基于參數(shù)在線辨識(shí)的PMSM魯棒預(yù)測(cè)電流控制*

粟慧龍,湯夢(mèng)姣,程 翔

(湖南鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院智能控制學(xué)院,湖南 412001)

0 引言

永磁同步電機(jī)(PMSM)因其動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)矩響應(yīng)快、調(diào)速范圍寬等優(yōu)點(diǎn),已成為城市軌道車輛、船舶推進(jìn)、高速電梯、風(fēng)力發(fā)電等復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)的關(guān)鍵和核心部件[1-2]。PMSM因其非線性特性和固有的耦合問(wèn)題,通常采用磁場(chǎng)定向控制[3-4]。在同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系下,可以通過(guò)改變電機(jī)定子電流的大小和方向來(lái)實(shí)現(xiàn)磁場(chǎng)和轉(zhuǎn)矩的解耦,使交流電機(jī)的控制難度與直流電機(jī)的控制相似。因此,電流控制回路的性能對(duì)PMSM控制系統(tǒng)的品質(zhì)起著至關(guān)重要的作用。

近年來(lái),滯環(huán)電流控制[5]、模糊PI控制[6]和預(yù)測(cè)電流控制[7]等高效的電流控制策略廣受青睞。其中,DPCC由于原理簡(jiǎn)單、動(dòng)態(tài)響應(yīng)快等優(yōu)點(diǎn),成為了PMSM系統(tǒng)中被廣泛使用的一種電流優(yōu)化控制策略。然而,DPCC是基于PMSM離散數(shù)學(xué)模型的控制算法,對(duì)模型參數(shù)的依賴性較高[8]。在實(shí)際應(yīng)用中,受到溫度、負(fù)載擾動(dòng)、外磁場(chǎng)以及永磁體氧化等因素影響,會(huì)引起PMSM的定子電阻、電感和永磁體磁鏈等參數(shù)的變化[9]。參數(shù)變化導(dǎo)致的模型參數(shù)失配,會(huì)使系統(tǒng)的控制性能下降,甚至降低電機(jī)的使用壽命。此外,在離散控制系統(tǒng)中,電流采樣的延時(shí)也會(huì)影響DPCC的性能[10]。因此,對(duì)常規(guī)DPCC的優(yōu)化,以提高其容錯(cuò)性和魯棒性是有必要的。

電機(jī)實(shí)際參數(shù)的變化被當(dāng)成擾動(dòng)進(jìn)行觀測(cè)和補(bǔ)償是解決DPCC模型參數(shù)失配的主要方法之一。ZHANG等[11]提出了一種改進(jìn)的DPCC方法,通過(guò)對(duì)定子電流的預(yù)測(cè)和參數(shù)擾動(dòng)的估計(jì),補(bǔ)償了一拍延遲和參數(shù)不匹配的影響。JIANG等[12]設(shè)計(jì)了一種帶有高階滑模觀測(cè)器的DPCC和滑?？刂撇呗?同時(shí)提升了對(duì)負(fù)載和參數(shù)變化的抗擾性。WANG等[13]提出了一種基于增強(qiáng)預(yù)測(cè)模型和指數(shù)擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)觀測(cè)器的DPCC方法,不僅提高了系統(tǒng)對(duì)參數(shù)和負(fù)載擾動(dòng)的魯棒性,還消除了時(shí)滯的影響。上述改進(jìn)的DPCC方法雖然能夠有效的解決參數(shù)不匹配和電流采樣延遲的問(wèn)題,但觀測(cè)器的構(gòu)造過(guò)于復(fù)雜,而且無(wú)法準(zhǔn)確的跟蹤電機(jī)參數(shù)的變化。另一類解決DPCC對(duì)參數(shù)敏感問(wèn)題的方法是結(jié)合參數(shù)在線辨識(shí)技術(shù)。YAO等[14]提出了一種帶參數(shù)辨識(shí)的DPCC方法,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)在電機(jī)定子電阻和電感參數(shù)不準(zhǔn)確下的零穩(wěn)態(tài)電流誤差和無(wú)差拍動(dòng)態(tài)電流響應(yīng)。ZHOU等[15]采用卡爾曼濾波算法分別對(duì)電感和磁鏈進(jìn)行有效識(shí)別,有效改善了DPCC驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的性能。結(jié)合參數(shù)在線辨識(shí)的方法能夠較好的解決模型參數(shù)失配的影響,但對(duì)在線辨識(shí)方法的性能要求也較高。

