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永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)具有效率高、调速范围广以及结构简单等优点,是高效、高精度运动控制系统的理想驱动电机。高性能PMSM控制系统的设计及实现与电机参数密不可分,然而PMSM参数值会随着工况及运行环境的变换发生改变,这将对矢量坐标变化、控制器性能造成不利影响。此外,矢量控制时电流励磁、转矩分量间仍存在的动态耦合关系也直接影响到PMSM的动态性能,通过解耦控制技术可解决这一问题,但传统解耦控制技术多存在电机参数依赖问题,所以PMSM参数辨识研究极其必要。因此,为提高电机控制性能,本文将对PMSM参数辨识问题以及基于参数辨识的PMSM解耦控制方法进行研究。主要研究内容包括:(1)介绍PMSM数学模型,对其进行参数耦合性分析,并推导出相应的状态反馈解耦控制律。然后对矢量控制以及解耦控制的参数敏感性进行分析,为后续研究提供理论分析与技术支撑。(2)针对PMSM多参数辨识速度慢、精度低等问题,提出了一种基于改进樽海鞘群算法的参数辨识方法。考虑到原樽海鞘群算法的不足,采用自适应评估移动策略和邻域最优引领策略,加强了算法个体间信息交流与协作。通过引入反向学习策略对个体位置进行扰动,减小了参数误收敛的可能性。仿真验证了改进樽海鞘群算法在参数辨识速度及精度上的优势。(3)基于增量估计最小二乘算法,结合遗忘因子以及耦合辨识技术,提出了耦合增量估计最小二乘算法用于PMSM参数辨识。与传统增量估计最小二乘辨识算法相比,该算法避免了高维矩阵求逆,并且利用子系统耦合关系,克服了子系统参数向量重复计算问题,最大限度地减轻了计算负担,改善了辨识算法的收敛性能。此外,结合遗忘因子使算法具有了更好的跟踪PMSM时变参数的能力。仿真结果验证了该辨识算法的有效性。(4)为克服PMSM实际控制时参数时变和动态耦合对PMSM控制系统性能的影响,将PMSM参数在线辨识算法、状态反馈解耦以及反步法控制技术相结合,提出了PMSM解耦自适应反步法控制策略。该策略采用耦合增量估计最小二乘辨识算法在线辨识出PMSM参数,并将获得的参数反馈到解耦反步法控制器中。仿真与实验结果表明该策略能够较准确地辨识相应参数并且能够实现PMSM解耦控制。