一种高速电机电感参数精确估计方法

1.本发明属于电机控制技术领域，具体涉及一种高速电机电感参数精确估计方法。


背景技术：

2.永磁同步电机受运行工况、加工制造等影响，其实际电感参数往往与设计值存在一定差异；对于大批量制造的电机，离线检测每一台电机电感参数的花费巨大，且离线检测使用的仪器往往仅注入幅值较小的电信号，无法完全代表电机在不同工作点的在线工作情况，故其离线检测值也不够准确。而电机电感参数在无位置传感器控制中具有重要作用，直接影响转子位置观测器的估计准确性，进而直接影响诸如dq轴动态解耦性能、效率等性能指标；因此，需要通过在线辨识方法估计电机电感参数。
3.现有永磁同步电机电感在线辨识方法往往基于连续时间域模型，其中电感项仅存在于d轴电压方程中，与磁链无关，可以直接做一阶辨识；但由于数字控制系统的离散特性，此连续域模型在高速下将产生一定误差，进而造成电感参数估计的误差；因此，上述基于连续时间域的模型不适用于高速电机电感参数在线精确辨识。另一方面，现有永磁同步电机离散域模型中，电感和磁链同时存在于d轴、q轴电压方程中，此时至少需要二阶辨识，辨识算法的鲁棒性、收敛性在实际应用中大打折扣。


