感应电机参数辨识三种智能算法的比较

第9卷第5期2010年10月江南大学学报(自然科学版)Journal of J iangnan U niversity(Na t ura l Science Edition)V o.l 9 N o .5O ct . 2010收稿日期:2010-05-14; 修订日期:2010-06-23。

基金项目:教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET -10-0437),教育部科学技术研究重点项目(109078)。

作者简介:陈中伟(1985)),男,安徽阜阳人,控制理论与控制工程专业硕士研究生。

*通信作者:沈艳霞(1973)),女,山东淄博人,副教授,工学博士。

主要从事电机的非线性控制及参数辨识研究。

Em a i:l shenyx @jiangnan .edu .cn基于多新息最小二乘的感应电机参数辨识策略陈中伟, 沈艳霞*(江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122)摘 要:提出了一种基于多新息最小二乘的感应电机参数的估算方法。

在矢量控制系统的基础上,推导出感应电机数学模型的多新息最小二乘表达式,根据测量的定子电压值、定子电流值和转速值,估算出感应电机的转子时间常数、漏感系数、定子自感等参数,而不依赖于转子磁链。

仿真结果表明了辨识的精确性,为其它多新息辨识方法的应用打下了基础。

关键词:感应电机;多新息最小二乘;数学模型中图分类号:TM 346文献标识码:A 文章编号:1671-7147(2010)05-0531-05Para m eters Identification of the Induction M otor byU sing M ultip le Innovation L east SquaresCHEN Zhong -w e,i SH EN Y an -x ia(Schoo l o f Inte rnet of T h i ngs ,Jiangnan U n i v ersity ,W ux i 214122,Ch ina)A bstrac t :A novel m e thod to esti m ate the para m eters of induc tion m o to r is proposed fo r fie ld or ien ta tion vecto r con tro l syste m o f the i n duction m o tor (I M ),w h ich is based on m u ltiple i n nova tion least squares m ethod.A ccord i n g to m u ltip le innovation least squares o f induction m otor m athe m aticm ode,l the ro to r ti m e constan ,t the to ta l leakag e factor and the stator inductances can be esti m a ted based on the sta to r curren ts and stato r vo ltages and speed ,not re ly i n g on ro tor flux .The si m u la tion resu lts show good esti m a ting perfor m ance .The resu lt prov ides basis fo r app ly i n g o ther m u ltip le innovation para m e ters iden tification m ethod to practice .K ey w ords :induction m otor ,m u ltip le innova tion least squares ,m athe m atica lm ode l在感应电机的高性能控制方法中,感应电机的矢量控制已经成为当今研究的热点[1]。

电机参数识别及动态控制方法研究1. 电机参数识别方法电机参数的准确识别对于电机控制至关重要。

下面介绍几种常用的电机参数识别方法：1.1 磁链反馈法：通过测量电机的转矩和转速，结合电机的数学模型，利用闭环控制系统中电流和磁链之间的关系，识别电机的参数。

1.2 基于模型参考自适应控制（MRAC）：此方法通过测量电机的输出信号和控制输入信号，利用自适应控制策略来逐步调整参数，使得模型输出与实际系统输出一致，从而识别电机的参数。

1.3 神经网络方法：通过构建适当的神经网络模型，将电机的输入和输出信号作为训练样本，通过训练网络来输出电机的参数。

以上是一些主流的电机参数识别方法，具体选择适用的方法需要根据电机的具体特点和实际应用场景来决定。

2. 动态控制方法电机的动态控制是指根据特定的控制策略，对电机的转速、转矩、位置等进行实时调节。

下面介绍几种常用的动态控制方法：2.1 比例积分控制（PI控制）：此方法通过测量电机的转速或位置与给定的目标值之间的差异，根据比例和积分的思想，调整控制输入信号，以实现动态控制。

2.2 模型预测控制（MPC）：MPC方法建立电机的数学模型，通过预测电机未来的状态和输出，并考虑控制目标和约束条件，制定最优的控制策略。

2.3 自适应控制：自适应控制方法根据系统的动态特性，自动调整控制器的参数，以适应不同工况下的控制要求，从而实现更精确的动态控制。

以上是一些常用的动态控制方法，具体选择方法需要根据电机的应用要求和性能指标来决定。

3. 电机参数识别与动态控制方法结合将电机参数识别方法与动态控制方法结合，可以实现更精确的电机控制效果。

首先，利用电机参数识别方法准确识别出电机的参数，包括电阻、电感、转动惯量等。

这些参数是电机控制的基础，准确识别可以提高控制系统的稳定性和性能。

然后，根据识别出的电机参数，结合选择的动态控制方法，制定相应的控制策略。

根据控制策略，对电机的控制输入进行调整，使得电机的输出满足所需的控制要求，比如稳定性、精度、响应时间等。

电机的智能控制算法研究一、引言电机作为一种常用的机电转换装置，广泛应用于各个领域。

为了实现电机的精准控制和优化性能，不断涌现出各种智能控制算法。

本文将重点介绍电机的智能控制算法研究，并探讨其在电机控制领域的应用及发展趋势。

二、电机的智能控制算法分类电机的智能控制算法主要可以分为以下几类：1. PI控制算法PI控制算法是一种经典的智能控制算法，通过调节比例和积分参数来实现电机转速、位置等的控制。