為解決模型參數(shù)失配和一拍延時(shí)對(duì)PMSM控制系統(tǒng)的不良影響,本文提出了一種基于參數(shù)在線辨識(shí)的NR-DPCC方法?；诟倪M(jìn)的Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),設(shè)計(jì)了定子電感和永磁體磁鏈的參數(shù)辨識(shí)器,并利用在線辨識(shí)的參數(shù)來(lái)實(shí)時(shí)更新控制器中的固定參數(shù)以提高系統(tǒng)對(duì)電機(jī)參數(shù)的魯棒性。同時(shí),電流預(yù)測(cè)值被用來(lái)替換當(dāng)前時(shí)刻的采樣電流以補(bǔ)償一拍延時(shí)的影響。最后,通過(guò)RT-Lab硬件在環(huán)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法的可行性和魯棒性。

1 預(yù)測(cè)電流控制及參數(shù)失配分析

1.1 PMSM預(yù)測(cè)電流控制

忽略電機(jī)鐵芯飽和、渦流和磁滯損耗等條件下,永磁同步電機(jī)的狀態(tài)方程可以表示為[10]:

(1)

式中:id、iq、ud、uq分別為定子電流和電壓的d、q軸分量,ψr、Ld、Lq和R為永磁體磁鏈、d、q軸電感和定子電阻的標(biāo)稱值,ωe為電角速度。

考慮模型參數(shù)失配時(shí),采用前向歐拉法對(duì)式(1)進(jìn)行離散化,可得PMSM的離散狀態(tài)方程為:

(2)

式中:Ts和k分別為采樣周期與采樣時(shí)刻,ΔR、ΔLd、ΔLq和Δψr為模型參數(shù)的失配誤差。

在離散控制系統(tǒng)中,由于電流采樣延時(shí),傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)電流控制存在一拍延時(shí)的影響,即在kTs時(shí)刻計(jì)算出的控制電壓u(k),到下一時(shí)刻才能被應(yīng)用。PWM更新機(jī)制和電流采樣時(shí)序如圖1所示。

圖1 PWM更新機(jī)制和電流采樣時(shí)序圖

電機(jī)正常運(yùn)行的情況下,常規(guī)DPCC控制器在kTs時(shí)刻的輸出電壓矢量為:

u(k)=F(k)-1[i*(k+1)-E(k)i(k)-P(k)]

(3)

永磁同步電機(jī)正常運(yùn)行時(shí),基于常規(guī)DPCC的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。首先,將轉(zhuǎn)速環(huán)PI控制器輸出的交軸給定電流信號(hào)、直軸給定電流信號(hào)和經(jīng)坐標(biāo)變換后的實(shí)際響應(yīng)電流信號(hào)代入式(3)所示的預(yù)測(cè)控制器,計(jì)算出下一時(shí)刻應(yīng)作用的電壓矢量;然后,通過(guò)SVPWM方法合成電壓源逆變器所需的開關(guān)信號(hào);最后,產(chǎn)生新的響應(yīng)電流矢量信號(hào)又反饋至控制器形成閉環(huán)控制。

圖2 基于DPCC的PMSM驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

1.2 參數(shù)敏感性分析

(4)

