改善电机参数辨识动态性能的方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了改善电机参数辨识动态性能的方法、系统、设备及介质，包括以下步骤：分别采集直流无刷电机在两相旋转坐标下的电信号；将RLS算法的输出与两相旋转坐标下的电信号计算出系统实际误差；EB

【技术实现步骤摘要】
改善电机参数辨识动态性能的方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术属于电机控制
，具体设计一种改善直流无刷电机参数辨识动态性能的在线辨识方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]在实际运行时，由于直流无刷电机是一种高阶、非线性、强耦合的时变系统，并且会受到机型的种类、功率和密度等因素的限制，使得电机内部参数处于动态变化状态。由于其内部参数如定子电阻、电感以及磁链发生变化的情况下会导致整个系统的控制效率有所下降，进而对整个系统正常工作和运行质量造成影响，甚至更有可能对系统正常工作运行的稳定性产生影响。
[0003]对直流无刷电机的调速系统中的电流环控制器而言，参数辨识的精确性对其性能发挥关键作用，固而必须要得到准确的定子电阻、电感等参数。通常认为电机的物理参数都会是一个常量。但是对于永磁无刷直流电机而言，在实际运行过程中会遇到很多不同的工况，电机的物理参数会受很多因素的影响，其中运行中电机温度的变化，绕组电流的变化以及永磁磁链的变化是主要因素。
[0004]由于遗忘因子递推最小二乘法作为直流无刷电机参数辨识的主要方法，其遗忘因子的选取对算法动态性能的影响较大，不同的遗忘因子会带来算法收敛快速性与算法辨识结果稳定性的差异，同时也影响着算法辨识量与实际值的误差，分段式的遗忘因子对误差的跟踪也不够准确，导致对直流无刷电机参数辨识动态性能参数辨识的辨识结果精度不高的问题。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种改善直流无刷电机参数辨识动态性能的在线辨识方法，系统，设备及介质，克服不同的遗忘因子带来算法收敛快速性与算法辨识结果稳定性的差异与分段式遗忘因子对误差的跟踪不准确的问题，有效的提高了直流无刷电机参数辨识的辨识结果精度，提升了无刷直流电机参数在线辨识的速度与鲁棒性。
[0006]本专利技术是通过以下技术方案来实现：
[0007]一种改善直流无刷电机参数辨识动态性能的在线辨识方法，包括，
[0008]S1，采集直流无刷电机在两相旋转坐标下的电信号；
[0009]S2，将FF
‑
RLS算法的输出与两相旋转坐标下的电信号计算出系统实际误差；
[0010]S3，根据EB
‑
DFS算法利用系统实际误差与误差允许值计算得出所需动态遗忘因子；
[0011]S4，在辨识过程中在线实时调节动态遗忘因子，根据不同辨识阶段的需求平稳调节辨识算法的鲁棒性和快速收敛性，使得辨识结果更平稳，从而改善直流无刷电机参数的辨识动态性能。
[0012]优选的，所述电信号包括d轴电流信号i
d
、q轴电流信号i
q
、d轴电压信号u
d
、d轴电压信号u
q
和电角速度信号。
[0013]优选的，S2中的FF
‑
RLS算法表达式为：
[0014][0015]其中，为系统辨识值；K
k
为增益矩阵，P
k
为协方差矩阵；X
k
为系统输入矩阵；Y
k
为系统输出矩阵；λ为动态遗忘因子。
[0016]优选的，所述遗忘因子λ由EB
‑
DFS算法取得；所述EB
‑
DFS算法表达式为：
[0017][0018]其中，λ为动态遗忘因子，λ
min
为遗忘因子最小值一般取0.9；为系统实际误差函数；ξ
k
为误差指数因子。
[0019]优选的，所述系统误差函数的表达式为：
[0020][0021]优选的，所述误差指数因子ξ
k
的表达式为：
[0022][0023]其中floor为取整函数；e
base
为误差允许值；h
k
为系统实际误差。
[0024]优选的，S3中根据EB
‑
DFS算法利用实际误差与误差允许值得出所需的动态遗忘因子，具体为；
[0025]S1，进行初始化，设定误差允许值e
base
；
[0026]S2，获取系统实际误差h
k
；
[0027]S3，根据误差允许值e
base
与系统实际误差h
k
的动态关系实时计算得出当前算法需求的误差指数因子ξ
k
，求出系统误差函数