这种算法简单易懂，应用广泛，在很多电机控制系统中得到了验证和应用。

2. PID控制算法PID控制算法在PI控制算法的基础上引入了微分项，增强了对电机动态响应的控制能力。

它可以通过调节比例、积分和微分参数来实现电机精确的转速、位置等控制，是一种常用的智能控制算法。

3. 模糊控制算法模糊控制算法是一种基于模糊逻辑的智能控制算法，可以处理电机控制中的非线性和模糊性问题。

它通过建立模糊规则和模糊推理机制来实现电机的精确控制。

模糊控制算法具有很好的鲁棒性和适应性，适合于复杂电机控制系统。

4. 神经网络控制算法神经网络控制算法采用人工神经网络模型来构建电机的控制模型，并通过训练网络权值来实现电机的控制。

神经网络控制算法具有较强的非线性拟合能力，可以处理复杂电机控制问题。

它在电机控制领域有着广泛的应用和研究。

5. 遗传算法优化控制遗传算法优化控制是一种基于生物进化的智能控制算法，通过模拟生物的进化过程来搜索电机控制的最优解。

遗传算法优化控制可以应用于电机参数优化、运动规划等方面，提高电机的性能和控制效果。

三、电机智能控制算法的应用电机的智能控制算法在各个领域得到了广泛的应用，下面我们将重点介绍几个应用案例：1. 工业控制领域在工业控制领域，电机的智能控制算法被广泛应用于电机驱动系统、自动化生产线等方面。

通过采用智能控制算法，可以实现电机的高效率、高精度控制，提高生产效率和产品质量。

2. 机器人控制领域在机器人控制领域，电机作为机器人关节的驱动装置，其智能控制算法直接影响机器人的运动性能和精确度。

感应电机矢量控制系统的参数辨识研究目录第一章绪论 (1)1.1 电机参数辨识的背景和意义 (1)1.2 电机参数辨识的研究现状 (1)1.3 交流感应电机调速系统的控制策略 (2)1.3.1 感应电机的变压变频控制技术 (2)1.3.2 感应电机的矢量控制技术 (3)1.3.3 感应电机的直接转矩控制技术 (3)1.4 本论文的主要研究内容与章节安排 (3)第二章交流感应电机矢量控制技术 (5)2.1 空间矢量调制原理及其数字化实现 (5)2.1.1 SVPWM调制技术原理 (5)2.1.2 SVPWM算法实现的关键问题 (7)2.1.3 空间矢量的坐标变换原理 (9)2.1.4 空间矢量调制系统的DSP实现 (11)2.2 感应电机矢量控制技术 (11)2.2.1 感应电动机的动态数学模型 (12)2.2.2 以转子磁场定向的异步电机数学模型 (13)2.2.3 按转子磁场定向的矢量控制系统的实现 (14)2.3 本章小结 (15)第三章电机控制与参数辨识系统的硬件设计 (16)3.1 系统总体硬件结构设计 (16)3.2 基于DSP的电机矢量控制与参数辨识系统硬件设计 (17) 3.2.1 DSP的最小控制系统设计 (17)3.2.2 通信电路设计 (19)3.2.3 增量式编码器接口电路 (20)3.2.4 ADC采集及调理电路 (20)3.3 系统功率主电路结构 (21)3.4 辅助电源及IGBT栅极驱动电路设计 (22)3.4.1 开关电源的电路结构设计 (23)3.4.2 栅极驱动隔离及正负偏置电源生成电路 (24) 3.4.3 辅助电源主电路元器件选择 (26)3.4.4 高频变压器设计 (27)3.5 本章小结 (29)第四章交流感应电机参数辨识方法研究 (30)4.1 电机传统的空载、堵转试验 (30)4.1.1 空载试验 (30)4.1.2 转子堵转试验 (32)4.2 矢量控制下的感应电机参数离线辨识方法 (32) 4.2.1 定子电阻直流试验 (33)4.2.2 漏感和转子电阻辨识的单相试验 (34)4.2.3 互感辨识空载试验 (35)4.2.4 相电压重构与直流母线电压补偿 (36)4.2.5 开关管死区时间补偿 (38)4.3 电机参数在线辨识研究 (39)4.3.1 递推最小二乘法辨识的原理 (39)4.3.2 递推最小二乘法电机参数在线辨识算法 (40) 4.4 本章小结 (42)第五章系统软件设计及辨识结果分析 (43)5.1 电机控制程序设计 (43)5.1.1 电机控制应用状态机 (43)5.1.2 中断服务程序设计 (45)5.1.3 转速测量原理 (46)5.2 电机参数离线辨识程序设计及结果分析 (48) 5.2.1 电机参数离线辨识程序设计 (48)5.2.2 电机参数离线辨识试验结果 (49)5.3 本章小结 (51)第六章总结与展望 (52)6.1 全文总结 (52)6.2 课题展望 (52)参考文献 (53)发表论文和科研情况说明 (56)致谢 (57)第一章绪论第一章绪论1.1电机参数辨识的背景和意义电机的发明是人类文明发展史上的里程碑式的事件，它的出现极大地解放了人类的劳动，提高了社会生产效率。