由式(4)可知,當(dāng)發(fā)生磁鏈參數(shù)失配時(shí)(Δψr≠0、ΔLs=0、ΔR=0),q軸響應(yīng)電流會(huì)偏離參考電流,且電流偏差的大小與轉(zhuǎn)速和Δψr的大小正相關(guān)。當(dāng)發(fā)生電感參數(shù)失配時(shí)(ΔLs≠0、Δψr=0、ΔR=0),d軸響應(yīng)電流會(huì)偏離參考電流,且電流偏差的大小與轉(zhuǎn)速和ΔLs的大小正相關(guān)。當(dāng)發(fā)生電阻參數(shù)失配時(shí)(ΔR≠0、Δψr=0、ΔLs=0),d軸和q軸響應(yīng)電流都會(huì)受到影響,但電流偏差的大小與Ts有關(guān)。通常情況下,Ts為幾kHz,ΔR為幾百mΩ或更小,即TsΔR項(xiàng)非常小,故在一定條件下,電阻參數(shù)失配對(duì)響應(yīng)電流偏差的影響可以忽略。

令響應(yīng)電流與參考電流的偏差為:

(5)

根據(jù)式(5),利用本文搭建的基于DPCC的PMSM驅(qū)動(dòng)系統(tǒng),在MATLAB/Simulink中進(jìn)行了不同的轉(zhuǎn)速n和失配率λ下的電流偏差仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,如圖3～圖5所示。由仿真結(jié)果可知:磁鏈和電感參數(shù)失配對(duì)d-q軸電流偏差的影響更大,電阻參數(shù)失配對(duì)電流偏差的影響非常小,與對(duì)式(4)的分析一致。

(a) d軸電流偏差 (b) q軸電流偏差

(a) d軸電流偏差 (b) q軸電流偏差

(a) d軸電流偏差(b) q軸電流偏差

2 具有參數(shù)更新的預(yù)測(cè)電流控制

2.1 魯棒無(wú)差拍預(yù)測(cè)電流控制

根據(jù)上述參數(shù)敏感性分析可知,基于常規(guī)DPCC的PMSM驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)對(duì)電機(jī)的電感和磁鏈參數(shù)比較敏感,響應(yīng)電流的準(zhǔn)確性依賴電機(jī)的實(shí)際參數(shù)值。因此,提出改進(jìn)的預(yù)測(cè)電流控制算法來(lái)消除電流偏差,提高控制系統(tǒng)對(duì)電機(jī)參數(shù)的魯棒性是有必要的。

根據(jù)式(3),用在線辨識(shí)的電感和磁鏈參數(shù)實(shí)時(shí)更新控制器中的固定參數(shù),可得考慮參數(shù)失配的NR-DPCC控制器理想輸出電壓矢量為:

(6)

(7)

基于NR-DPCC的PMSM驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖6所示。由圖6可知,實(shí)現(xiàn)魯棒無(wú)差拍預(yù)測(cè)電流控制的關(guān)鍵在于對(duì)電機(jī)定子電感和永磁體磁鏈的在線辨識(shí),同時(shí)預(yù)測(cè)下一時(shí)刻的電流值。下一時(shí)刻電流預(yù)測(cè)值代替當(dāng)前時(shí)刻采樣電流可以補(bǔ)償一拍延時(shí)的影響;在線辨識(shí)的電機(jī)參數(shù)值來(lái)實(shí)時(shí)更新控制器中的固定參數(shù)值可以提高系統(tǒng)對(duì)電機(jī)參數(shù)的魯棒性。

圖6 基于NR-DPCC的PMSM驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2.2 新型Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)辨識(shí)方法將實(shí)際電機(jī)與辨識(shí)模型分別作為參考與可調(diào)模型,在輸入相同情況下通過(guò)權(quán)值自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法使參考與可調(diào)模型兩者之間的輸出差值收斂到零,進(jìn)而對(duì)可調(diào)模型中的權(quán)值進(jìn)行辨識(shí)。傳統(tǒng)Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的結(jié)構(gòu)如圖7所示。

圖7 Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出激勵(lì)函數(shù)為:

(8)

式中:Wi、Xi、O(k)分別為網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值、輸入和輸出。若d(k)為目標(biāo)輸出,η為權(quán)值的收斂步長(zhǎng),則基于最小均方(least mean square,LMS)的Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整算法為:

Wi(k+1)=Wi(k)+2ηXi[d(k)-O(k)]

(9)

為保證算法的收斂性,式(6)中η需滿足[16]:

(10)

