)将FSPM电机的机械状态方程表示为:式中,ω为FSPM电机的转速,Fe(t)为电磁推力,Fcog(t)为定位力矩,J为转动惯量;令z1=ω,z2=Fcog(t),u(t)=Fe(t),由于Fe(t)和J为已知量,因此只需要得知Fcog(t)即可对ω进行估计;(4)将以时间t为单位的定位力矩Fcog(t)转换为以角度θ为单位的定位力矩Fcog(θ);设0<ω<∞,tf表示一个时间区间,且ω=dθ/dt,定义L2(0,tf)为勒贝格平方可积空间,u(t)在L2(0,tf)空间的范数满足式(4),L2(0,tf)同时为希尔伯特空间:对ω引进权函数空间则L2(0,tf)和分别为:从式(5)和式(6)可以看出ω>0,所以L2(0,tf)和具有相同拓扑;定义算子T为到的映射,其中θf=f(tf),即有:
【专利技术属性】
技术研发人员:孟高军,张亮,孙玉坤,刘海涛,
申请(专利权)人:南京工程学院,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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