一种双电机驱动带式输送机能耗模型的参数辨识方法技术

本发明专利技术公开了一种双电机驱动带式输送机能耗模型的参数辨识方法，包括步骤：S10、根据基于单电机动态模型的能耗模型建立煤矿双电机驱动带式输送机能耗模型；S20、根据电动机在施加负载后的电机运行参数，对电机的转速和负载转矩进行参数辨识；S30、根据辨识出的转速和负载转矩参数值，对双电机驱动带式输送机的能耗参数进行辨识。通过先对电机转速和负载转矩进行辨识，将辨识出的转速值和负载转矩值带入到能耗模型中，避免了采用转速传感器和扭矩仪带来的测量误差导致的辨识精度降低问题，辨识结果更接近实际，更准确。

【技术实现步骤摘要】
一种双电机驱动带式输送机能耗模型的参数辨识方法
本专利技术涉及一种电机参数辨识处理方法，属电机
，具体是一种双电机驱动带式输送机能耗模型的参数辨识方法。
技术介绍
准确的带式输送机能耗模型是进行能耗参数辨识、电机优化控制的关键，目前已有的带式输送机的能耗模型仅适用于单电机驱动的带式输送机。考虑到采用最小二成法对带式输送机能耗参数进行参数辨识时，辨识精度受电机转速和负载转矩影响较大，因此保障电机转速和负载转矩参数测量的精度是关键。对带式输送机实际运行状态进行检测时，电机转速和负载转矩可通过转速传感器和扭矩仪来测量，但在工业现场安装传感器难度较大，同时降低了系统的可靠性，因此通过参数辨识方法计算出电机转速和负载转矩已成为一项热门研究。扩展卡尔曼滤波算法在辨识电机转速和负载转矩时，表现出良好的动态性能好鲁棒性，但传统的扩展卡尔曼滤波算法只能同时辨识单个电机的参数，解决多电机驱动带式输送机能耗模型的电机参数辨识问题，需逐个设计辨识算法。针对上述现有技术中在进行带式输送机能耗参数辨识时遇到的无法同时辨识多个电机参数的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
针对上述现有技术存在的问题，本专利技术提供一种双电机驱动带式输送机能耗模型的参数辨识方法，可直接辨识双电机驱动带式输送机能耗模型转速和负载转矩参数。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种双电机驱动带式输送机能耗模型的参数辨识方法，包括以下步骤：S10、根据基于单电机动态模型的能耗模型建立煤矿双电机驱动带式输送机能耗模型；S20、根据电动机在施加负载后的电机运行参数，对电机的转速和负载转矩进行参数辨识；S30、根据辨识出的转速和负载转矩参数值，对双电机驱动带式输送机的能耗参数进行辨识。进一步，所述的步骤S10中通过单电机动态模型的能耗模型内的负载以及输送机运行过程中需要克服的阻力，可得到双电机负载，进而通过单电机动态模型的能耗模型建立双电机驱动带式输送机能耗模型。进一步，所述的步骤S20中电机转速和负载转矩的辨识方法包括以下步骤：S201、在两相旋转坐标系下，以定子电压为输入，定子电流为输出，同时考虑电机的运动方程和负载转矩的状态方程，建立包含转速和负载转矩的电机系统的扩展卡尔曼滤波模型；S202、对电机状态方程进行线性化处理，同时由于在实际电机系统中存在观测噪声，引入系统模型噪声和测量噪声；S203、将线性化的电机模型离散化，设采样时间为TS，得到离散的电机模型；S204、通过扩展卡尔曼滤波算法经状态预测及状态校正对电机参数进行辨识。优选的，所述步骤S202中，系统模型噪声和测量噪声皆为服从正态分布的高斯白噪声。进一步，所述的步骤S30中将步骤S20中电机转速和负载转矩的辨识结果代入到步骤S10能耗模型中，通过递推最小二乘法进行能耗参数的辨识。本专利技术的有益效果是：先对电机转速和负载转矩进行辨识，将辨识出的转速值和负载转矩值带入到能耗模型中，避免了采用转速传感器和扭矩仪带来的测量误差导致的辨识精度降低问题，辨识结果更接近实际，更准确。附图说明图1为本专利技术的一种带式输送机能耗模型的参数辨识方法的流程图；图2为双电机驱动带式输送机结构图；图3为双电机驱动带式输送机电机参数辨识过程图；图4为异步电机d轴电流辨识值与实际值对比图；图5为异步电机q轴电流辨识值与实际值对比图；图6为异步电机磁链辨识值与实际值对比图；图7为异步电机转速辨识值输出图；图8为异步电机负载转矩辨识值输出图；图9为双电机驱动带式输送机能耗参数辨识结果输出图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步说明。