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基于最小二乘法的永磁同步电机参数辨识综述.doc

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基于最小二乘法的永磁同步电机参数辨识综述姓名:张清路 学号:S201102222 专业:控制工程摘要:与传统电机相比,永磁同步电机具有诸多优点,因而应用非常广泛,而电机的参数是否准确在电机的控制中具有重要意义,因此对于电机参数辨识的研究既是一个理论课题,也是一个实际应用课题。有关这方面的研究,很多科研人员做了大量工作,有参数的离线辨识和在线辨识,有在假定理想的线性状态下的辨识,也有考虑到实际情况的非线性因素下的参数辨识等等。其中频域响应法,Kalman 滤波等方法都是应用比较广泛的电机参数辨识方法,但这些方法在实际应用中有不少限制条件和实现的困难。本文以系统辨识理论为基础,介绍了基于最小二乘的电机参数辨识方法。1 引言系统辨识是研究如何利用系统试验或运行的、含有噪声的输入输出数据来建立被研究对象数学模型的一种理论和方法。系统辨识与控制理论有着密切的关系,随着计算机技术的发展和对系统控制技术要求的提高,控制理论得到了广泛的应用。在控制理论的应用中,要想获得理想的使用效果,则与能获得被控对象精确的数学模型是分不开的。但是,在很多情况下,被控对象的数学模型是不知道的,有时,系统的正常运行期间的数学模型的参数也会发生变化,这就使得依赖这个模型运行的系统控制效果大打折扣,甚至能使系统失控。因此,在应用控制理论进行控制时,建立控制对象的数学模型是基础,这是控制理论能否应用成功的关键所在。所谓通过系统辨识建立对象数学模型的依据是:研究表明,从外部对系统的认识,是通过其输入输出数据来实现的,而数学模型是表述系统动态特性的一种描述方式,系统的动态特性的表现必然蕴含在它变化的输入输出数据中。所以,通过记录系统在正常运行时的输入输出数据,或通过测量系统在人为输入作用下的输出响应,然后对这些数据进行适当的系统处理、数学计算和归纳整理,提取数据中包含的系统信息,从而建立被控对象的数学描述,这就是系统辨识。即系统辨识就是利用数学的方法从输入输出数据中提取对象数学模型的方法。2 系统辨识2.1 定义 系统辨识是在已知和测得系统输入和输出的基础上,从一组给定的模型类中,确定一个与所测系统等价的模型。要素为:数据:指系统过程的输入数据和输出数据,塔是辨识的基础。模型类:指各种已知的系统过程模型集合,它是辨识时寻找模型的范围。等价准则:指系统行为相似性、系统效用等同性的识别标准,它是辨识优化的目标。辨识的实质就是按某种准则,从一组已知模型类中选择一个模型,使之能最好地拟合实际过程的动态特性。观测数据含有噪声,因此辨识建模实际上是一种实验统计的方法,所获得的模型只是与实际过程的外特性等价的一种近似描述。2.2 系统辨识的误差准则误差准则是辨识问题中不可缺少的三大要素之一,它是用来衡量模型接近实际过程的准则,它通常被表示为一个误差的泛函。因此误差准则也称为等价准则、损失函数、准则函数、误差准则函数等。这里的误差函数应该广义地理解为模型与实际过程之间的“误差” ,也可以是输出误差、输入误差和广义误差。当扰动是作用在系统输出端的白噪声时,一般选择输出误差形式。但是,输出误差通常是模型参数的非线性函数,因而在这种误差准则意义下,辨识问题将归结为复杂的非线性优化问题。由于在确定这种情况的最优解时,需要用梯度法、牛顿法、共轭梯度法等迭代的最优算法,因而使得辨识算法比较复杂。如果扰动是作用在输入端的白噪声,则选用输入误差准则。这种误差准则也是模型参数的非线性函数,也是比较复杂的。因而这种误差一般仅具有理论意义,实际应用种几乎用不到。在广义误差中,最常用的是方程式误差。这种误差准则是模型参数的线性函数,求它的最优解是比较简单的,因而许多辨识算法都采用了这种误差准则 [1]。2.3 系统辨识的内容和步骤辨识问题分为模型结构辨识和参数辨识(或估计) 。当系统模型结构根据工程经验或采用模型结构的辨识确定后,主要的问题是模型的参数估计。从以上的分析可见,系统辨识的内容主要包括四个方面:实验设计、模型结构辨识、模型参数辨识以及模型检验 [2]。系统辨识的一般步骤如图 3-1 所示:辨识目的实验设计输入输出信号检测存储先验知识模型结构设定辨识方法应用非参数模型辨识模型结构辨识模型检验参数模型辨识图 3-1 系统辨识的一般步骤2.4 闭环辨识方法及可辨识条件由于电机的参数辨识是在闭环的电机控制系统下进行的,因此有必要对闭环辨识问题进行一定的讨论。一般在讨论辨识方法时,都是假定辨识对象在开环条件下工作的。但在许多实际问题中,辨识不一定都是在开环状态下进行的。有的系统只能在闭环条件下工作,如果断开反馈通道,系统就不稳定。有的系统可能是大系统的一部分,而在这个大系统中不允许或不可能断开反馈通道,如经济系统和生物系统等。因为它们内部存在的反馈是客观的,不可消除的,它们的辨识只能在有反馈作用的状态下进
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