一种基于高频信号注入的电机电压补偿方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于高频信号注入的电机电压补偿方法及系统，属于电机控制技术领域。本发明专利技术包括：确定目标电机在零电流区域内的电流极性；确定影响目标电机的电压误差的影响因素，基于所述影响因素建立目标电机的电压误差模型，并根据所述电压误差模型，确定目标电机在注入高频信号的情况下的电压误差曲线；基于所述目标电机在零电流区域内的电流极性和在注入高频信号的情况下的电压误差曲线，确定所述目标电机在注入高频信号的情况下需补偿的电压值，根据所述电压值，对在注入高频信号的情况下的目标电机进行电压补偿。依据本发明专利技术能够得到电机电压误差中的高频分量表达式，并以此为依据对零电流区域的电压误差曲线进行修正。行修正。行修正。

【技术实现步骤摘要】
一种基于高频信号注入的电机电压补偿方法及系统


[0001]本专利技术涉及电机控制
，并且更具体地，涉及一种基于高频信号注入的电机电压补偿方法及系统。

技术介绍

[0002]具有抑制高频谐波特征的电机本体在电枢绕组排列、定、转子齿轮廓等方面具有一定的特征，如何认知、设计符合控制要求的电机本体是需要解决的关键技术问题。

技术实现思路

[0003]针对上述问题，本专利技术提出了一种基于高频信号注入的电机电压补偿方法，包括：
[0004]获取目标电机的电气参数，基于所述电气参数建立目标电机的离散预测模型，并根据所述离散预测模型，确定目标电机在零电流区域内的电流极性；
[0005]在向目标电机注入高频信号的情况下，确定影响目标电机的电压误差的影响因素，基于所述影响因素建立目标电机的电压误差模型，并根据所述电压误差模型，确定目标电机在注入高频信号的情况下的电压误差曲线；
[0006]基于所述目标电机在零电流区域内的电流极性和在注入高频信号的情况下的电压误差曲线，确定所述目标电机在注入高频信号的情况下需补偿的电压值，根据所述电压值，对在注入高频信号的情况下的目标电机进行电压补偿。
[0007]可选的，基于所述电气参数建立目标电机的离散预测模型，包括：
[0008]对电气参数进行归一化处理，并将归一化处理后的电气参数作为单层神经网络的输入数据，将目标电机电流的预测值作为单层神经网络的输出数据；
[0009]将所述输入数据和输出数据，同时输入至单层神经网络，以梯度下降法进行训练，以获取目标电机的离散预测模型。
[0010]可选的，基于神经网络的自适应性对建立的离散预测模型进行拟合，以提高离散预测模型预测的鲁棒性。
[0011]可选的，影响因素，包括如下中的至少一种：死区时间、导通判断时间、开关管导通压降和寄生电容。
[0012]可选的，方法还包括：对电压误差模型的中基频部分和高频部分进行解耦，以确定电压误差的高频分量表达式，基于所述高频分量表达式，对电压误差模型确定的电压误差曲线进行修正。
[0013]本专利技术还提出了一种基于高频信号注入的电机电压补偿系统，包括：
[0014]第一模型搭建单元，获取目标电机的电气参数，基于所述电气参数建立目标电机的离散预测模型，并根据所述离散预测模型，确定目标电机在零电流区域内的电流极性；
[0015]第二模型搭建单元，在向目标电机注入高频信号的情况下，确定影响目标电机的电压误差的影响因素，基于所述影响因素建立目标电机的电压误差模型，并根据所述电压误差模型，确定目标电机在注入高频信号的情况下的电压误差曲线；
[0016]第三计算单元，基于所述目标电机在零电流区域内的电流极性和在注入高频信号的情况下的电压误差曲线，确定所述目标电机在注入高频信号的情况下需补偿的电压值，根据所述电压值，对在注入高频信号的情况下的目标电机进行电压补偿。
[0017]可选的，基于所述电气参数建立目标电机的离散预测模型，包括：
[0018]对电气参数进行归一化处理，并将归一化处理后的电气参数作为单层神经网络的输入数据，将目标电机电流的预测值作为单层神经网络的输出数据；
[0019]将所述输入数据和输出数据，同时输入至单层神经网络，以梯度下降法进行训练，以获取目标电机的离散预测模型。
[0020]可选的，基于神经网络的自适应性对建立的离散预测模型进行拟合，以提高离散预测模型预测的鲁棒性。
[0021]可选的，影响因素，包括如下中的至少一种：死区时间、导通判断时间、开关管导通压降和寄生电容。
[0022]可选的，第二模型搭建单元还用于：对电压误差模型的中基频部分和高频部分进行解耦，以确定电压误差的高频分量表达式，基于所述高频分量表达式，对电压误差模型确定的电压误差曲线进行修正。
[0023]再一方面，本专利技术还提供了一种计算设备，包括：一个或多个处理器；
[0024]处理器，用于执行一个或多个程序；
[0025]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，实现如上述所述的方法。
[0026]再一方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现如上述所述的方法。
