风力发电机控制中的参数辨识技术

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风力发电系统中对发电机控制是比较重要的环节,各种风力发电机的控制算法在一定程度上依赖于准确的电机参数。在电气传动中,尤其是高性能应用的场合,如无速度传感器矢量控制系统,电机参数辨识具有重要的意义。矢量控制又称磁场定向控制,顾名思义,它是基于转子磁通保持不变的条件下用磁场定向的方式实现转矩电流、励磁电流的解耦,因此矢量控制技术的关键在于磁场定向,而影响磁场定向的一个重要因素就是电机参数,当矢量控制系统用于未知电机时,需要在控制系统运行前获得这些参数。电机参数辨识在电机控制中具有重要的作用,它即是一个理论问题又是一个工程问题。本文主要研究异步电机和永磁同步电机控制中的参数辨识问题。首先论文综述了交流电机高性能控制策略的发展历程。接着讲述了影响电机参数变化的因素以及从静、动态讲述了电机参数变化对电机控制性能的影响。然后分析了几种常见的电机参数辨识方法,如:如模型参考自适应法,最小二乘法和卡尔曼滤波法等。为了抑制电机参数变化对异步电机矢量控制系统性能的不良影响,采用递推最小二乘法对电机参数进行在线辨识。并将这种参数辨识方法与异步电机矢量控制系统相结合,构成了采用参数辨识的异步电机矢量控制系统,并利用Matlab/Simulink软件进行仿真实验,仿真结果表明参数辨识算法是有效的,明显改善了异步电机矢量控制系统的性能。在分析永磁同步电机数学模型的基础上,把最小二乘法运用在永磁同步电机参数辨识上,这种基于最小二乘法参数辨识方法是在转子同步旋转坐标系下进行的,通过Matlab/Simulink对基于最小二乘法的永磁同步电机参数辨识进行了仿真,仿真结果表明这种电机参数辨识方法能够实时、准确地更新电机控制参数。最后,详细介绍了异步电机参数测量实验的方案设计,介绍了以TMS320LF2407为核心的硬件设计,介绍了参数测量实验的软件设计,给出了硬件原理图和软件流程图。本文给出了实验波形,实验结果表明该参数测量方法具有实用价值。
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