【摘 要】
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针对永磁同步电动机（Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM）在工业自动化系统控制过程中产生的参数畸变和漂移现象，导致PMSM的自身转速和电磁转矩无法有效保持稳定，本文提出一种基于模型参考自适应方法（Model Reference Adaptive System,MRAS）的非线性参数辨识算法模型。通过在线监测被控PMSM的主控参数来进行动态追踪和修正，强化被
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针对永磁同步电动机（Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM）在工业自动化系统控制过程中产生的参数畸变和漂移现象，导致PMSM的自身转速和电磁转矩无法有效保持稳定，本文提出一种基于模型参考自适应方法（Model Reference Adaptive System,MRAS）的非线性参数辨识算法模型。通过在线监测被控PMSM的主控参数来进行动态追踪和修正，强化被控PMSM自身转速和输出转矩的稳定性；最后通过PSIM仿真环境对新算法模型进行仿真验证。结果表明，本文提出的新型PMSM非线性数学模型能够与MRAS经典算法构成完整运行框架，进一步强化电机控制系统对PMSM被控参数的动态辨识和修正，削弱PMSM运行过程中的参数畸变和漂移现象，改善了PMSM在非线性参数工况下的运行稳定性，为未来搭建PMSM非线性闭环辨识控制系统实物平台提供理论支持。
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