基于感应电动机的负荷模型参数辨识研究xx学院毕业设计(论文)开题报告题目：基于感应电动机的负荷模型参数辨识研究课题类别：设计学生姓名：学号：班级：专业（全称）：指导教师：2010年 4月一、本课题设计（研究）的目的：(1)了解电力系统负荷建模重要性的基础上，掌握电力负荷模型的基本概念及分类，重点掌握静态负荷模型、动态负荷模型并建立综合负荷的概念。

(2)了解电力系统负荷建模的方法及研究现状的基础上，重点研究动态负荷模型中的感应电动机模型。

(3)掌握感应电动机模型的结构特点及待辨识参数的物理意义。

(4)理解感应电动机负荷模型参数辨识实现过程，通过感应电动机的三种综合负荷模型对样本进行参数辨识，以比较和分析这三种模型对实际综合负荷的描述效果。

二、设计（研究）现状和发展趋势（文献综述）：随着我国主要电网互联进程的推进，电网的复杂程度愈来愈高，其动态稳定性及电压稳定性问题愈来愈突出，负荷模型对系统计算结果的影响已变得不容忽视。

在东北—华北交流联网系统稳定性分析和东北—华北联网工程调试等工程项目的研究中，采用的负荷模型和参数严重地影响了系统稳定性计算结果的可信度，给决策方案的取舍带来了一定困难。

为了解决这一问题，必须探索适用于我国现阶段大规模互联电网的负荷模型和建模方法。

由于电力系统数字仿真已被广泛应用于电力系统的规划、设计、运行和研究等领域，数字仿真结果常常被作为相关决策的依据，因此仿真的准确度愈来愈受到重视。

随着研究的深入，最后将负荷模型从恒电流模型改成电动机加上某种静态负荷的模型后，仿真结果才与现场记录相一致，这充分说明目前用于电力系统动态仿真模型或参数改进而建立和使用基于实测数据的负荷模型具有十分重要的现实意义。

目前，负荷建模方法可归纳为两类，即统计综合法和总体测辨法。

在过去的 20 年中，对于采用上述两种方法进行负荷建模的研究已取得了许多成果。

由于电网运行水平越来越接近于极限以及大量电力电子设备的涌现，导致了20世纪70—80年代建立的负荷模型已不适用于电力系统动态仿真。

发电机励磁系统参数辨识三种智能算法的比较作者：舒辉陈芳来源：《数字技术与应用》2017年第04期摘要：针对发电机励磁系统参数，采用遗传算法、蚁群算法、粒子群算法三种智能算法进行辨识。

以发电机的实际输出电压和电气模型的输出电压之间的差值作为目标函数，不断对励磁系统电气模型中的参数进行更新，从而辨识全部的励磁系统的参数。

通过MATLAB建模实验，对励磁系统参数辨识的三种智能算法的速度、精确程度进行综合比较，遗传算法最优。

关键词：发电机；励磁系统；参数辨识；智能优化算法中图分类号：TM346 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）04-0142-02同步发电机励磁系统起到控制机端电压、控制无功功率的分配、改善电力系统稳定性的作用，对电力系统影响巨大。

