[发明专利]一种基于卡尔曼滤波的全参数观测器及全参数辨识方法

说明书

本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的全参数观测器及全参数辨识方法，属于永磁同步电机的参数辨识领域，包括：参数先验预测模块、参数后验估计模块、状态先验预测模块和状态后验估计模块；参数先验预测模块用于对当前周期的参数进行先验预测，得到当前周期的参数先验预测值状态先验预测模块，用于对当前周期的状态进行先验预测，得到当前周期的状态先验预测值参数后验估计模块，用于对当前周期的参数进行后验估计，得到当前周期的参数后验估计值状态后验估计模块，用于对当前周期的状态进行后验估计，得到当前周期的状态后验估计值本发明能够在全工况条件下实现对永磁同步电机运行过程中的参数的准确辨识。

技术领域

本发明属于永磁同步电机的参数辨识领域，更具体地，涉及一种基于卡尔曼滤波的全参数观测器及全参数辨识方法。

背景技术

目前各个行业在进行着电气化，智能化的转变。其中家用电器，多电飞机和电动汽车的电气化正在迅速普及，而电机作为电气化系统的关键动力部位，自然面对更多的挑战与机遇。相比传统工业场景电机，此类应用场景电机必须具有较宽的转速运行范围和较强的过载能力来满足动力系统的调速和牵引需求，而且由于空间限制，必须具有较高的功率密度和效率，从而减小冷却系统的体积占比。在众多电机类型中，永磁同步电机因为具有较强的过载能力和宽范围弱磁能力成为电动汽车主驱电机的首选。而且在电驱控制上不仅要实现其高效率运行，还要实现在整个运行速度范围内实现精确的转速和力矩控制。为了满足以上的应用要求，必须获得电机运行状态下的精确参数，实现系统的精确控制与智能控制。但现有的方法和数学模型存在以下弊端：

传统的电机驱动控制系统和参数辨识系统均是建立在线性永磁同步电机的数学模型上的，其表达式如下：

其中，R_s表示电机定子绕组，ψ_f表示永磁体磁链，L_d和L_q分别表示d、q轴电感，u_d和u_q分别表示d、q轴电压，i_d和i_q分别表示d、q轴电流，ω_e表示电机基频。

上述简化的数学模型可以为控制器的设计带来便利，但实际上，电机是一个高耦合强非线性的系统，当电机运行在大电流情况下，该模型无法反映电机内部的真实电磁情况，相应地，参数辨识结果的准确度也得不到保证。

传统的基于高频注入的参数辨识算法，会在电机电流环输出的电压指令中注入高频扰动电压，并基于注入电压信号频率ω_h远大于电机运行基波频率ω_e的假设，在参数辨识过程中直接忽略ω_eL_di_d和ω_eL_qi_q项。由于逆变器开关频率的限制，注入的高频信号频率不能无限增大，所以这种方案只能实现零速和低速状态下的参数辨识，当电机运行在高速情况下则这种假设不成立，而且由于内嵌式永磁同步电机具有L_dL_q的特性，所以在忽略ω_eL_di_d和ω_eL_qi_q项时也会导致对电感的观测产生较大误差，进而影响参数辨识的准确性。

发明内容

针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种基于卡尔曼滤波的全参数观测器及全参数辨识方法，其目的在于，在全工况条件下实现对永磁同步电机运行过程中的参数的准确辨识。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于卡尔曼滤波的全参数观测器，用于对永磁同步电机进行参数辨识，永磁同步电机在运行过程中，其电流环输出的d、q轴指令电压内分别注入了频率为ω_h的小信号电压u_dh和u_qh；全参数观测器包括：参数扩展卡尔曼滤波器和状态扩展卡尔曼滤波器；