電動車用IPMSM參數(shù)魯棒估計方法研究.pdf

1、隨著不可再生能源開采量不斷縮減、現(xiàn)代化技術(shù)的不斷進步，電動汽車成為當(dāng)今的研究熱點。內(nèi)嵌式永磁同步電動機（IPMSM）之所以能廣泛應(yīng)用于電動汽車的驅(qū)動系統(tǒng)，是因為其具有小體積、高效率、高可靠性等優(yōu)勢。由于電動汽車經(jīng)常處于頻繁的啟動、制動、加減速狀態(tài)，溫度的變化以及磁路飽和會引起易變參數(shù)的變化，需要準(zhǔn)確辨識電動機的參數(shù)以建立精確的實時損耗模型，并在此基礎(chǔ)上求解出電機的優(yōu)化電流，實現(xiàn)精確矢量控制才能保證電機時刻處于最優(yōu)運行狀態(tài)。
　　本

2、文對IPMSM的基本結(jié)構(gòu)、數(shù)學(xué)模型進行了簡單的介紹和分析。研究了電機的定子繞組電阻損耗（銅耗）、渦流和磁滯損耗（鐵耗）、雜散損耗、風(fēng)阻和摩擦損耗（機械損耗）等。分別建立了各種損耗的數(shù)學(xué)模型，整合得到了IPMSM的電可控?fù)p耗模型，確定了電機效率優(yōu)化需要估計的參數(shù)。進一步分析電動機的數(shù)學(xué)模型建立了電動機的電感、電阻等參數(shù)與損耗模型中待估計系數(shù)的數(shù)學(xué)關(guān)系，估計得到電機的參數(shù)值就可以換算出損耗模型中的系數(shù)。
　　文章介紹了最小絕對值偏差法

3、的理論和簡單應(yīng)用，并通過簡單系統(tǒng)仿真對比了四種參數(shù)估計方法的準(zhǔn)確率和魯棒性。分析發(fā)現(xiàn)，無參數(shù)估計法、卡爾曼濾波法、最小二乘法等方法都有共同的缺點，魯棒性不足。然而最小絕對值偏差法（LAD）不敏感于個別異常測量值，同時對測量噪聲分布沒有任何要求，魯棒性比較強。經(jīng)過實例仿真發(fā)現(xiàn)，LAD方法雖然對測量噪聲分布沒有要求但該方法用于參數(shù)估計的正確率仍然受有色噪聲的影響很大。
　　為彌補傳統(tǒng)LAD方法的缺陷，提出了增強型最小絕對值偏差法。采用

4、改變傳統(tǒng)LAD方法目標(biāo)函數(shù)的方法，可以使得用該方法估計系統(tǒng)參數(shù)的魯棒性得到明顯增強。由于求解增強型LAD目標(biāo)函數(shù)的運算非常繁瑣很難實現(xiàn)，所以在優(yōu)化理論和變分理論的基礎(chǔ)上將增強LAD方法估計參數(shù)轉(zhuǎn)換為優(yōu)化問題，進一步推導(dǎo)出了求解待估計參數(shù)的方程組，求解方程組得到電機的參數(shù)估計值。該方法的數(shù)值計算比較復(fù)雜，計算速度慢，實際應(yīng)用中可以利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在硬件FPGA上實現(xiàn)快速求解。
　　建立了IPMSM控制系統(tǒng)和增強型LAD方法求解電機待