励磁系统性能优劣与其参数密不可分，因此准确辩识发电机励磁系统参数非常必要。

近年来，智能优化算法被用于发电机励磁系统参数辨识，这些算法包括：蚁群算法[1]、遗传算法[2-3]、粒子群算法[4]。

智能算法被用于励磁系统参数辨识，相对于频域法和时域法参数辨识方法，智能算法能有效辨识非线性环节，并能一次辨识出系统的每一个环节传递函数的参数[5]。

本文将蚁群算法、遗传算法、粒子群算法用于发电机励磁系统参数辨识。

通过MATLAB建模仿真实验，对发电机励磁系统参数辨识的三种智能算法的速度、精确程度进行综合比较，并得出了结论。

仿真模型为湖南某电厂一台型号为MEC3300的600MW机组励磁系统。

厂家提供的发电机组模型框图如图1所示，待辨识的参数有15个。

1 智能算法的特点蚁群算法是模拟蚂蚁觅食的基于种群的进化算法，采用正反馈机制是其最为显著的特点。

它通过【最优路径上蚂蚁数量的增加→信息素强度增加→后来蚂蚁选择概率增大→最优路径上蚂蚁数量更大增加】达到最终收敛于最优路径上。

遗传算法模拟自然界中生物的遗传和进化机理，在优化过程中借鉴了生物学中的染色体和基因等概念，遗传操作能求解无数值概念或很难有数值概念的优化问题。

三相感应电机的参数辨识和应用凌 毅，周熙文（三科电器集团有限公司杭州分公司，杭州 310011）Email ：******************摘 要 在矢量控制系统中，电机参数的准确性直接影响电机控制的性能，本文介绍了电机参数辨识的方法以及在DSP 平台上的具体实现。

关键词 感应电机，矢量控制，参数辨识1．引言在现代交流感应电机变频调速中，矢量控制被认为是一种理想、技术较为成熟的控制方法，它实现了对电机的励磁电流和电枢电流的解耦，能够按照直流电机控制规律来控制。

在感应电机矢量控制系统中，电机参数的准确性影响到磁链估计以及控制参数调节等重要环节, 如果控制系统采用的参数同电机实际参数不匹配，将严重影响系统的性能，甚至导致电机无法正常运行，因此电机参数辨识对于高性能调速系统具有重要的意义。

对于高性能感应电机矢量控制型变频器，产品要求具有参数离线自学习的功能，需要在电机运行之前对参数进行离线辨识。

离线辨识获得的电机参数将有助于矢量控制调速系统的正常运行，同时也可以对参数在线辨识的收敛性起参考作用。

实际应用中，通常需要辨识的电机等效电路参数包括定、转子电阻和漏感以及互感等参数。

2．辨识方法交流感应电机的参数辨识分为在线辨识和离线辨识。

在线辨识主要是利用在线自适应的控制方法，设计较复杂的算法跟踪电机参数的变化，对电机的参数进行校准，保证系统的控制性能。

如果对所有的参数都进行在线跟踪，会对系统资源造成很大的压力，导致系统的控制性能下降。

因此，在线辨识电机参数只要对变化较大和敏感程度高的参数进行在线辨识。

离线辨识主要是在电机运行之前，变频器自动执行一套辨识电机参数的程序，对电机施加特定波形的激励，检测电机对激励的响应，通过对返回的数据进行计算以获得电机的参数。

2.1 异步电机等效模型假设定、转子绕组都为星形联接，电源电压三相对称，由此我们可以得到定子电压方程为：11111...()R jX U I E σ=+- （1） 其中1.U 表示定子每相所加电压，1.E 表示三相电动势，1R 和1X σ表示定子每相的电阻和漏抗。

永磁同步电机参数在线辨识:模型参考与EKF 的比较 摘要：本文基于模型参考在线辨识的方法，对永磁同步电机进行参数辨识。

运用李雅普诺夫第二方法和奇异扰动理论对增广系统的全局稳定性进行了分析。

结果表明,该方法应用的解耦控制技术,改善了系统的收敛性和稳定性. 把这种方法与扩展卡尔曼滤波(EKF)的在线识别方法比较，结果表明,尽管基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的在线辨识法在实现的复杂性上相对于所提出的方法更简单,但是该方法与所提出的方法相比不能给出更好的结果. 仿真结果以及对隐极式永磁同步电机实验的分析，证实了所提出方法的有效性。

永磁同步机因为他们的高效率和良好的可控性成功的应用于不同的领域。

永磁同步机的控制主要是通过高性能的矢量控制实现的。

控制变量如(速度,位置,或转矩),主要的困难在于控制转矩,这说明了控制定子电流的必要性。

在矢量控制中,如果想实现这一点，定子电流和电压矢量需在d-q 坐标系下进行分析研究。

为了控制定子电流,必须先控制其直轴电感(d)和正交电感(q)。

永磁同步电机在d-q 坐标下的电气模型是一个两输入-两输出系统，如下:f q d e e ψ==,0 f K =ω Ω是反电动势矢量d-q 分量；q d q d i i v v ,,,是d-q 轴电压和电流，Ω=P ω是转子电角速度，Ω是转子机械角速度，P 是极对数量。