[0028]S4，求得动态遗忘因子λ最优解，当满足条件时，输出全局的系统辨识值。
[0029]一种改善直流无刷电机参数辨识动态性能的在线辨识系统，包括信号采集模块，计算模块，辨识调节模块；
[0030]所述信号采集模块用于采集直流无刷电机在两相旋转坐标下的电信号；
[0031]所述计算模块用于将FF
‑
RLS算法的输出与两相旋转坐标下的电信号计算出系统实际误差以及根据EB
‑
DFS算法利用实际误差与误差允许值计算得出所需动态遗忘因子；
[0032]所述辨识调节模块用于在辨识过程中实时调节动态遗忘因子，根据不同辨识阶段的需求平稳调节算法的鲁棒性和快速收敛性。
[0033]一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现可通过上述方法的步骤。
[0034]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现通过上述方法的步骤。
[0035]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益的技术效果：
[0036]本专利技术的目的在于提供一种改善直流无刷电机参数辨识动态性能的在线辨识方法，分别采集直流无刷电机在两相旋转坐标下的电信号，将传统递推RLS算法的输出与两相旋转坐标下的电信号计算出系统实际误差；EB
‑
DFS算法利用系统实际误差与误差允许值得出所需动态遗忘因子，该方法取消了普通递推RLS算法固定的遗忘因子选取，本专利技术的在线辨识方法克服了不同的遗忘因子带来算法收敛快速性与算法辨识结果稳定性的差异与分段式遗忘因子对误差的跟踪不准确性的问题，使本专利技术的在线辨识方法在辨识过程中具有快速收敛性、稳定性，且能较快的对误差进行跟踪，有效的提高了直流无刷电机参数辨识的辨识结果精度和加快辨识效率，从而有效的改善直流无刷电机参数辨识动态性能，提升了无刷直流电机参数在线辨识的速度与鲁棒性。与现有技术相比，本专利技术在辨识过程中通过实时调节遗忘因子，根据不同辨识阶段的需求平稳调节算法的鲁棒性和快速收敛性，使得辨识结果更加平稳。在辨识结果与误差允许值相差较大时，EB
‑
DFS算法会取得较小的遗忘因子，保证了辨识算法的快速收敛性；在辨识结果与误差允许值相差较小即辨识结果逐步趋于稳定时，EB
‑
DFS算法会取得较大的遗忘因子，保证了辨识算法的鲁棒性，从而减小了相对误差，提高了辨识本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种改善直流无刷电机参数辨识动态性能的在线辨识方法，其特征在于，包括，S1，采集直流无刷电机在两相旋转坐标下的电信号；S2，将FF
‑
RLS算法的输出与两相旋转坐标下的电信号计算出系统实际误差；S3，根据EB
‑
DFS算法利用系统实际误差与误差允许值计算得出所需动态遗忘因子；S4，在辨识过程中在线实时调节动态遗忘因子，根据不同辨识阶段的需求平稳调节辨识算法的鲁棒性和快速收敛性，使得辨识结果更平稳，从而改善直流无刷电机参数的辨识动态性能。2.根据权利要求1所述的一种改善直流无刷电机参数辨识动态性能的在线辨识方法，其特征在于，所述电信号包括d轴电流信号i
d
、q轴电流信号i
q
、d轴电压信号u
d
、d轴电压信号u
q
和电角速度信号。3.根据权利要求1所述的一种改善直流无刷电机参数辨识动态性能的在线辨识方法，其特征在于，S2中的FF
‑
RLS算法表达式为：其中，为系统辨识值；K
k
为增益矩阵，P
k
为协方差矩阵；X
k
为系统输入矩阵；Y
k
为系统输出矩阵；λ为动态遗忘因子。4.根据权利要求3所述的一种改善直流无刷电机参数辨识动态性能的在线辨识方法，其特征在于，所述遗忘因子λ由EB
‑
DFS算法取得；所述EB
‑
DFS算法表达式为：其中，λ为动态遗忘因子，λ
min
为遗忘因子最小值一般取0.9；为系统实际误差函数；ξ
k
为误差指数因子。5.根据权利要求4所述的一种改善直流无刷电机参数辨识动态性能的在线辨识方法，其特征在于，所述系统误差函数的表达式为：6.根据权利要求5所述的一种改善直流无刷电机参数辨识动态性能的在线辨识方法，其特征在于，所述误差指数因子ξ

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宝泉，李润琦，刘艺，王伟，
申请(专利权)人：陕西科技大学，
类型：发明
国别省市：