一种电机参数确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种电机参数确定方法及装置，涉及电子技术领域。电机参数确定方法，包括：获取电机初始电阻值；基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的初始电机参数识别模型；基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型；将实时电机输入信号输入至所述目标电机参数识别模型，输出所述电机输入信号对应的电机参数，用成比例M估计自适应神经网络算法对模型进行更新，可以加快收敛速度并且减少了算法的整体复杂度，有效剔除较大的误差信号，对噪声的干扰进行剔除，保证算法的性能从而提高稳定性，也即是可以提高算法抗干扰能力，提升电机参数测量的准确性，提高电机的运行效率。行效率。行效率。

【技术实现步骤摘要】
一种电机参数确定方法及装置


[0001]本专利技术涉及电子
，尤其涉及一种电机参数确定方法及装置。

技术介绍

[0002]随着控制理论的不断发展，以及永磁同步电机体积小、功率密度高、寿命长、高效率以及较快的响应速度等特点，永磁同步电机被广泛应用于电动汽车、家用电器和航空航天等领域。对于电机控制系统来说，获取准确的永磁同步电机参数至关重要，在永磁同步电机矢量控制系统中，使用的电机参数精确与否直接决定了系统性能的好坏。因此，永磁同步电机参数在线辨识技术越来越受到重视。
[0003]目前提出的在线参数辨识方法包括自适应神经网络算法。在永磁同步电机的电流环采样阶段，电流传感器采样会引入干扰噪声，调理电路中会引入运算放大器及其阻性电路有关的随机噪声，采样过程的控制线路等因素也会引入噪声，影响电流环性能，因此需要对噪声的干扰进行剔除来保证算法的性能从而提高电流环的稳定性。
[0004]传统的自适应神经网络算法抗干扰能力较差，导致电机参数测量不准确，导致电机性能下降，电机运行效率较低等问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种电机参数确定方法及装置，以解决目前的电机参数测量不准确，导致电机性能下降，电机运行效率较低的问题。
[0006]第一方面，本专利技术提供一种电机参数确定方法，所述方法包括：获取电机初始电阻值；基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的初始电机参数识别模型；基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型；将实时电机输入信号输入至所述目标电机参数识别模型，输出所述电机输入信号对应的电机参数。
[0007]采用上述技术方案的情况下，获取电机初始电阻值，基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的初始电机参数识别模型，基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型，将实时电机输入信号输入至所述目标电机参数识别模型，输出所述电机输入信号对应的电机参数，使用成比例M估计自适应神经网络算法对模型进行更新，可以加快收敛速度并且减少了算法的整体复杂度，有效剔除较大的误差信号，对噪声的干扰进行剔除，保证算法的性能从而提高稳定性，也即是可以提高算法抗干扰能力，提升电机参数测量的准确性，提高电机的运行效率。
[0008]在一种可能的实现方式中，所述基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型，包括：基于最小均方算法、M估计函数和成比例控制因子确定电机参数权值更新函数；
基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型。
[0009]在一种可能的实现方式中，所述基于最小均方算法和M估计函数确定电机参数权值更新函数，包括：基于双曲正切函数和所述最小均方算法的误差值确定M估计函数；基于电机参数权值和成比例参数确定成比例控制因子；基于所述M估计函数和所述成比例控制因子确定所述电机参数权重更新函数。
[0010]在一种可能的实现方式中，所述M估计函数包括：；其中，表示M估计函数；表示最小均方算法的误差值；表示正切系数；表示双曲正切函数；和均表示误差值范围阈值，且小于。
[0011]在一种可能的实现方式中，所述成比例控制因子包括：；其中，表示第个成比例控制因子；表示成比例参数；表示电机角速度；表示正则参数；表示的范数；L表示成比例控制因子的总个数。
[0012]在一种可能的实现方式中，所述基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型，包括：基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电感识别子模型、目标稳定阶段定子电阻识别子模型和目标永磁体磁链识别子模型。
[0013]在一种可能的实现方式中，所述目标稳定阶段定子电阻识别子模型包括：；其中，所述表示定子电阻的输入值；所述表示q轴电流值，所述表示d轴上均值为0的6次谐波；所述表示定子电阻的输出值；所述表示定子电阻值；所述表示定子电阻的期望输出值；所述表示d轴上的电压值；所述表示q轴上均值为0的6次谐波；所述表示q轴上的电压值；所述表示电机角速度；所述表示电机的电感值；所述表示电机转子永磁体的磁链；所述表示
