电机参数辨识算法（2）——基于高频注入的磁链辨识策略

本文主要是介绍电机参数辨识算法（2）——基于高频注入的磁链辨识策略，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

电机参数辨识算法（1）——基于高频注入的电感辨识策略-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_46903653/article/details/136722750?spm=1001.2014.3001.5501上一期已经讲过了电感辨识方法。

今天这是参数辨识的第二期，今天来简单看看磁链的辨识。

Tpwm = 1e-4;%开关周期

Tspeed = 1e-4;%转速采样周期

Pn = 4;%电机极对数

Ld = 4.5e-3;

Lq = 6.2e-3;

Rs = 0.7;%定子电阻

flux = 0.137;%永磁体磁链

J = 0.00126;%转动惯量

Vdc = 150;%直流母线电压

iqmax = 5;%额定电流

Tdead = 5e-7;%死区时间

TEnable = 0.3;

相对于上一期而已，我把电感参数改的比较小了，这样的话，可以看看在这种电感相对较小的电机的辨识效果。

1.滤波的方式

上一期我有说到，如果用低通滤波器的话，还是会有一部分交流量无法滤除，所以我自己用了平均值滤波，而论文里面用的是低通滤波。

然后我在想，是不是我仿真里的低通滤波的截止频率还是太大了？（上一期内容我取了10Hz的截止频率）我现在试着把低通滤波截止频率改一改，看看滤波效果如何。

仿真中，还是选择在0.3s开启参数辨识。

可以看到，如果低通滤波截止频率取0.1Hz，辨识的电感脉动很小，但是收敛非常慢！如果低通滤波截止频率取0.5Hz，辨识的电感收敛比较快，但是电感脉动大的离谱！

所以这么看来，还是用平均值滤波比较好。

2.电阻辨识

文章中给了提取电阻信息的公式。

但是，文章中实际上并没有进行电阻的辨识。只辨识了d-q电感以及磁链。

在无差拍预测电流控制中，电阻这一相其实往往被忽略的。从下面这个式子的红色方框中可以看到，假如你电阻是1Ω，控制周期100us，电感1mH，那么Ts*R/L=0.1，所以这一项常是被忽略的。

3.磁链辨识

那我们接下来看看这篇文章的磁链辨识。文章上通过一个低通滤波器，提取电压参考值的直流分量以及电流的直流分量。

从上文的滤波器分析来看，我觉得这里还是不应该用低通滤波器，因为低通滤波始终没有办法提取出来有效的直流分量。所以，我直接采用了平均值滤波！

（1）平均值滤波模块的验证

从这个式子（30）来看，我们需要平均滤波的物理量为：（1）d-q轴的电压参考给定值；（2）d-q电流的测量值。

我这里已经搭建好了平均滤波的模块，我们直接来看看滤波效果。仿真工况就是，电机带2Nm负载，额定转速是1000r/min，0.3s时开始注入高频电流（即启用辨识程序）。