上述基于LMS的傳統(tǒng)Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)系統(tǒng)中,由于權(quán)值的收斂步長(zhǎng)η是一個(gè)定值,它很難同時(shí)兼顧系統(tǒng)的收斂速度與辨識(shí)精度[16]。當(dāng)收斂步長(zhǎng)η的值設(shè)置較大時(shí),系統(tǒng)初始收斂速度較快,但穩(wěn)態(tài)失調(diào)也會(huì)更大;當(dāng)設(shè)置較小的η時(shí),穩(wěn)態(tài)失調(diào)會(huì)很小,但初始收斂速度慢,同時(shí)系統(tǒng)變化的跟蹤能力也會(huì)變差。因此,為了削弱這一矛盾,需要對(duì)基于LMS的傳統(tǒng)Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行優(yōu)化。

本文利用雙曲正切函數(shù)的特性,提出了一種應(yīng)用于電機(jī)系統(tǒng)的變步長(zhǎng)LMS權(quán)值調(diào)整算法,具體表示如下:

(11)

式中:η(k)為變步長(zhǎng)函數(shù),α為步長(zhǎng)函數(shù)幅值,β為步長(zhǎng)斜率因子。

若令ε(k)=d(k)-O(k)為目標(biāo)輸出和網(wǎng)絡(luò)輸出之間的系統(tǒng)誤差,則式(11)所示的變步長(zhǎng)函數(shù)η(k)與ε(k)之間的關(guān)系如圖8所示。所提變步長(zhǎng)算法利用雙曲正切函數(shù)tanh(·)的特性來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的收斂步長(zhǎng),通過(guò)設(shè)定一個(gè)較大的步長(zhǎng)函數(shù)幅值α來(lái)提高系統(tǒng)的初始收斂速度,而當(dāng)系統(tǒng)誤差ε(k)趨向于0的時(shí)候,η(k)將隨著ε(k)的減少而減少,以進(jìn)一步提升系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)精度。此外,改變?chǔ)驴梢哉{(diào)整η(k)的緩變特征。因此,在實(shí)際應(yīng)用中,選擇合理的α和β可以使辨識(shí)系統(tǒng)同時(shí)具備較快的收斂速度和較小的穩(wěn)態(tài)誤差,以提升參數(shù)在線辨識(shí)的性能。

(a) β=3,α=0.02,0.1,0.2(b) α=0.2,β=3,30,300

2.3 參數(shù)辨識(shí)器的設(shè)計(jì)

式(1)的穩(wěn)態(tài)離散化狀態(tài)方程可以表示為:

(12)

式中:usd(k)和usq(k)分別為d軸和q軸重構(gòu)電壓,具體表示為:

(13)

式中:θ為轉(zhuǎn)子位置角,UAN=(2Sa-Sb-Sc)Udc/3、UBN=(2Sb-Sa-Sc)Udc/3、UCN=(2S-Sa-Sb)Udc/3為逆變器交流側(cè)相電壓,Sa、Sb和Sc為逆變器開關(guān)狀態(tài),Udc為直流母線電壓。

當(dāng)采用id=0的控制策略時(shí),式(9)可以近一步簡(jiǎn)化為:

(14)

根據(jù)式(11)和式(14),設(shè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為:Wi=Ls(k),Xi=ωe(k)iq(k),d(k)=-usd(k),O(k)=Ls(k)ωe(k)iq(k),則可得Ls的Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器為:

(15)

同理,設(shè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為:Wi=ψr(k),Xi=ωe(k),d(k)=-usq(k)-Riq(k),O(k)=ψr(k)ωe(k),則可得ψr的Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器為:

(16)

此外,由式(2)、式(15)和式(16)可得下一時(shí)刻的電流預(yù)測(cè)值為:

(17)

