基于模型参考方法的感应电机磁链的自适应观测及参数辨识

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1、2006年1月电工技术学报Vol.21No.1第21卷第1期TRANSACTIONSOFCHINAELECTROTECHNICALSOCIETYJan.2006基于模型参考方法的感应电机磁链的自适应观测及参数辨识金海黄进（浙江大学电气工程学院杭州310027）摘要提出一种基于模型参考方法的自适应定子磁链观测器，这种观测器不必预先知道电机的任何参数值，并且因运行时电机参数发生改变而发生的观测偏差也是收敛的。当电机的激励电压满足所谓“充分激励”的条件时，还可以同时作为参数辨识器；即使输入电压不满足充分激励的条件，但如果部分参数已知，仍然可以辨识其

2、余的参数。仿真和实验结果验证了该方法的正确性。关键词：感应电动机模型参考自适应系统状态观测器充分激励参数辨识中图分类号：TM346AdaptiveFluxEstimationandParametersIdentificationofInductionMotorsBasedonModelReferenceApproachJinHaiHuangJin（ZhejiangUniversityHangzhou310027China）AbstractBasedonmodelreferenceapproach,anadaptivestatorfluxest

3、imatorforaninductionmotorisputforward.Estimatingerrorcausedbyparametersmismatchisconvergentwhilemachineisoperating.Theestimatorcanbeusedforparameteridentifieronconditionthatinputvoltageisapersistentexcitation.Givenoneoftheparametersormore,therestcanstillbeidentifiedbythises

4、timatorevenifinputvoltageisnotpersistent.Thevalidityandpracticabilityisverifiedbysimulationandexperimentresults.Keywords：Inductionmotor，MRAS，statesobserver，persistencyofexcitation，parameteridentifi-cation条件影响的慢时变参数，往往需要实时辨识才能保1引言[3~5]证磁链的观测精度，而参数的实时辨识本身就在现代异步电机变频调速系统中，准确观测定

5、是一项复杂的工作。电压模型利用定子反电势与磁子或者转子磁链是系统取得高性能的前提条件，也链的导数关系，采用对反电势积分的方法来估计磁是矢量控制、直接转矩控制等高性能调速系统的关链，只需要测量定子电压和电流，不需要用到电机键技术[1]。经过多年的研究和发展，人们找到了多转速，也不涉及容易变化的转子参数，但是由于纯种辨识参数和观测磁链的方法[1,2]，但这些方法都有积分环节的误差积累和漂移问题可能导致系统不不尽人意的地方。众所周知，磁链观测有两种基本稳定，尤其在低速时，定子电阻压降作用明显，反[2]电势被测量误差淹没，使观测精度变低[6,7]，一

6、个普的观测方法是电流模型法和电压模型法。电流模型根据定子电流和电机的转速测量值来估计磁链，遍的解决方法是采用一阶低通滤波器来代替纯积这种观测模型具有负的特征根，观测值是渐近收敛分环节以解决误差累积，但同时引入了附加相移和的，但由于涉及到转子时间常数这个易受电机运行幅度误差。HuJun等提出一种带有饱和反馈环节的一阶低通滤波器来代替纯积分[8]，基本解决纯积分收稿日期2005-03-11改稿日期2005-10-2266电工技术学报2006年1月中的直流误差累积的同时，又不会引入了附加相移机参数，使电流偏差逐渐收敛到零，其他状态的偏和幅度误差，思

7、路新颖，但这种方法有饱和环节阈差也将收敛到零，并且，如果输入电压满足充分激值选取较困难问题。由于电压模型和电流模型各有励的条件，电机的参数也将准确收敛到它的真实优缺点，有人提出将两种模型结合的所谓组合模型值。所谓“充分激励”就是要求输入信号包含有足[2][11]，在高速时让电压模型起作用，通过低通滤波器够丰富的频率成分和具有一定的激励时间。对采将电流模型的观测值虑除；在低速时让电流模型起用PWM逆变器供电异步电动机来说，输入电压含作用，通过高通滤波器将电压模型的观测值滤除。有丰富的谐波，满足充分激励的条件，这样不仅把这样在一定程度上克服了二者

8、的缺点，但也增加了其他状态（定子磁链或转子磁链）准确观测出来，系统的开销，而在本质上仍属于开环的观测器。而且在调整参数的过程中也能准确辨识出电机的上述观测模型都属于