系统的输入是q d v v ,，输出是q d i i ,。

根据适当的控制律控制这些电流，是定子电压通过电压源逆变器得到应用。

逆变器通常根据一个恒定增益v G 来建模。

我们可以得到qr v q dr v d v G v v G v ==,，qr dr v v ,是电流调节器的输出。

他们用于调节d-q 坐标系的电流。

隐极永磁同步电机,d 轴基准电流通常固定为零，电机转矩和转度由q 轴基准电流控制。

d q s f L L R ,,,ψ是参考模型的参数。

电机时间常数是s q q s d d R L R L /,/==ττ。

电机参数辨识方法的研究及应用电机参数辨识是电机研究中的一个重要课题，准确地辨识电机参数可以为电机的控制与运行提供重要的信息和依据。

本文将对电机参数辨识方法的研究及应用进行探讨。

一、电机参数辨识方法的研究1. 传统电机参数辨识方法传统的电机参数辨识方法主要基于数学模型的理论推导和实验拟合。

其中，基于数学模型的方法通过建立电机的动态方程，利用模型参数与实际参数之间的关系进行参数辨识。

这种方法的优点在于理论依据确切，可靠性高，但需要准确的数学模型和实验数据。

2. 基于信号处理的电机参数辨识方法近年来，基于信号处理的电机参数辨识方法逐渐成为研究热点。

这种方法通过对电机输入输出信号进行分析和处理，提取其中的特征信息，并与电机参数进行关联，从而实现参数的辨识。

常用的信号处理方法包括小波分析、功率谱分析、自相关分析等。

3. 基于人工智能的电机参数辨识方法人工智能技术在电机参数辨识中的应用也受到越来越多的关注。

例如，神经网络和遗传算法等人工智能方法可以通过学习和优化的方式实现电机参数的辨识。

这种方法的优点在于可以从大量的数据中学习和挖掘电机参数之间的关系，但需要充足的训练数据和计算资源。

二、电机参数辨识方法的应用1. 电机控制系统优化通过准确辨识电机参数，可以提高电机控制系统的性能和稳定性。

在控制系统设计中，准确的电机参数可以用于建立精确的控制模型，并优化控制算法参数，从而提高电机的响应速度、稳定性和能效。

2. 故障诊断与预测电机参数辨识方法可以用于故障诊断与预测。

通过监测电机的输入输出信号，并使用参数辨识方法分析电机参数的变化，可以判断电机是否存在异常或潜在故障，并进行预测和预防性维护。

这对提高电机的可靠性和延长使用寿命非常重要。

3. 电机系统仿真与设计准确的电机参数是进行电机系统仿真和设计的基础。

通过辨识电机参数，可以建立精确的电机模型，并进行仿真分析和系统评估。

这对于新型电机的设计、性能预测和优化具有重要意义。

电机参数辨识方法及其应用一、引言电机是工业生产中广泛应用的设备之一，对于电机的精确性能参数进行辨识是非常重要的。

本文将介绍电机参数的辨识方法及其应用，帮助工程师们更好地了解电机及其工作原理。

二、电机参数辨识方法电机参数辨识是通过外部试验获得的一组数据，以此估计电机的各项性能参数。

辨识方法通常分为两类:基于模型的辨识方法和基于试验的辨识方法。

1、基于模型的辨识方法这种方法通常是根据电机的物理特性和数学模型，对实际运行电机的各种性能参数进行辨识。

常见的电机物理特性包括电感和阻抗等，根据这些物理特性可以建立电机的数学模型，进而推导出电机的各种性能参数。

2、基于试验的辨识方法这种方法通常是通过电机在实际运行中所产生的数据进行分析和辨识。

通过使用不同的载荷情况，可以得到电机的转矩和转速曲线，再通过曲线拟合等方法，求出电机的各项性能参数。

三、电机参数辨识应用电机参数辨识有着广泛的应用，在很多电机控制场合都能够得到应用，下面我们将结合实例进行介绍。

1、伺服系统控制伺服系统是一种广泛应用于自动化控制领域的独立控制系统。

通过对电机参数的辨识，可以更好的确定伺服系统的控制参数，提高控制精度，提高系统的工作效率。

例如，在机器人控制领域，通过对电机参数进行辨识，可以更好的控制机器人的姿态和轨迹，提高机器人运动的平滑性和精度。

2、电机设计改进通过电机参数的辨识，可以更好地了解电机的各项性能参数和工作特性，从而对电机设计进行改进。

例如，在电动汽车领域，通过对电机参数的辨识，可以确定合适的电池电压和电机转速，提高电动汽车运行效率。

3、电机状态检测通过对电机的参数进行辨识，可以检测出电机在使用过程中的偏差和异常，通过这些检测结果，可以进行及时的维修和保养，保证电机的长期稳定运行。

例如，在电力领域，通过对电机参数进行辨识，可以及时发现电机的故障和维修需求，从而保证电力设备的稳定供电。

四、总结电机参数辨识是掌握电机智能控制和提高电机性能的重要手段之一。