下一时刻对应的定子电阻值；所述表示成比例控制因子；所述表示定子电阻正则参数；所述表示最小均方算法的误差值。
[0014]在一种可能的实现方式中，所述目标电感识别子模型包括：；其中，所述表示电感的输入值；所述表示滤波后的q轴电流直流分量；所述表示滤波后的直流电机角速度分量；所述表示电感输出值；所述表示电感的期望输出值；所述表示滤波后的d轴上的电压分量；所述表示下一时刻对应的电感值；所述表示参数系数；所述表示电感正则参数；所述表示电感值；所述目标永磁体磁链识别子模型包括：；其中，所述表示永磁体磁链的输入值；所述表示永磁体磁链的输出值；所述表示永磁体磁链的期望输出值；所述表示下一时刻电机转子永磁体的磁链；所述表示永磁体磁链正则参数。
[0015]在一种可能的实现方式中，所述电机初始电阻值为电机初始定子电阻值，所述获取电机初始电阻值，包括：在所述电机的转子转速为0的情况下，将电机转子磁场方向电流输入至预先建立的初始阶段定子电阻模型，得到所述电机初始定子电阻值。
[0016]第二方面，本专利技术还提供一种电机参数确定装置，所述装置包括：获取模块，用于获取电机初始电阻值；确定模块，用于基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的电机参数识别模型；更新模块，用于基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型；输出模块，用于将实时电机输入信号输入至所述目标电机参数识别模型，输出所述电机输入信号对应的电机参数。
[0017]在一种可能的实现方式中，所述更新模块包括：确定子模块，用于基于最小均方算法、M估计函数和成比例控制因子确定电机参数
权值更新函数；更新子模块，用于基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型。
[0018]在一种可能的实现方式中，所述确定子模块包括：第一确定单元，用于基于双曲正切函数和所述最小均方算法的误差值确定M估计函数；第二确定单元，用于基于电机参数权值和成比例参数确定成比例控制因子；第三确定单元，用于基于所述M估计函数和所述成比例控制因子确定所述电机参数权重更新函数。
[0019]一种可能的实现方式中，所述M估计函数包括：；其中，表示M估计函数；表示最小均方算法的误差值；表示正切系数；表示双曲正切函数；和均表示误差值范围阈值，且小于。
[0020]在一种可能的实现方式中，所述成比例控制因子包括：；其中，表示第个成比例控制因子；表示成比例参数；表示电机角速度；表示正则参数；表示的范数；L表示成比例控制因子的总个数。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电机参数确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取电机初始电阻值；基于所述电机初始电阻值确定电机转速稳定时的初始电机参数识别模型；基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型；将实时电机输入信号输入至所述目标电机参数识别模型，输出所述电机输入信号对应的电机参数。2.根据权利要求1所述的电机参数确定方法，其特征在于，所述基于成比例M估计自适应神经网络算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型，包括：基于最小均方算法、M估计函数和成比例控制因子确定电机参数权值更新函数；基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型。3.根据权利要求2所述的电机参数确定方法，其特征在于，所述基于最小均方算法和M估计函数确定电机参数权值更新函数，包括：基于双曲正切函数和所述最小均方算法的误差值确定M估计函数；基于电机参数权值和成比例参数确定成比例控制因子；基于所述M估计函数和所述成比例控制因子确定所述电机参数权重更新函数。4.根据权利要求3所述的电机参数确定方法，其特征在于，所述M估计函数包括：；其中，表示M估计函数；表示最小均方算法的误差值；表示正切系数；表示双曲正切函数；和均表示误差值范围阈值，且小于。5.根据权利要求3所述的电机参数确定方法，其特征在于，所述成比例控制因子包括：；其中，表示第个成比例控制因子；表示成比例参数；表示电机角速度；表示正则参数；表示的范数；L表示成比例控制因子的总个数。6.根据权利要求2所述的电机参数确定方法，其特征在于，所述基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电机参数识别模型，包括：基于所述电机参数权值更新函数和所述最小均方算法对所述初始电机参数识别模型进行更新，得到目标电感识别子模型、目标稳定阶段定子电阻识别子模型和目标永磁体磁链识别子模型。
7.根据权利要求6所述的电机参数确...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘冰，
申请(专利权)人：成都爱旗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：