申请/专利权人：北京理工大学

申请日：2022-05-16

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN115065290B

主分类号：H02P21/13

分类号：H02P21/13;H02P21/22;H02P6/28;H02P6/34;H02P29/50

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.10.04#实质审查的生效;2022.09.16#公开

摘要：本发明提供了一种基于数据驱动的永磁同步电机电流谐波抑制方法，可以利用在线数据、实时有效地对电压干扰项进行辨识，并有效克服现有模型预测电流控制严重依赖于模型参数精确度的缺陷，使辨识精度完全不受系统参数初始值的影响。将辨识得到的电压干扰项带入电流增量预测模型并计算得到下一时刻最优电流增量与相应占空比，最终能够实现基于电流圆跟踪的新型调制过程和五段式调制模式，完成对电机定子电流的有效控制，且有效避免传统模型预测电流控制中因单个有效矢量调制而产生的电流谐波。

主权项：1.一种基于数据驱动的永磁同步电机电流谐波抑制方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤一、针对永磁同步电机建立包含dq旋转坐标系下电压扰动项的电流微分方程模型；将所述电流微分方程模型表达为超局部一阶本地模型的形式，并基于拉普拉斯正反变换求解用于存储数据的预设可变时间窗口内的所述电压扰动项的估计值表达式；步骤二、实时采集永磁同步电机定子电流、转子电角速度、转子位置角数据以及逆变器输出电压数据，基于所述预设可变时间窗口形成在每个采样周期进行滚动更新的数据寄存域；利用所述数据实时计算所述电压扰动项的估计值；步骤三、利用采集的定子电流、通过步骤二计算的电压扰动项的估计值以及下一个采样周期的参考电流，计算下一个采样周期的最优增量电流矢量以及各有效电压矢量作用下的最优预测电流矢量；步骤四、将步骤三计算得到的最优增量电流矢量和最优预测电流矢量转换到αβ静止坐标系下，并以两者之差的绝对值构造代价函数；将使所述代价函数达到最小的最优增量电流矢量作为主向量，并将与所述主向量最接近的一最优增量电流矢量以及零电压矢量作用下的负电流增量分别作为副向量，求解所述主向量和副向量的最优解及其所对应的占空比，从而在下一个采样周期输出给逆变器进行调制；步骤一中具体针对永磁同步电机建立包含dq旋转坐标系下电压扰动项的电流微分方程模型，首先基于以下假设：1电机定子绕组为三相对称绕组；2电子的磁动势沿气隙呈正弦形式分布；3忽略电机的涡流、磁滞和磁芯损耗；4电机定子电感在dq旋转坐标系下的分量相等；在此基础上建立以下形式的微分方程： 式中，ud、uq和id、iq分别为dq坐标系下d轴、q轴定子电压和d轴、q轴定子电流；ψr为转子磁链；Rs为定子电阻；Ls为定子电感；ωe为转子的电角速度；Ud,par、Uq,par为因参数失配而产生的d轴、q轴电压扰动项；Ud,inv、Uq,inv为因逆变器非线性特性而产生的d轴、q轴电压扰动项；t为时间变量；将上式改写为： 式中，Xd、Xq分别为dq坐标系下包含Ud,par、Uq,par、Ud,inv、Uq,inv的多项式之和；xd、xq为dq轴输入定子电压的比例因子，设置为Ls-1以及，将所述电流微分方程模型表达为以下超局部一阶本地模型的形式：dydt＝F+αu式中，其中y和u分别表示系统状态变量和控制输入；α为根据实际情况选择的非物理因子；F表示时变的未知系统状态参数，由于其不可检测特性，通过常数函数近似估计；对上式进行拉普拉斯变换得到： 式中，Y和U分别对应与变换前的y和u；其中y0是对应于时间段[t-Γ,t]的状态变量初始值，Г表示所述预设可变时间窗口长度；对式中的s求导将y0消除得到： 为了削弱噪声域对s时域计算的影响，上式两端同时乘以s-2，得到： 对上式进行反拉普拉斯变换并积分计算，得到在[0,Γ]时间段内的计算表达式，如下： 式中，σ为积分变量；定义数据储存域的可变时间窗口Γ＝nT·Ts，nT为一个用于表示时间窗口长度的正整数，Ts为系统的采样周期；在每个采样周期将所述超局部一阶本地模型的控制输入u和系统状态变量y更新和存储为数据寄存域，用u[0]...u[nT]和y[0]...y[nT]的形式表示；则Xd,Xq的估计值通过下式计算得到： 式中，λ代表第λ个采样点，以此类推； 分别为所述数据寄存域的电压与电流数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京理工大学 一种基于数据驱动的永磁同步电机电流谐波抑制方法

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