基于克隆选择差分进化算法的永磁同步电机参数辨识

2022-01-21蔡琦盼

传感器与微系统 2022年1期

陈强，傅煜，蔡琦盼

(江西理工大学电气工程与自动化学院，江西赣州 341000)

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随着稀土永磁材料的不断研究和发展，永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)因体积小、结构简单、运行高效及功率密度高等优点被广泛的应用于工业应用、电动汽车及家有电器中[1～3]。在矢量控制中，磁场定向对电机参数非常敏感，且磁场定向的精度依赖于电机参数的精度，为了有效地改善电机的控制性能，必须准确的知道其电机参数信息[4]。为此PMSM的在线参数辨识方法变成了主要的研究对象，其中包含扩展卡尔曼滤波(EKF)[5]、递归最小二乘(RLS)法[6]、先进的智能算法[7]及模型参考自适应(MRAS)[8]等。基于EKF算法，由于矩阵的计算需要高计算能力，增加了成本且噪音的协方差矩阵处理结果也将影响到辨识参数的准确性。RLS方法在滤除噪音时的高阶滤波器的设计中增加了算法的难度。在运用MRAS方法的过程中需要不停切换电机状态，操作复杂。固而使用智能算法来进行PMSM在线参数辨识，能更精确有效。

本文引用一种免疫克隆选择的差分进化算法(differential evolution immune clonal selection algorithm,DE-ICSA)对 PMSM的参数进行在线辨识，该方法不需要任何参数的标称值，可以估计定子电阻，dq轴向电感，与转子磁链同时。通过仿真和实验验证，所提方法在永磁同步电机电气参数估计中具有良好的性能。