[发明专利]基于EMD-ELM的感应电机定子电阻参数识别方法

说明书

本发明公开了一种基于EMD‑ELM的感应电机定子电阻参数辨识方法。方法步骤如下：首先，通过数据采集得到定子电流、定子电压、母线电压、母线电流、工作频率、绕组温度和定子电阻数据集；对样本集进行归一化以及EMD滤波处理，并随机分为训练集和测试集；利用训练集对ELM网络进行训练，并通过调整网络的输入输出，分析结果误差，确定ELM网络结构，得到ELM辨识模型；利用测试集检验辨识模型的准确性，模型输出即为最终定子电阻辨识结果。本发明能够降低感应电机在低速工况下，定子电阻对矢量控制系统中转子磁链观测的影响，从而以更快的速度、更高的精度辨识定子电阻，有效地改善矢量控制系统对转子磁链的观测效果，提高控制性能。

技术领域

本发明涉及电机控制技术领域，特别是一种基于EMD-ELM的感应电机定子电阻参数识别方法。

背景技术

在电机控制领域，最成熟的控制方法有磁场定向控制(Field Oriented Control，FOC)和直接转矩控制(Direct Torture Control，DTC)两种。FOC是由Blasehke F.在1971年提出，根据电机的动态数学模型，利用矢量变换方法来实现磁链与转矩的解耦，对二者分别独立控制，可明显改善控制性能。但是，此法为对电机参数的依赖性大，而电机参数存在时变性，难以达到理想的控制效果。在无速度传感器交流调速系统中，温度变化和集肤效应会导致定子电阻发生一定的变化，如果计算采用的定子电阻和其实际值不匹配将会导致速度辨识误差增加，甚至出现观测器不稳定，特别是在低速运行时定子电阻变化对系统稳定性和速度控制精度有极大影响的问题。

电机定子电阻辨识的方法可分为在线辨识和静态辨识。静态辨识是在电机投入正常运行之前进行辨识，不需要增加任何附加电路仅靠电动机原有调速系统本身的硬件电路来实现。但是，即使在不考虑弱磁和磁饱和的情况，仅温升引起的定子电阻变化就能达到室温下所测电阻值的0.75-1.5倍。计算采用的定子电阻值与实际值的不匹配不仅会出现大的转速估计误差而且会导致系统不稳定。因此，对定子电阻进行实时辨识是具有重要意义的。

由于定子电阻与定子电流间的非线性关系，采用传统的建立数学模型的方法难以精确求得定子电阻。基于此，相关研究将模糊控制用于定子电阻的辨识，但是此类模糊辨识器大多是以温度及其变化作为输入，安装在定子电阻中的热敏电阻网络降低了电机的机械特性，而且不易安装。基于此有学者提出了一种结构简单的模糊控制估计器，提高了电机在低速状态下的响应速度，转动脉动较小，鲁棒性得到提高。但是，在实际应用时，需要另外加上转子参数辨识和误差较正环节以使辨识达到理性效果，算法复杂，计算量大，不具有通用性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种算法简单、精度高的基于EMD-ELM的感应电机定子电阻参数识别方法，以降低感应电机在低速工况下，定子电阻对矢量控制系统中转子磁链观测的影响，从而提高对感应电机的控制性能。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于EMD-ELM的感应电机定子电阻参数识别方法，包括以下步骤：

步骤1，数据采集：搭建感应电机数据采集平台，调节感应电机为低速工况，将定子电流、定子电压、母线电压、母线电流、工作频率和绕组端温这几个参数互相组合，通过数据采集装置得到N组数据；

步骤2，样本集的处理：对步骤1所得的N组数据进行归一化处理，然后将得到的六个参数序列分别进行EMD滤波去噪，最后将处理后获得的N组样本随机分为训练集和测试集；

步骤3，确定ELM网络结构：明确ELM网络的输入输出参数，以母线电压、母线电流、工作频率及绕组端温的组合作为输入变量，定子电阻为输出变量；随机初始化ELM网络的输入权值和偏差值并保持不变，通过对网络的训练确定输出权值；

步骤4，定子电阻的辨识：先以具有明确关系的输入变量识别定子电阻参数，在辨识效果得到验证后，再逐渐加入其它潜在影响因素，对辨识效果进行比较和分析，确定最终辨识模型，完成准确的定子电阻识别。