可以看到，在平均值滤波之后，所有的变量都变成了直流。（不要问我为什么d-q电流滤波之后还有大纹波，那是因为自己把电流放大了，自己注意看幅值）

（2）小磁链辨识效果的验证

滤波模块搭建好了之后，那就可以直接用式子（30）来计算磁链数值了。

这里要注意一点，式子（30）是利用平均值滤波之后的电流以及电压参数，那你肯定得等平均值滤波稳定之后再开始进行磁链的计算对吧。

从上面的波形看来，平均值滤波之后的d轴电流，大概在1.25s才稳定，所以我们开始磁链辨识时间设置应大于1.25s之后。我这里设置为1.5s开始磁链辨识。

我把磁链初值设置为0.137，也就是标准值。然后发现1.5s开始磁链辨识之后，辨识得到的误差非常非常大！！！！！！！

（3）大磁链辨识效果的验证

然后我再看看了文献中的磁链，文献中的磁链非常巨大！磁链数值为0.8Wb，是我电机磁链数值的五倍之多。

文章中也说了，逆变器非线性对磁链辨识有一定的影响。我这个辨识效果不好的原因估计就是，逆变器非线性的占比相对较大了（我仿真中的死区设置为0.5us）。

那我接下来把磁链放大为原来的五倍，注意，此时直流母线电压也要相应提高！

修改的电机参数如下：

flux = 0.137*5;%永磁体磁链

J = 0.00126*5;%转动惯量

Vdc = 150*5;%直流母线电压

可以看到当前磁链数值是0.685Wb，辨识结果大致为0.85Wb左右。说明误差不小，但是误差的占比以及小了很多。

（4）辨识效果差的原因分析

注意一下，发现上文辨识的磁链数值波动非常大！

找了找原因。主要是平均滤波之后的d轴电流很小。因为我采用id=0控制，所以滤波之后的id都是在0上下波动的。

再看看式子（30），磁链数值的分母为id，所以相当于一个接近于0的数做为分母，那这个id轻微变化，肯定就会造成磁链的巨大波动。

而论文中采用的是IPMSM，其id不等于0，所以论文中的磁链估计效果很好。那我现在采用id=-5，把id的基波参考值给大一些，这样有利于计算磁链。

（5）采用id≠0控制后的磁链辨识效果

采用id=-5之后，平均滤波的结果以及磁链辨识结果如下。可以看到，磁链的辨识结果大致为0.6825左右，与真实值的误差非常非常之小！

那我再转过头来想想，刚才在磁链比较低的时候，辨识效果不行，是不是也是因为id=0的原因呢？

那好，我现在同样实行id=-5，对磁链为0.137的电机进行磁链辨识。辨识结果如下，辨识的磁链数值为0.136左右。误差占比（0.001/0.137）*100%=0.73%，这个误差太完美了，这么低的误差，不得不佩服。

4.仿真连接

和参数辨识的上一讲内容一样，上面的模块验证，只是在离线的方式下进行的，磁链辨识模块还没有接入到系统当中。那么，我们已经验证了磁链辨识模块的可行性，我们现在把搭建好的磁链辨识模块与整个控制回路相链接，看看在控制器运行时，磁链模块的辨识效果吧。

辨识模块以及整个控制器的simulink模型如下：

（1）控制器电感参数设置为实际电感的两倍，控制器磁链参数设置为实际磁链的四倍下的仿真结果

仿真参数如下：

Tpwm = 1e-4;%开关周期

Tspeed = 1e-4;%转速采样周期

Pn = 4;%电机极对数

Ld = 4.5e-3;

Lq = 6.2e-3;

Rs = 0.7;%定子电阻

flux = 0.137*1;%永磁体磁链

J = 0.00126*1;%转动惯量

Vdc = 150*1;%直流母线电压

iqmax = 8;%额定电流

Tdead = 5e-7;%死区时间

TEnable = 0.3;

%这是控制器使用的电机参数

Ld1 = 2*Ld;%电感参数设置为实际电感的两倍

Lq1 = 2*Lq;

Rs1 = Rs;%电阻参数设置为实际电阻

flux1 = 4*flux;%磁链参数设置为实际磁链的四倍

这里我采用与论文中一致的失配方式，即控制器电感参数设置为实际电感的两倍，控制器磁链参数设置为实际磁链的四倍。

仿真工况：负载2Nm，id参考值为-5A（为了更好的辨识磁链数值），转速保持1000r/min。0.3s开始注入高频电流进行电感辨识，同时对高频电流进行平均值滤波，当平均值滤波结果稳定后，也就是1.3s开始进行磁链辨识。2.3s结束高频电流注入，即停止电感辨识，同时也停止磁链辨识。

首先呢，先看辨识的结果。由于我们把控制器磁链设置为真实磁链的4倍，这个偏差属于非常大了的。实际中不会出现那么大的偏差（偏差个50%就很夸张了），除非永磁体在高温长时间运行发生了退磁。这个较大的偏差就导致了q轴电感估计结果有一定偏差了，但是也还好，偏差也不大。其次，在1.3s开始辨识磁链的时候，磁链立马就达到了真实数值，辨识效果非常好！这是因为我刚才在前面搭建模型的时候也说了，我搭建的模型里，是等待电压以及电流的平均滤波数值稳定之后，才开始计算磁链。用已经稳定的数值，计算出磁链，这就使得磁链立马达到了真实值。

总的来说，在电感和磁链分别发生2倍/4倍失配的情况下，最终辨识的精度还是很高的！

接下来看看无差拍控制器中，电流的预测值和真实值的对比。注意看，在1.3s之前，由于磁链失配，给q轴电流的预测值和真实值之间，带来了一个巨大的静差。在1.3s之后，由于磁链达到了真实值，所以静差就立马被消除了。

为什么磁链失配会产生静差？可以看看我之前的这篇文章。

永磁同步电机高性能控制算法（7）——基于PI调节器控制、无差拍预测电流控制、扩张状态观测器-无差拍预测电流控制、扩张状态观测器-无模型预测控制的仿真对比 - 知乎在之前的文章中就已经做过PI、DPCC（无差拍预测电流控制）、基于ESO（扩张状态观测器）的DPCC，以及基于ESO的MFPC（无模型预测控制），但是当时还没有进行一个详细的对比。烦恼归林：永磁同步电机高性能控制算法…https://zhuanlan.zhihu.com/p/680117350