技术实现要素：

4.针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种高速电机电感参数精确估计方法，可简单实现精度较高的电感参数单独辨识，并克服离散域模型中辨识方程阶数高的固有缺陷。
5.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
6.一种高速电机电感参数精确估计方法，包括以下步骤：
7.s1、记录电机稳定运行时，经过滤波的两拍电压、电流；
8.s2、注入方波d轴电流激励；
9.s3、再次记录经过滤波的两拍电流、电压；
10.s4、将记录的四拍数据作差；
11.s5、用小信号建模法对离散域电机电压方程进行扰动、分离、作差，得到小信号扰动的精确电感估计模型；
12.s6、根据四拍数据和小信号辨识模型来估算电感。
13.进一步地，在所述s1中，记录的电机数据信号分别为d轴电压、q轴电压、d轴电流以及q轴电流；记录的数据量为相邻的前后两拍；数据的处理过程为经过二阶低通滤波器滤波处理。
14.进一步地，在所述s3中，注入方波d轴电流激励后，再将d轴电流、q轴电流、d轴电压、q轴电压通过二阶低通滤波器进行滤波，并记录此时经过滤波的前后两拍的电参数。
15.进一步地，所述四排数据作差过程分别为：
16.将第二拍d轴电流减去第四拍d轴电流得到δid[k]，记为小信号扰动第k拍d轴电流；
[0017]
使用第一拍d轴电流减去第三拍d轴电流得到：δid[k-1]，记为小信号扰动第(k-1)拍d轴电流；
[0018]
使用第一拍q轴电流减去第三拍q轴电流得到：δiq[k-1]，记为小信号扰动第(k-1)拍q轴电流；
[0019]
使用第一拍d轴电压减去第三拍d轴电压得到：δud[k-1]，记为小信号扰动第(k-1)拍d轴电压；
[0020]
使用第一拍q轴电压减去第三拍q轴电压得到：δuq[k-1]，记为小信号扰动第(k-1)拍q轴电压。
[0021]
进一步地，得到小信号扰动的精确电感估计模型的具体步骤为：
[0022]
原电机离散域电压方程为：i
dq
(k 1)＝gi
dq
(k) hu
dq
(k) hee
dq
(k)
[0023]
其中：
[0024][0025][0026][0027][0028]rs
为相电阻值，ls为相电感值，ω为电机电角速度；在估计的转子位置坐标系中，采用γ代替d，表示估计的直轴，采用δ代替q表示估计的交轴，对上式扰动，并分离原大信号和扰动小信号后得到：
[0029]iγδ
(k 1) δi
γδ
(k 1)＝g[i
γδ
(k) δi
γδ
(k)] h[u
γδ
(k) δu
γδ
(k)] he[e
γδ
(k) δe
γδ
(k)]
[0030]
和原方程作差得到：
[0031]
δi
γδ
(k 1)＝gδi
γδ
(k) hδu
γδ
(k) heδe
γδ
(k)
[0032]
经过分析：
[0033]
δe
γδ
(k)＝{σ[f(δx)] jσ[g(δx)]}
[0034]
其中，δx代表施加的扰动，f(x)和g(x)代表对施加的扰动的同阶运算。
[0035]
进一步地，扰动分离后和原方程相减时，反电势在扰动中体现为角度扰动量δθ的高阶小量，依据小信号建模法则，此量当以省去，即δed＝0，δeq＝0。
[0036]
进一步地，s6中估算电感的步骤为：将s4中的δid[k]、δid[k-1]、δiq[k-1]、δud[k-1]、δuq[k-1]带入小信号扰动的电感精确估计模型中，结合通过现有其他方法确定的相电阻值，直接计算相电感值。
[0037]
本发明的有益效果如下：
[0038]
1、相对于现有基于连续时间域电机模型建立的辨识方法，本方法是基于离散域电
机模型建立的，针对高速电机具有更高的计算精度；
[0039]
2、针对离散域模型中d轴、q轴电压方程均存在代表永磁磁链的空载感应反电势项的问题，本方法采用小信号建模法提出了小信号扰动的精确电感估计模型，解决了现有辨识模型阶数高、耦合强的问题，通过对模型降阶，实现了电感参数的单独辨识；
[0040]
3、传统方法往往采样q轴电流和d轴电压计算电机电感，但q轴电流直接关系到输出转矩和转速，一般情况下不可随意调节。本方法采用d轴电流注入，其大小可根据实际需要调节，具有更大的灵活性；
[0041]
4、使用二阶低通滤波器对各电参量数据进行滤波，通过调节滤波参数，可以避免采样误差、噪声、尖峰干扰等对辨识结果的影响。二阶低通滤波器具有实现简单、滤波能力强的优点；
[0042]
5、本方法虽然是基于高速电机提出的，但依然适用于电机运行在低速状态下的参数辨识，具有良好广泛的适用性。
[0043]
6、本方法电感辨识过程中不使用反电势相关信息，避免了永磁磁链参数误差或反电势误差等情况影响电感参数估计精确度。
附图说明
[0044]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0045]
图1是本发明提供的高速电机电感参数精确估计方法的流程图；
[0046]
图2是本发明提供的高速电机电感参数精确估计方法系统框图；
[0047]
图3是本发明提供的高速电机电感参数精确估计方法在40000r/min下时辨识的波形图，此时注入d轴电流δid＝-3a，电感由小于真实值开始辨识；
[0048]
图4是本发明提供的高速电机电感参数精确估计方法在40000r/min时辨识的波形图，此时注入电流δid＝-3a，电感由大于真实值开始辨识；
[0049]