考虑铁耗电阻的感应电机参数在线辨识技术李耀宇; 高强【期刊名称】《《电机与控制应用》》【年(卷),期】2019(046)009【总页数】8页(P58-64,74)【关键词】感应电机; 铁耗电阻; 在线辨识; 递推最小二乘法【作者】李耀宇; 高强【作者单位】上海交通大学电气工程系上海200240; 电力传输与功率变换控制教育部重点实验室上海200240【正文语种】中文【中图分类】TM3460 引言感应电机具有原料成本较低，运行中不存在去磁效应，便于维护和控制等优点，广泛应用于各工业传动场合[1]。

为了实现对电机的高性能矢量控制，需要精确地获取感应电机电感、电阻等重要参数。

然而，这些参数容易受温度、集肤效应、磁链饱和度的影响而发生变化，对电机控制的性能造成影响。

因此，感应电机参数辨识一直是电机高性能控制方向的研究热点之一。

感应电机参数辨识已有大量研究，但大多基于忽略铁耗的感应电机模型进行。

例如，文献[2-6]分别利用神经网络、模糊控制、模型参考自适应、遗传算法、蚁群算法等方法，对感应电机的参数进行辨识，但辨识中使用的模型均没有考虑铁耗的影响。

文献[7-9]介绍了基于最小二乘法的感应电机参数辨识方法，但辨识中使用的电机模型同样没有考虑铁耗。

对于速度控制或者转矩控制而言，铁耗对电机控制性能的影响可以忽略，因此，常采用简化后的电机模型来降低控制的复杂度。

但铁耗是感应电机损耗的重要组成部分，而且电机在不同运行情况下铁耗有较大变化，在对感应电机进行效率优化控制或者更高精度的速度控制时，电机铁耗对控制性能有直接的影响，不可忽略，因此，建立考虑铁耗的感应电机模型并对模型中的相关参数进行辨识具有重要的意义。

文献[10]探讨了考虑铁耗的感应电机模型对矢量控制的影响，并提供了针对性的补偿方案。

文献[11]基于考虑铁耗的感应电机模型进行了参数离线辨识。

文献[12]使用改进遗传算法在线辨识了含铁耗等效电阻在内的感应电机电气参数，但存在辨识精度不高、辨识算法响应时间长的缺点。

收稿日期:20000622改稿日期:2001-02-28 设计分析 感应电机的参数辨识吴　峻,潘孟春,李圣怡,陈　轶(国防科技大学,长沙410073)Identification of I nduction Motor P arametersWU Jun ,P AN Meng -chun ,LI Sheng -yi ,CHEN Yi(National University of Defense T echnology ,Changsha 410073,China ) 摘　要:利用感应电机启动和稳态过程的简化模型,设计了一种利用最小二乘法原理的参数辨识方法,并且进行了实验和讨论。

关键词:参数估计;最小二乘法;感应电机中图分类号:TM344.4 文献标识码:A 文章编号:1004-7018(2001)06-0038-02Abstract :In this paper a least square method for identification of induction m otors paprameter is investigated with simplified m odels of start up and stable state.Als o in the end s ome experiments are pre 2sented and discussed.K eyw ords :parameter estimation ;least square method ;induction m otors1引　言现今交流电机的控制研究主要是在基于空间矢量的概念下的磁场定向控制、直接转矩控制、空间矢量PW M 等技术之间展开的,它们的共同点就是力求实现交流电机的控制特性线性化[5,6]。

但是交流电机作为一种非线性耦合的模型,需要在明确电机的参数的基础上,通过一定的控制方法,达到电机线性化的控制特性,同时调整控制参数,提高系统的响应性以及稳定性等。

定稿日期：2009-03-30作者简介：陈振锋（1973-），男，山西运城人，博士研究生，研究方向为现代交流传动系统与感应电机参数辨识。

1引言微粒群优化算法（PSOA ）是一种基于群智能的优化算法，其基本思想来源于对鸟类或鱼类觅食过程中，迁徙和群集的简化社会模型研究及行为模拟。

群体中的鸟被抽象为没有质量和体积的“微粒”，它们的运动速度、运动方向和加速状态受到自身和群体的历史运动状态信息（如自身和群体的历史最优位置）的影响，通过这些“微粒”的相互协作和信息共享，能较好地协调微粒本身和群体运动之间的关系，在复杂的解空间寻找最优解。

