永磁同步电机参数辨识方法、系统、设备和介质技术方案

本发明专利技术涉及电机技术领域，本发明专利技术公开了一种永磁同步电机参数辨识方法、系统、设备和介质。所述方法包括：获取电机在前一时刻的历史状态矢量和历史误差协方差矩阵；将历史状态矢量和历史误差协方差矩阵输入基于EKF离散模型构建的预设预测模型，得到电机在当前时刻的预测状态矢量和预测误差协方差矩阵；通过基于EKF离散模型构建的预设校正模型对预测状态矢量和预测误差协方差矩阵进行校正更新处理，得到电机在当前时刻的当前状态矢量和当前误差协方差矩阵；根据当前状态矢量和当前误差协方差矩阵辨识确定电机在当前时刻的电机参数。本发明专利技术可实现对电机参数的实时精确辨识，进而实现对电机参数的实时监测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电机，具体涉及一种永磁同步电机参数辨识方法、系统、设备和介质。

技术介绍

1、目前，内置式永磁同步电机(interior permanent magnet synchronous motor，ipmsm)因其高功率密度、高效率的特点，被广泛应用在电动汽车、家用电器及工业生产等领域。在电机运行过程中，若电机运行环境发生变化，电机参数也会随之发生变化，比如，随着电机运行温度升高，定子电阻的阻值会增大；而负载增大时，交轴电感和直轴电感受磁路饱和的影响也会发生变化，且永磁体磁链也会同时受到温度和磁路饱和效应的影响发生变化。这些参数的变化一方面会影响到电机控制器的控制性能，此外还会影响最大转矩、弱磁等矢量控制策略的效能发挥，因此，对永磁同步电机的电机参数进行实时辨识十分必要。

2、现有技术中，通常通过最小二乘法算法、模型参考自适应算法、神经网络算法及粒子群算法对电机参数进行实时辨识，上述方案的不足之处在于：上述方案中，最小二乘法算法需要进行稳态补偿；模型参考自适应算法对噪声十分敏感；神经网络算法和粒子群算法在计算中需要大量的测量值，计算过程本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述EKF离散模型包括：

3.如权利要求1所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述预设预测模型包括；

4.如权利要求3所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，基于EKF离散模型构建预设预测模型，包括：

5.如权利要求1所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述预设校正模型包括：

6.如权利要求5所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，基于EKF离散模型构建预设校正模型，具体包括：

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【技术特征摘要】

1.一种永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述ekf离散模型包括：

3.如权利要求1所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述预设预测模型包括；

4.如权利要求3所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，基于ekf离散模型构建预设预测模型，包括：

5.如权利要求1所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述预设校正模型包括：

6.如权利要求5所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，基于ekf离散模型构建预设校正模型，具体包括：

7.如权利要求6所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述ekf滤波增益矩阵包括：

8.如权利要求1所述的永磁同步电机参数辨识方法，其特征在于，所述根据所述当前状态矢量和所述当...

【专利技术属性】
技术研发人员：纪帅，陈明文，薛鹏辉，吕欣，王亮，
申请(专利权)人：比亚迪股份有限公司，
类型：发明
国别省市：