田 威，张幽彤，李建航

(北京理工大学 清洁车辆实验室，北京 100081)

0 引 言

永磁同步电机(以下简称PMSM)广泛应用在高精度、高性能的工业场合，这对其速度动态性能提出了更高的要求。电机在运行过程中转动惯量是恒定的，进行离线辨识即可，然而对于整个电机系统，在不同负载工况下，作用在电机轴上的力发生改变，使电机系统的转动惯量发生变化，进而导致系统的速度响应特性降低，最终影响整个系统的机械特性[1]。在工业场合的实际应用中，PMSM的转动惯量要小于异步电机，对外部环境或者工况变化更加敏感，其调速系统受负载惯量的影响更大[2]。因此，准确辨识PMSM系统的转动惯量值，对提升调速系统的动态性能意义重大[3]。

针对PMSM转动惯量准确辨识问题，国内外学者进行了大量研究。PMSM转动惯量辨识方法主要有离线辨识和在线辨识[4]。离线辨识[5-6]是在电机工作前完成对电机参数的测量，其易于实现但是不能实时获得电机运转中惯量参数的变化，不适用于对精度与动态性能要求高的工业场合。在线辨识方法[7-8]可以在电机系统运行过程中，实时获取电机的参数来完成惯量参数辨识，其辨识方法主要有卡尔曼滤波法(EKF)、递推最小二乘法(RLS)、模型参考自适应法(MRAS)等[9]。文献[10]使用EKF算法，将惯量值作为状态变量，通过滤波算法对其进行辨识，其所需数据量较大和计算复杂等问题有待解决；文献[11]提出利用遗忘因子递推最小二乘法(以下简称FFRLS)来完成转动惯量的辨识，仿真结果具有较快的收敛速度和辨识精度，但是其遗忘因子值固定，无法保证辨识效果最优；……