[0027]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0028]本专利技术提供了本专利技术提出了一种基于高频信号注入的电机电压补偿方法，包括：获取目标电机的电气参数，基于所述电气参数建立目标电机的离散预测模型，并根据所述离散预测模型，确定目标电机在零电流区域内的电流极性；在向目标电机注入高频信号的情况下，确定影响目标电机的电压误差的影响因素，基于所述影响因素建立目标电机的电压误差模型，并根据所述电压误差模型，确定目标电机在注入高频信号的情况下的电压误差曲线；基于所述目标电机在零电流区域内的电流极性和在注入高频信号的情况下的电压误差曲线，确定所述目标电机在注入高频信号的情况下需补偿的电压值，根据所述电压值，对在注入高频信号的情况下的目标电机进行电压补偿。依据本专利技术能够得到电机电压误差中的高频分量表达式，并以此为依据对零电流区域的电压误差曲线进行修正。
附图说明
[0029]图1为本专利技术方法的流程图；
[0030]图2为本专利技术系统的结构图。
具体实施方式
[0031]现在参考附图介绍本专利技术的示例性实施方式，然而，本专利技术可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开
本专利技术，并且向所属
的技术人员充分传达本专利技术的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本专利技术的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。
[0032]除非另有说明，此处使用的术语(包括科技术语)对所属
的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。
[0033]实施例1：
[0034]本专利技术提出了一种基于高频信号注入的电机电压补偿方法，如图1所示，包括：
[0035]步骤1、获取目标电机的电气参数，基于所述电气参数建立目标电机的离散预测模型，并根据所述离散预测模型，确定目标电机在零电流区域内的电流极性；
[0036]步骤2、在向目标电机注入高频信号的情况下，确定影响目标电机的电压误差的影响因素，基于所述影响因素建立目标电机的电压误差模型，并根据所述电压误差模型，确定目标电机在注入高频信号的情况下的电压误差曲线；
[0037]步骤3、基于所述目标电机在零电流区域内的电流极性和在注入高频信号的情况下的电压误差曲线，确定所述目标电机在注入高频信号的情况下需补偿的电压值，根据所述电压值，对在注入高频信号的情况下的目标电机进行电压补偿。
[0038]其中，基于所述电气参数建立目标电机的离散预测模型，包括：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于高频信号注入的电机电压补偿方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标电机的电气参数，基于所述电气参数建立目标电机的离散预测模型，并根据所述离散预测模型，确定目标电机在零电流区域内的电流极性；在向目标电机注入高频信号的情况下，确定影响目标电机的电压误差的影响因素，基于所述影响因素建立目标电机的电压误差模型，并根据所述电压误差模型，确定目标电机在注入高频信号的情况下的电压误差曲线；基于所述目标电机在零电流区域内的电流极性和在注入高频信号的情况下的电压误差曲线，确定所述目标电机在注入高频信号的情况下需补偿的电压值，根据所述电压值，对在注入高频信号的情况下的目标电机进行电压补偿。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述电气参数建立目标电机的离散预测模型，包括：对电气参数进行归一化处理，并将归一化处理后的电气参数作为单层神经网络的输入数据，将目标电机电流的预测值作为单层神经网络的输出数据；将所述输入数据和输出数据，同时输入至单层神经网络，以梯度下降法进行训练，以获取目标电机的离散预测模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于神经网络的自适应性对建立的离散预测模型进行拟合，以提高离散预测模型预测的鲁棒性。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影响因素，包括如下中的至少一种：死区时间、导通判断时间、开关管导通压降和寄生电容。5.一种基于高频信号注入的电机电压补偿系统，其特征在于，所述方系统包括：第一模型搭建单元，获取目标电机的电气参数，基于所述电气参数建立目标电机的离散预测模型，并根据所述离散预测模型，确定目标电机在零电流区域内的电流极性...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾学辉，周战波，
申请(专利权)人：佛山市尼博微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：