本发明专利技术提供了一种直流输电阀冷系统循环泵电机参数辨识算法，包括：将循环泵电机定子和转子的三相参数转换为两相静止坐标系上的参数；对所述两相静止坐标系上的参数进行二阶滤波处理，得到连续采样信号；判断循环泵电机运行时转速波动是否小于等于第一阈值，若是，则采用最小二乘推算法对所述连续采样信号进行处理，获得循环泵电机参数的逼近值，若否，则进一步判断循环泵电机运行时的转速波动是否小于等于第二阈值；采用自适应算法对所述逼近值或转速波动大于第一阈值且小于等于第二阈值的连续采样信号进行处理，收敛至循环泵电机参数的真实值。本发明专利技术视电机运行条件选择合适的算法，提高了阀冷系统循环泵电机参数辨识的鲁棒性、收敛速度与精度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于直流输电阀冷系统循环栗电机的
，尤其是指一种直流输电阀 冷系统循环栗电机参数辨识算法。
技术介绍
直流输电阀冷系统使用了多个循环栗电机，但是在对循环栗电机定期进行电气参 数测试时，不可能拆掉直流输电阀冷系统循环栗电机来直接测量其定子、转子阻抗，也不可 能对运行中的直流输电阀冷系统循环栗电机做短路试验，只能间接通过测量定子电流、电 压和转子转速，进行一系列的变换得到直流输电阀冷系统循环栗电机的参数。 目前循环栗电机参数辨识普遍采用的是最小二乘推算法或自适应算法。最小二乘 推算法虽然收敛速度快，计算量小，但是抗干扰能力差，辨识精度不够高；自适应算法虽然 辨识精度高，但是收敛时间长，计算量大。而且，一般的直流输电阀冷系统循环栗电机参数 辨识算法需要获取定子电压、电流信号的多阶导数，涉及到利用离散数值求取电流的二阶 导数，但直接求取电流的导数的缺点是离散化后引入的误差虽然相对误差小，但绝对误差 依然很大，往往使得在参数辨识过程中出现病态矩阵导致参数辨识失败。 可见，有必要对现有技术进行改进。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种直流输电阀冷系统循环栗电机参数辨识算法，在两相 静止坐标系上，对现有最小二乘递推算法和电机自适应辨识算法进行改进优化，并将改进 的最小二乘推算法和改进的自适应辨识算法进行融合，使得在不同运行工况下都能使用最 适合该运行工况的辨识算法实现电机参数的辨识，极大提高了阀冷系统循环栗电机参数辨 识的鲁棒性、收敛速度与精度。为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下： -种直流输电阀冷系统循环栗电机参数辨识算法，包括： 步骤A、获得循环栗电机在两相静止坐标系上的参数待辨识模型； 步骤B、对所述参数待辨识模型进行降阶滤波处理，得到降阶后的待辨识模型； 步骤C、判断循环栗电机运行时转速波动是否小于等于第一阈值，若是，则采用最小二乘推算法对所述降阶后的待辨识模型进行处理，获得循环栗 电机参数的逼近值， 若否，则进一步判断循环栗电机运行时的转速波动是否小于等于第二阈值； 步骤D、采用自适应算法对所述逼近值或转速波动大于第一阈值且小于等于第二 阈值情况下的降阶后的待辨识模型进行处理，收敛至循环栗电机参数的真实值。 进一步地，所述步骤B包括： 以转速ω、转子磁链也、定子电流is、定子电压Us为变量，列出如下静止坐标系下电 机状态方程， 其中，Φι·α为转子侦Ija轴分量的转子磁链;Φι·β为转子侦Ι|β轴分量的转子磁链;isa为定 子侧a轴分量的定子电流；i sf!为定子侧β轴分量的定子绕组电流;Usa为定子侧a轴分量的定 子电压;us{!为定子侧β轴分量的定子绕组电压;R s为定子绕组电阻;Rr为转子绕组电阻;匕为 定转子之间的互感;Lr为转子电感;Ls为定子电感;Tr为转子时间常数; 〇为漏感系数； 在满足电机转速稳定即^ 〇时，消去转子磁链项化简得到 d(「00231 对l·忒徘轩加下捕姑λ Γ??ζΓ?+νη 々卜捆.Γ 其中S表示拉普拉斯算子，是引入的滤波参数，其取值由电压电流信号的频率 分布所决定； 根据上式，将两相静止坐标系上定子电流电压的状态方程降阶滤波转换为待辨识 模型[0028:其中，[00311 01、02、03、04为电机固有的参数所决定的特征参数。 