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證NR-DPCC方法的有效性,對(duì)PMSM驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行了硬件在環(huán)仿真實(shí)驗(yàn)(hardware-in-the-loop simulation,HILS)。RT-Lab實(shí)驗(yàn)平臺(tái)由TMS320F2812 DSP控制器、OP5600仿真機(jī)、上位機(jī)監(jiān)控接口、示波器及相關(guān)軟件組成,如圖9所示。OP5600用于構(gòu)建逆變器、PMSM和其他系統(tǒng)組件。所提NR-DPCC方法在TMS320F2812 DSP上執(zhí)行。電機(jī)的主要參數(shù)如表1所示。采樣頻率設(shè)置為5 kHz,給定轉(zhuǎn)速為1000 r/min,負(fù)載轉(zhuǎn)矩為10 N·m,直流母線電壓為311 V。此外,為了確保各參數(shù)辨識(shí)器的收斂特性,步長(zhǎng)函數(shù)的幅值分別設(shè)置為:α1=2.5×10-10,α2=7×10-8;步長(zhǎng)函數(shù)的斜率因子分別設(shè)置為:β1=40,β2=5。

表1 電機(jī)主要參數(shù)

圖9 RT-LAB實(shí)驗(yàn)臺(tái)

為了驗(yàn)證磁鏈?zhǔn)湎聟?shù)辨識(shí)器和響應(yīng)電流的性能,在0.15 s時(shí)啟動(dòng)磁鏈和電感參數(shù)辨識(shí)器,在0.5 s時(shí)模擬磁鏈參數(shù)由標(biāo)稱值0.175 Wb突變至0.087 5 Wb。

圖10為磁鏈參數(shù)失配下的參數(shù)辨識(shí)結(jié)果。由圖10a可知,磁鏈的辨識(shí)結(jié)果能在20 ms內(nèi)收斂到參考值,其穩(wěn)態(tài)辨識(shí)值波動(dòng)在±0.002 5 Wb左右,且在發(fā)生參數(shù)突變時(shí),磁鏈辨識(shí)器能夠快速準(zhǔn)確的跟蹤上參考值。由圖10b可知,電感辨識(shí)結(jié)果的收斂時(shí)間約為50 ms,在無(wú)參數(shù)失配時(shí),電感穩(wěn)態(tài)辨識(shí)結(jié)果的波動(dòng)約為±0.08 mH;在發(fā)生磁鏈參數(shù)失配時(shí),電感穩(wěn)態(tài)辨識(shí)結(jié)果波動(dòng)增加至±0.15 mH,其原因是系統(tǒng)存在強(qiáng)耦合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所設(shè)計(jì)的參數(shù)辨識(shí)器,能夠精準(zhǔn)在線跟蹤磁鏈參數(shù)的變化,這為控制器參數(shù)的更新提供了依據(jù)。

(a) 磁鏈在線辨識(shí) (b) 電感在線辨識(shí)

圖10 磁鏈參數(shù)失配下的參數(shù)辨識(shí)結(jié)果

圖11顯示了常規(guī)DPCC方法和所提NR-DPCC方法在磁鏈參數(shù)失配下的d-q軸電流響應(yīng)波形?？梢钥闯鲈跓o(wú)參數(shù)失配的情況下,常規(guī)DPCC和所提NR-DPCC的性能一樣好。然而,在磁鏈參數(shù)失配的情況下,常規(guī)DPCC的q軸響應(yīng)電流無(wú)法精準(zhǔn)的跟蹤上參考電流,其電流偏差約為0.7 A,如圖11a所示。當(dāng)采用所提NR-DPCC方法時(shí),控制器中的磁鏈和電感參數(shù)得到實(shí)時(shí)的更新,避免了模型參數(shù)失配的問(wèn)題,此時(shí)q軸響應(yīng)電流能夠準(zhǔn)確的跟蹤參考電流,如圖11b所示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提NR-DPCC方法通過(guò)實(shí)時(shí)在線更新磁鏈參數(shù)的變化,能夠?qū)崿F(xiàn)磁鏈參數(shù)失配下的精準(zhǔn)電流響應(yīng)。

(a) 傳統(tǒng)DPCC下的d-q軸電流響應(yīng) (b) 所提NR-DPCC下的d-q軸電流響應(yīng)

為了驗(yàn)證電感失配下參數(shù)辨識(shí)器和響應(yīng)電流的性能,在0.15 s時(shí)啟動(dòng)磁鏈和電感參數(shù)辨識(shí)器,在0.5 s時(shí)模擬電感參數(shù)由標(biāo)稱值8.5 mH突變至4.25 mH。

