[发明专利]基于信号注入的PMSM定子绕组温度在线检测的方法

权利要求书

1.一种基于信号注入的PMSM定子绕组温度在线检测的方法，其特征在于，基于信号注入的PMSM定子绕组温度在线检测的方法包括以下步骤：

步骤一，建立永磁同步电机定子绕组的实时温度观测方法；

步骤二，在步骤一的温度观测方法中加入最优注入信号策略。

2.如权利要求1所述基于信号注入的PMSM定子绕组温度在线检测的方法，其特征在于，所述步骤一的建立过程包括：

1)在现有的信号注入法的基础上加入矢量控制，形成新的信号注入法；

2)在步骤一新的信号注入法中进行直流分量的提取；

3)计算定子电阻和估计温度；

4)得出实时温度观测的数据。

3.如权利要求1所述基于信号注入的PMSM定子绕组温度在线检测的方法，其特征在于，所述步骤二的最优注入信号策略过程包括：

1)分析电机参数、负载和电机的物理特性对温度估计精度和输出转矩脉动的影响；

2)根据电机的负载机电机参数，确定注入信号的大小，即U_DC；

3)根据电机参数设计滤波器，并确定信号注入时长，即Δt；

4)结合电机参数和电机物理特性的热时间常数，确定信号注入周期，即ΔT。

4.如权利要求2所述基于信号注入的PMSM定子绕组温度在线检测的方法，其特征在于，步骤3)中，计算定子电阻和估计温度的方法包括：

假定X_i^t为t时刻第i个粒子的位置，V_i^t为t时刻第i个粒子的速度，S_i^t为t时刻第i个粒子的最优位置，S^t_g为t时刻的全局位置，则

则粒子i在t+1时刻的位置描述为

式中：为t时刻第i个粒子在第D维空间的度，

为t时刻第i个粒子在第D维空间的最优位置，t时刻第i个粒子在第D维空间的位置，r1、r2为分布在(0，1)区间的两个独立随机数；c1、c2为学习因子，w为惯性权重。

5.如权利要求2所述基于信号注入的PMSM定子绕组温度在线检测的方法，其特征在于，步骤3)中，计算定子电阻和估计温度的方法进一步包括：

通过迭代搜寻每个粒子的当前最优解，采用适应度函数评价解的优劣程度；粒子的适应度函数为

式中：Z_i，j为第i个样本的第j个理想输出值；z_i，j为第i个样本的第j个实际输出值；n为样本数；m＝1，2，…，r，r为粒子数；粒子的个体极值点和全局最优极值点以及PID温度控制模型中P、I、D系数值和温度偏差值的优化终止条件由粒子的适应度确定；

将粒子群优化算法的误差作为PID控制算法阈值和权值的优化终止条件，当迭代l次时的误差为