如图1所示，一种双电机驱动带式输送机能耗模型的参数辨识方法，包括以下步骤：S10、根据基于单电机动态模型的能耗模型建立煤矿双电机驱动带式输送机能耗模型：按转子磁链定向控制(FluxOrientationControl，FOC)策略，假设在mt坐标系下，J为机组的转动惯量；ω为电机转子角速度；np为电动机的磁极对数；Lm为定子等效绕组与转子等效绕组间的互感系数；Lr为转子等效绕组的自感系数；ist、ism为定子电流的t轴和m轴分量；ψr为转子磁链；TL为电动机所加的负载转矩；σ为漏磁系数，Ls为定子等效绕组的自感系数；Tr为转子时间常数，Tr＝Lr/Rr；ω1为同步角速度；ust、usm为定子电压的t轴和m轴分量；于是，异步电动机在mt坐标系上转子磁链定向的状态方程如下：其中第一个方程为电机的运动方程，本实施例中，认为负载是恒转矩负载，则可以忽略阻尼转矩和扭转弹性转矩，于是：由式中的第二个方程可得：其中p是微分算子；按转子磁链定向，将定子电流分解为励磁分量ism和转矩分量ist，转子磁链ψr仅由定子电流励磁分量ism产生，而电磁转矩Te正比于转子磁链和定子电流转矩分量的乘积istψr，实现了定子电流两个分量的解耦；本实施例中，如图2所示，电机之间为刚性联结，电机转速和负载的波动对多个电机的影响都近似相同；负载TL可以描述为：TL＝FUr(1)；其中r是转子半径(不失一般性假设减速器比例是1)；FU是输送机运行过程中需要克服的阻力；于是，两台异步电机(分别用下标1和2表示)同时驱动的带式输送机模型为：其中Rt是常数，其大小为第一个方程为双电机的运动方程：输送机运行过程的阻力，其表达式为：其中V是传送带速度，V＝rω；T为原煤运量；ρ为运料密度；b1为板间距离；f为摩擦因数；L为驱动滑轮的中心距离；CFt是常数；Q＝QRO+QRU+2QB，QRO是承载托辊旋转部分的单位质量，QRU是回程托辊旋转部分传动带的单位质量，QB是传动带的单位质量；k1、k2和k3是与皮带结构参数有关的常量；根据公式(1)和(2)，可得：其中θ＝[θ1θ2θ3θ4]T；θ与输送机参数相关，难以测量，是待辨识的参数；于是，得到双异步电机同轴刚性联接动的带式输送机能耗模型为：S20、根据电动机在施加负载后的电机运行参数，对电机的转速和负载转矩进行参数辨识：在两相旋转坐标系下，以旋转坐标系下m、t轴的定子电压u(t)＝[usm1ust1usm2ust2]为输入，定子电流y＝[ism1ist1ism2ist2]T为输出建立电机的状态方程，同时考虑电机的运动方程和负载转矩的状态方程时,则可建立同时包含转速和负载转矩的电机数学模型；在双电机刚性联结时，考虑双电机驱动带式输送机的运动方程为；当带式输送机运行状态趋于稳定是，运量基本不变，驱动带式输送机的负载转矩也趋于稳定，因此考虑稳态状况下此时电机系统的模型可描述如下：其中x＝[ψr1ism1ist1ψr2ism2ist2ωTL]，x为系统的n维状态向量，本实例中由于在电机状态方程中加入了运动方程和负载转矩的状态方程，电机状态方程变为非线性的，为了使用扩展卡尔曼滤波算法辨识，对电机状态方程进行线性化处理，同时考虑在实际电机系统中存在观测噪声，引入系统模型噪声w(t)和测量噪声v(t)：将线性化的电机模型离散化，设采样时间为TS，得到离散的电机模型为：其中Y为系统的m为观测序列，w(k)为状态噪声，v(k)为测量噪声，是相互独立的带时变均值和协方差的服从正态分布的高斯白噪声序列，同时：本实例中，双电机转速和负载转矩的辨识过程如图3所示，具体过程如下：1.状态预测：Xk|k-本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种双电机驱动带式输送机能耗模型的参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、根据基于单电机动态模型的能耗模型建立煤矿双电机驱动带式输送机能耗模型：通过负载：TL＝FUr     (1)以及输送机运行过程中需要克服的阻力：

【技术特征摘要】
1.一种双电机驱动带式输送机能耗模型的参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、根据基于单电机动态模型的能耗模型建立煤矿双电机驱动带式输送机能耗模型：通过负载：TL＝FUr(1)以及输送机运行过程中需要克服的阻力：可得出：进而建立煤矿双电机驱动带式输送机能耗模型：S20、根据电动机在施加负载后的电机运行参数，对电机的转速和负载转矩进行参数辨识：S201、在两相旋转坐标系下，以定子电压为输入，定子电流为输出，同时考虑电机的运动方程和负载转矩的状态方程，建立包含转速和负载转矩的电机系统的扩展卡尔曼滤波模型：S202、对电机状态方程进行线性化处理，同时由于在实际电机系统中存在观测噪声，引入系统模型噪声w(t)和测量噪声v(t)：S203、将线性化的电机模型离散化，设采样时间为Ts，得到离散的电机模型：S204、通过扩展卡尔曼滤波算法经状态预测及状态校正对电机参数进行辨识；S30、...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨春雨，李恒，周林娜，代伟，车志远，
申请(专利权)人：中国矿业大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32