进一步地，所述步骤C中，采用最小二乘推算法对所述降阶后的待辨识模型进行处 理的过程包括： 连立方程哲 其中，w为迭代次数，0(w)表示w次迭代的待辨识特征参数序列，W(w)表示w次迭代 的加权增益，y (w)表示w次迭代的输出值，P (w)表示w次迭代的协方差阵； 由电机固有的参数和滤波参数hi、h2求出特征参数01、92、03、0 4，并根据上述方程组 解出用于表征电机待识别参数的参数I、W2、W3、W 4， .,4 进一步地，所述步骤D包括：根据降阶滤波后的待辨识模型 设计电机的电流推算模型 其中，μ为推算参数，并记冗、C、劣为各对应项系数的真实值，9:^)、9：^ (t)、0 3(t)、04(t)为各对应项系数的估计值； 对比所述电流推算模型与降阶滤波后的待辨识模型，得出参数偏差为 在参数没有偏差时，电流导数滤波后的估计值等于真实值，得到如下等式 取输出误差为6ι = ?:Μ- & 则有得到电机电流估计误差模型；令，并取大于零的常数作为自适应律系数gi、g2、 、* g3、g4,代入电机电流估计误差模型中以保证误差的收敛；将误差收敛时各对应项系数的估计值01(〇、02(〇、03(〇、0 4(1)作为各对应项系 数的真实值，解出电机的待辨识参数。 优选地，所述第一阈值为，其中ω表示转速，Tr表示 转子时间常数。 本专利技术的优点是:在两相静止坐标系上，对现有最小二乘递推算法和电机自适应 辨识算法进行了改进优化，先对电机待辨识数学模型进行了降阶滤波处理，避免了直接利 用离散采样信号求取采样信号二阶导数，并以电机不同运行条件为选用辨识算法的选择判 据，将改进的最小二乘推算法和改进的自适应辨识算法进行融合，使得在不同运行工况下 都能实现电机参数的辨识，极大提高了阀冷系统循环栗电机参数辨识的鲁棒性、收敛速度 与精度。【附图说明】图1是本专利技术的流程不意图。【具体实施方式】为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实 施方式对本专利技术作进一步详细的说明。 实施例 -种直流输电阀冷系统循环栗电机参数辨识算法，包括： 步骤A、获得循环栗电机在两相静止坐标系上的参数待辨识模型；步骤B、对所述参数待辨识模型进行降阶滤波处理，得到降阶后的待辨识模型； 步骤C、判断循环栗电机运行时转速波动是否小于等于第一阈值， 若是，则采用最小二乘推算法对所述降阶后的待辨识模型进行处理，获得循环栗 电机参数的逼近值， 若否，则进一步判断循环栗电机运行时的转速波动是否小于等于第二阈值； 步骤D、采用自适应算法对所述逼近值或转速波动大于第一阈值且小于等于第二 阈值情况下的降阶后的待辨识模型进行处理，收敛至循环栗电机参数的真实值。 考虑到最小二乘推算法适用于电机速度变化缓慢的情况，而自适应参数辨识算法 适用于电机速度变化较快的情况，所以本专利技术提出根据电机速度变化程度来选择不同参数 辨识算法来进行电机参数辨识的判据。当电机速度变化缓慢时，先采用最小二乘推算法辨 识参数到接近真实值，后采用自适应控制模型辨识出真实值；当电机速度变化较大时，直接 采用自适应控制模型辨识出真实值。如图1，为本专利技术关于直流输电阀冷系统循环栗电机参数辨识算法的流程示意图。 以转速w、转子磁链如、定子电流匕为变量的静止坐标系下电机状态方程如下 1 其中，Φι·α为转子侧a轴分量的转子磁链;Φι·β为转子侧β轴分量的转子磁链;isa为定 子侦Ua轴分量的定子电流;i se为定子侧辩由分量的定子绕组电流;Rs为定子绕组电阻;Rr为转 子绕组电阻;"为定转子之间的互感;Lr为转子电感;Ls为定子电感;Tr为转子时间常数;σ为 漏感系数。 在满足电机转速稳定即^ = 0时，可消去转子磁链项化简得到： At 实际运行时的转速稳定的情况较少，在式(1)-(4)推导(5)过程中有： 电机运行时转速难免有波动，观察(6)式可得，当转速变化满5 、最本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种直流输电阀冷系统循环泵电机参数辨识算法，其特征在于，包括：步骤A、获得循环泵电机在两相静止坐标系上的参数待辨识模型；步骤B、对所述参数待辨识模型进行降阶滤波处理，得到降阶后的待辨识模型；步骤C、判断循环泵电机运行时转速波动是否小于等于第一阈值，若是，则采用最小二乘推算法对所述降阶后的待辨识模型进行处理，获得循环泵电机参数的逼近值，若否，则进一步判断循环泵电机运行时的转速波动是否小于等于第二阈值；步骤D、采用自适应算法对所述逼近值或转速波动大于第一阈值且小于等于第二阈值情况下的降阶后的待辨识模型进行处理，收敛至循环泵电机参数的真实值。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李晋伟，王振，张怿宁，黄义隆，陈岳，王奇，宋云海，甘振宁，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心，
类型：发明
国别省市：广东;44
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