图5是本发明提供的高速电机电感参数精确估计方法在50000r/min时辨识的波形图，此时注入电流δid＝-3a，电感由小于真实值开始辨识；
[0050]
图6是本发明提供的高速电机电感参数精确估计方法在50000r/min时辨识的波形图，此时注入电流δid＝-3a，电感由大于真实值开始辨识。
具体实施方式
[0051]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0052]
如图1-2所示，一种高速电机电感参数精确估计方法，包括以下步骤：
[0053]
s1、记录电机稳定运行时，经过滤波的两拍电压、电流；
[0054]
控制器开机以后，控制器在常规无位置传感器控制下，将电机拖行至给定转速、给定转矩的工况，再将此时的d轴电流id、q轴电流iq、d轴电压ud、q轴电压uq通过二阶低通滤波
器进行滤波，并记录此时经过滤波的前后两拍电信号；第一拍记录的电信号记为d轴电流i
d1
、q轴电流i
q1
、d轴电压u
d1
、q轴电压u
q1
；第二拍记录的电信号记为d轴电流i
d2
、q轴电流i
q2
、d轴电压u
d2
、q轴电压u
q2
。
[0055]
s2、注入方波d轴电流激励；
[0056]
在d轴电流指令中加上一直流量小信号扰动，并保持此直流量大小不变。
[0057]
s3、再次记录经过滤波的两拍电流、电压；
[0058]
在保持s2中注入直流d轴电流的情况下，等待取决于系统时间常数的时间，待电机重新稳定；将d轴电流、q轴电流、d轴电压、q轴电压通过二阶低通滤波器进行滤波，并记录此时经过滤波的前后两拍的电参数；第三拍记录的电参数为d轴电流i
d3
、q轴电流i
q3
、d轴电压u
d3
、q轴电压u
q3
；第四拍记录的电参数为d轴电流i
d4
、q轴电流i
q4
、d轴电压u
d4
、q轴电压u
q4
。
[0059]
s4、将记录的四拍数据作差；
[0060]
将第二拍d轴电流减去第四拍d轴电流得到：δid[k]＝i
d2-i
d4
，记为小信号扰动第k拍d轴电流；
[0061]
使用第一拍d轴电流减去第三拍d轴电流得到：δid[k-1]＝i
d1-i
d3
，记为小信号扰动第(k-1)拍d轴电流；
[0062]
使用第一拍q轴电流减去第三拍q轴电流得到：δiq[k-1]＝i
q1-i
q3
，记为小信号扰动第(k-1)拍q轴电流；
[0063]
使用第一拍d轴电压减去第三拍d轴电压得到：δud[k-1]＝u
d1-u
d3
，记为小信号扰动第(k-1)拍d轴电压；
[0064]
使用第一拍q轴电压减去第三拍q轴电压得到：δuq[k-1]＝u
q1-u
q3
，记为小信号扰动第(k-1)拍q轴电压。
[0065]
s5、用小信号建模法对离散域电机电压方程进行扰动、分离、作差，得到小信号扰动的精确电感估计模型；具体步骤为：
[0066]
原电机离散域电压方程为：i
dq
(k 1)＝gi
dq
(k) hu
dq
(k) hee
dq
(k)
[0067]
其中：
[0068][0069][0070][0071][0072]rs
为相电阻值，ls为相电感值，ω为电机电角速度。在估计的转子位置坐标系中，采用γ代替d，表示估计的直轴，采用δ代替q表示估计的交轴，对上式扰动，并分离原大信号和扰动小信号后得到：
[0073]iγδ
(k 1) δi
γδ
(k 1)＝g[i
γδ
(k) δi
γδ
(k)] h[u
γδ
(k) δu
γδ
(k)] he[e
γδ
(k) δe
γδ
(k)]
[0074]
和原方程作差得到：
[0075]
δi
γδ
(k 1)＝gδi
γδ
(k) hδu
γδ
(k) heδe
γδ
(k)
[0076]
经过分析：
[0077]
δe
γδ
(k)＝{σ[f(δx)] jσ[g(δx)]}
[0078]
其中，δx代表施加的扰动，f(x)和g(x)代表对施加的扰动的同阶运算；由此可见，扰动带来的δ轴、γ轴反电势扰动是扰动量的的高阶无穷小，故在小信号扰动模型中可以忽略，电感估计与反电势项(包含永磁磁链信息)无关，避免了电感辨识过程中对永磁磁链参数的依赖，避免了永磁磁链参数误差对电感辨识结果的影响，进而实现电感估计和磁链估计的解耦。
[0079]
s6、根据四拍数据和小信号辨识模型来估算电感；
[0080]
将s4中的δid[k]、δid[k-1]、δiq[k-1]、δud[k-1]、δuq[k-1]带入建立的小信号扰动的电感精确估计模型中，结合通过现有其他方法确定的相电阻值，直接计算相电感值。
[0081]
如图3所示，40000r/min时辨识的波形图，此时注入电流δid＝-3a，电感由真实值(8.3uh)的87.88％开始收敛到真实值的100.61％。
[0082]
如图4所示，40000r/min时辨识的波形图，此时注入电流δid＝-3a，电感由真实值(8.3uh)的112.78％开始收敛到真实值的100.36％。
[0083]
如图5所示，50000r/min时辨识的波形图，此时注入电流δid＝-3a，电感由真实值(8.3uh)的87.88％开始收敛到真实值的100.24％。
[0084]
如图6所示，50000r/min时辨识的波形图，此时注入电流δid＝-3a，电感由真实值(8.3uh)的113.09％开始收敛到真实值的100.61％。
[0085]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0086]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。