陶 涛，林荣文

(福州大学 电气工程与自动化学院，福州 350108)

0 引 言

永磁同步电机(以下简称PMSM)具有结构简单、效率高、功率密度大、质量轻和调速范围宽等优点，被广泛应用于新能源汽车、工业机器人等新兴领域，对其控制系统的性能要求也越来越高。近年来，许多先进的控制技术被提出，使得PMSM获得了更好的动态响应和控制效果，但这些控制策略大多是建立在PMSM准确的参数基础上的，所以实时掌握电机参数变得尤为重要。

PMSM的参数会随着电机运行工况的变化而发生改变。例如，由于电机机械磨损、散热不佳等原因造成的电机温度上升，会引起电机定子电阻的变化，降低电机运行的效率，过高的温度还会使得转子磁链减小，甚至导致转子永久性失磁，造成电机永久性的损坏。同时，电机电感参数也会受到电机温升、磁路饱和的影响。为了实时获取电机运行时参数的变化情况，采用矢量控制、直接转矩控制、弱磁控制等能达到预期的效果，国内外学者提出了一些电机参数实时辨识方法，这些方法虽然正确可行，但仍然有各自的缺陷。文献[1-2]中，将电机电压方程和磁链方程设计成辨识模型，将最小二乘法作为其辨识方法，通过数据迭代，最终估计出电机参数，但最小二乘法随着数据的增加会出现饱和现象，为参数辨识带来误差。为了克服这一问题，文献[3]提出了一种带遗忘因子的最小二乘法，削弱了老数据的影响，增强了新数据对估计值的修正作用，避免了数据饱和，但数据的变化又给辨识系统带来了失稳的问题。……