圖12為電感參數(shù)失配下的參數(shù)辨識(shí)結(jié)果。由圖12a可知,磁鏈辨識(shí)結(jié)果在20 ms內(nèi)收斂到了參考值,其穩(wěn)態(tài)辨識(shí)值波動(dòng)在±0.002 5 Wb左右,且在發(fā)生電感參數(shù)突變時(shí),對(duì)磁鏈辨識(shí)的影響不明顯。由圖12b可知,在發(fā)生參數(shù)突變時(shí),電感辨識(shí)器能夠快速準(zhǔn)確的跟蹤上參考值,電感突變辨識(shí)結(jié)果的收斂時(shí)間約為52 ms,其穩(wěn)態(tài)辨識(shí)結(jié)果的波動(dòng)在±0.085 mH左右。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所設(shè)計(jì)的參數(shù)辨識(shí)器,能夠精準(zhǔn)在線跟蹤電感參數(shù)的變化。

(a) 磁鏈在線辨識(shí) (b) 電感在線辨識(shí)

圖13顯示了常規(guī)DPCC方法和所提NR-DPCC方法在電感參數(shù)失配下的d-q軸電流響應(yīng)波形。同樣在無(wú)參數(shù)失配的情況下,常規(guī)DPCC和所提NR-DPCC的性能一樣好。然而,在電感參數(shù)失配的情況下,常規(guī)DPCC的d軸響應(yīng)電流無(wú)法精準(zhǔn)的跟蹤上參考電流,其電流偏差約為1.1 A,同時(shí)q軸響應(yīng)電流的脈動(dòng)變大,如圖13a所示。當(dāng)采用所提NR-DPCC方法時(shí),d軸電流的偏差達(dá)到了可以忽略的程度,如圖13b所示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提NR-DPCC方法通過(guò)在線更新電感參數(shù)的變化,能夠?qū)崿F(xiàn)電感參數(shù)失配下的精準(zhǔn)電流響應(yīng)。

(a) 傳統(tǒng)DPCC下的d-q軸電流響應(yīng) (b) 所提NR-DPCC下的d-q軸電流響應(yīng)

4 結(jié)論

為了解決控制器參數(shù)和電機(jī)實(shí)際參數(shù)不匹配及控制電壓一拍延時(shí)對(duì)PMSM控制系統(tǒng)的不良影響,本文提出了一種應(yīng)用于永磁同步電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)性能優(yōu)化的NR-DPCC方法。結(jié)論如下:

(1)通過(guò)對(duì)PMSM參數(shù)敏感性分析,可知磁鏈和電感參數(shù)的失配對(duì)響應(yīng)電流與參考電流的偏差影響更明顯,而電阻參數(shù)失配對(duì)響應(yīng)電流偏差的影響很小,且在一定條件下可以忽略;

(2)本文采用Adaline神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法設(shè)計(jì)了參數(shù)辨識(shí)器,并提出一種應(yīng)用于電機(jī)系統(tǒng)的變步長(zhǎng)LMS權(quán)值調(diào)整算法,可以使辨識(shí)系統(tǒng)同時(shí)具備較快的收斂速度和較小的穩(wěn)態(tài)誤差;

(3)與常規(guī)DPCC方法相比,所提NR-DPCC方法通過(guò)實(shí)時(shí)更新控制器中的參數(shù),并用下一時(shí)刻電流預(yù)測(cè)值替換當(dāng)前時(shí)刻的采樣電流,避免了模型參數(shù)失配和一拍延遲的影響,有效的提升了控制系統(tǒng)在參數(shù)失配下的性能。

由于本文只重點(diǎn)針對(duì)磁鏈和電感參數(shù)失配對(duì)PMSM驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)電流響應(yīng)性能的影響進(jìn)行了研究,后續(xù)研究工作將考慮未知負(fù)載擾動(dòng)的影響,以進(jìn)一步提升系統(tǒng)的魯棒性。