自从PSOA 提出之后，由于其概念简明，参数调整简单，因此易于编程实现。

它既保持了传统进化算法深刻的群体智慧背景，同时又有自己许多良好的优化性能，因而在短期内迅速得到了国际进化计算研究领域的认可，并在算法实现模式及应用领域得到了很大的发展，在各类多维连续空间优化、神经网络训练、模糊系统控制、组合优化、电网规划、机器人路径规划等许多领域中均取得了非常好的效果。

但PSOA 在感应电机参数辨识方面的成功应用尚未先例，为此将对PSOA 应用于感应电机的参数辨识及其实现过程展开讨论。

实验证明了该方法的可行性和辨识结果的可信性。

2感应电机的数学模型假设三相绕组对称且忽略磁路饱及铁损的影响。

在转子坐标系下，感应电机定子电流和转子磁链的状态方程为：x 觶=A i s d i s q Ψr d Ψr q 00T +B u s d u s q 00T i s d i s q 00T =C i s d i s q Ψr d Ψr q 00T （1）式中：A =Dωr E F -ωrD -FE L m /τr 0-1/τr 00L m /τr-1/τr 000000000，D =-[R s /（σL s ）+L m 2/（σL s L r τr ）]，E =L m /（σL s L r τr ），F =ωr L m /（σL s L r ）；B =01/（σL s）001/（σL s）00000T；C =100001000；R s ，R r 为定、转子电阻；L s ，L r 为定、转子电感；L m为互感；σ为漏感系数，σ=1-L m 2/L s L r ；τr 为转子时间常数，τr =L r /R r ；ωr 为电机转子的电气角速度；u s d ，u s q 分别为d ，q 轴定子电压；i s d ，i s q 分别为d ，q 轴定子电流；Ψr d ，Ψr q 分别为d ，q 轴转子磁链。

第14卷 第11期2010年11月电 机 与 控 制 学 报ELE CTR IC M ACH I NE S AND CONTROLVo l 14No 11Nov .2010感应电机参数辨识三种智能算法的比较陈振锋, 钟彦儒, 李洁(西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西西安710048)摘 要:针对感应电机参数辨识,采用3种智能优化算法,即遗传算法、蚁群算法、微粒群算法。

感应电机的实际输出电流和电气模型的观测电流之间的差值被作为目标函数不断对电气模型中的参数进行更新,从而辨识全部的感应电机参数。

变速运行实验是在电机不带负载的情况下进行的。

通过实验,对感应电机参数辨识3种智能优化算法进行比较,并得出结论。

遗传算法可以得到最准确的电机参数,微粒群算法次之,蚁群算法最差。

蚁群算法所需时间最短,遗传算法次之,微粒群算法最长。

关键词:感应电机;矢量控制;参数辨识;智能优化算法中图分类号:TU 313文献标志码:A文章编号:1007-449X (2010)11-0007-06Co mparison of t hree i ntelligent optim ization algorit h m s forpara m eter i dentificati on of i nduction motorsCHEN Zhen -feng , Z HONG Yan -ru , LI Jie(School o fA utom ati on and Informa ti on Eng i neer i ng ,X i an U niversity of T echno logy ,X i an 710048,Ch i na)Abst ract :G enetic a l g orithm,ant co l o ny opti m izati o n and particle s w ar m opti m ization w ere introduced and app li e d to the para m eter i d entificati o n o f an i n ducti o n m otor for vector contr o.l The err o rs bet w een the ac -tual stator current output o f an inducti o n m otor and the stato r current outpu t of the m odelw ere used as the criterion to correct the m odel para m eters ,so as to i d entify a ll the para m eters of an induction mo tor .Ex -peri m ents w ere conducted on speed -vary i n g operation w ith no load .The three k i n ds o f opti m ization algo -rit h m sw ere co m pared w ith each other and conc l u si o ns w ere summ arized .Genetic algorithm can acqu ire the m ost accurate para m eters o f inducti o n m otor .Partic le s w ar m opti m ization takes second p lace ,and an t co lony opti m ization is t h e w ors.t I n co mpu ti n g ti m e ,the ant colony opti m izati o n i s the fastes.t Genetic a-l gorith m takes second p lace ,and particle s w ar m opti m ization runs the m ost sl o w ly .K ey w ords :i n duction m otors ;vector contr o ;l para m eter identification ;i n te lli g ent opti m ization a l g orit h m收稿日期:2009-12-07作者简介:陈振锋(1973 ),男,博士研究生,研究方向为现代交流传动系统与感应电机参数辨识;钟彦儒(1950 ),男,教授,博士生导师,研究方向为新型电力电子装置与系统;李 洁(1976 ),女,博士,副教授,研究方向为矩阵变换器、异步电机高性能控制、软开关电源。

电感辨识电机位置的方法1. 电感辨识电机位置的方法之一是采用模型识别法。

该方法通过建立电机的数学模型，利用输入电流和磁场观测值进行辨识，通过计算电感的变化来确定电机的位置。

2. 另一种电感辨识电机位置的方法是采用自适应神经网络控制方法。

该方法通过训练神经网络，使其能够根据电机的输入和输出数据进行学习，并实时调整电感值来辨识电机的位置。

3. 电感观测估计法是一种常用的电机位置辨识方法。

通过对电机绕组的电流和电压进行观测和估计，通过测量电感的变化来反推电机的转子位置。

4. 基于模型预测控制的电感辨识方法是利用电机的动态模型进行预测，通过实时观测电机的电流和位置信息，结合模型预测辨识电机的电感值，从而实现位置的精准辨识。

5. 传感器融合方法是一种辨识电机位置的有效方式。

通过融合多种传感器的数据，如位置传感器、速度传感器和电流传感器等，可以综合分析数据，从而更准确地辨识电机位置。

6. 基于模型的滑模观测器是一种电感辨识位置的方法。

该方法结合电机的动态模型和滑模观测器，通过监测电机的输出响应和电流波形来实现电机位置的准确辨识。

7. 基于灵敏度分析的电感辨识方法利用电机系统的敏感性分析，通过改变电机参数并观察输出响应，来反推电机位置信息，从而实现精准的电感辨识。

8. 自适应辨识算法是一种实时调整的辨识方法，通过不断优化辨识算法中的参数，使其能够适应电机工作状态的变化，从而提高电感辨识的精度。

9. 基于滤波器的电感辨识方法利用滤波器对电机输入和输出信号进行处理，剔除噪声干扰，从而得到准确的电感值，实现电机位置的辨识。

10. 遗传算法优化方法是一种通过模拟生物进化过程来优化电感辨识算法的方法，通过多代算法迭代，使算法能够不断进化提高电感辨识的精度。

11. 粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的算法，通过不断搜索最优解来优化电感辨识算法，从而提高电机位置辨识的准确性。

12. 极小二乘法是一种常用的电感辨识方法，通过最小化电机模型的误差，从而得到最优的电感值，实现电机位置的准确辨识。

电机性能参数辨识与控制策略优化电机是工业生产和生活中广泛使用的重要设备之一，其性能参数的辨识和控制策略的优化对于提高电机的效能和稳定性具有重要意义。

本文将从电机性能参数辨识和控制策略优化两个方面展开讨论。

一、电机性能参数辨识电机性能参数辨识是确定电机各项参数的过程，包括电阻、电感、电动势常数、转动惯量等。

辨识电机的性能参数可以精确地描述电机的特性，并为后续的控制策略优化提供基础。

1. 传统方法传统的电机性能参数辨识方法包括定子电阻测量法、空载试验法、堵转试验法等。

这些方法需要在实际工作中对电机进行试验，获取电机在不同工况下的性能数据，并通过数学模型进行参数辨识。

这种方法可以较为准确地辨识电机的性能参数，但需要较大的测试工作量和计算量。

2. 基于模型的辨识方法基于模型的辨识方法通过建立电机的数学模型，利用系统辨识的理论和方法进行参数辨识。

这种方法不需要进行实验，并且可以在较短的时间内得到较为准确的参数估计。

常用的方法有经验模态分解法、最小二乘法、粒子群优化等。

相比于传统方法，基于模型的辨识方法具有计算速度快、精度高等优点。

3. 基于人工智能的辨识方法近年来，随着人工智能的发展，基于机器学习和深度学习的电机性能参数辨识方法逐渐得到应用。

通过训练大量的数据和神经网络，可以实现对电机性能参数的准确辨识。

这种方法相比于传统方法和基于模型的辨识方法更加自动化和智能化。

二、控制策略优化电机的控制策略是保证其正常运转和提高效能的关键。

控制策略的优化可以提高电机的响应速度、稳定性和能效。

1. PID控制策略优化PID控制是一种常用的电机控制策略，它通过调节比例、积分和微分三个参数来实现电机速度的控制。

PID控制的优化可以包括参数整定和参数调整两个方面。

参数整定可以根据电机的特性和性能参数辨识结果，采用试错法、整定法等方法确定最优参数。

参数调整可以采用自适应控制、优化算法等方法进行动态的参数调整，提高控制系统的鲁棒性和性能。