一种基于梯度下降法的异步电机离线参数辨识方法与流程

1.本技术涉及异步电机控制技术领域，尤其涉及一种基于梯度下降法的异步电机离线参数辨识方法。


背景技术：

2.在高功率伺服应用场合，高功率异步电机的成本更低，但异步电机矢量控制需要准确的电机参数以实现磁场定向，并才能获得满意的动、静态性能。而在实际应用过程中，电机准确参数往往难以获得，所以在实现异步电机的控制算法之前，需要辨识异步电机的参数。
3.离线辨识一般通过直流、堵转和空载试验依次获取含有电阻及电感参数的实验数据。但在堵转和空载实验中，通常需要获取电压和电流的相位差，即功率因数，目前精度较高的一种方法为傅里叶分析，但是这种方法在控制器中消耗的计算周期较多，提高了变频器的硬件成本。另一种方法是利用电流为零时取电压值的方法，但受到死区或者谐波的影响，实验数据通常不是标准的正弦波，该方法难以获取准确的功率因数，辨识精度较低。因此，目前尚没有相对准确且简便的异步电机离线参数辨识方法。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种基于梯度下降法的异步电机离线参数辨识方法，用以解决现有的电机控制中异步电机离线参数辨识精度较低的技术问题。
5.本技术实施例提供了一种基于梯度下降法的异步电机离线参数辨识方法，所述方法包括：
6.步骤s1：确定所述异步电机的三相分别为a相、b相及c相；
7.步骤s2：控制逆变器对所述a相、所述b相及所述c相的端子施加直流电压，并使电流由所述a相流入，由所述b相和所述c相流出，基于采样电路获取第一a相电流i
a1
，并通过控制器记录若干组电机的第一电压值u
ab1
；
8.步骤s3：对所述第一a相电流i
a1
和所述第一电压值u
ab1
分别求解均方根，消除无效数据，并通过定子电阻计算公式得到定子电阻；
9.步骤s4：控制逆变器对所述异步电机a相端子与b相、c相端子之间施加正弦交流电压，基于所述采样电路获取交流电流值；并通过控制器分别记录至少1个电压周期的电机第二电压值u
ab2
的第一正弦数据及相对应的第二a相电流i
a2
的第二正弦数据；
10.步骤s5：对所述第一正弦数据以及所述第二正弦数据首先进行归一化，然后通过梯度下降法进行正弦信号拟合计算，分别得到第一正弦数据以及所述第二正弦数据对应的初始相位和以及幅值a
u1
和a
i1
，求解转子电阻以及漏感；
11.步骤s6：采用电压-频率恒比例方法将所述异步电机控制在额定同步转速状态，获取第三a相电流值i
a3
，分别记录至少1个电压周期的电机a相第三电压值u
a3
的第三正弦数据及相对应的电机a相第三电流值i
a3
的第四正弦数据；
12.步骤s7：对所述第三正弦数据以及所述第四正弦数据首先进行归一化，然后通过梯度下降法进行正弦信号拟合计算，分别得到第三正弦数据以及所述第四正弦数据对应的初始相位和以及幅值a
u2
和a
i2
，求解励磁电感值。
13.在本技术的一种实现方式中，基于如下公式，求解均方根，
[0014][0015]
其中，f(k)为采样数据，k为采样数据的序列编号。
[0016]
在本技术的一种实现方式中，采用如下公式，归一化处理采样数据，
[0017][0018]
在本技术的一种实现方式中，梯度下降法中假定的测量数据需要拟合的公式为：
[0019][0020]
其中，ai为正弦数据的幅值；为正弦数据的相位；ω为正弦数据的频率，是已知项；t为采样编号k与采样时间的乘积，当归一化后，ai＝1。
[0021]
在本技术的一种实现方式中，梯度下降法中，通过计算拟合函数所得数据与实际数据的均方差来判断拟合函数f(k)是否准确，公式为：
[0022][0023]
在本技术的一种实现方式中，初始相角由以下公式计算出的最小和次最小值均方差的对应值确定，
[0024][0025]
在本技术的一种实现方式中，初始幅值的选取为原始数据的最大值及最大值的0.9倍，其中迭代的相角和幅值的均方差梯度公式分别为：
[0026][0027]
在本技术的一种实现方式中，梯度下降法中，每次梯度下降的的初值计算公式为：
[0028]
对于相角：
[0029]
对于幅值：
[0030]
本技术实施例提供的一种基于梯度下降法的异步电机离线参数辨识方法，设计了基于梯度下降的正弦函数拟合算法来获取准确的电机电压和电流幅值和相角，避免了实际
工作环境中的扰动和采样噪声对辨识精度的影响，进而获得准确的电机参数，提高了控制器的辨识算法的辨识精度。
附图说明
[0031]
此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
[0032]
图1为本技术实施例中辨识过程算法流程图；
[0033]
图2为本技术实施例中异步电机单相等效结构图；
[0034]
图3为本技术实施例中直流测试异步电机等效结构；
[0035]
图4为本技术实施例堵转测试异步电机等效结构；
[0036]
图5为转子电阻辨识实验电压初相位拟合波形结果及其均方差梯度；
[0037]
图6为转子电阻辨识实验电压幅值拟合结果及其均方差梯度；
[0038]
图7为转子电阻辨识实验电流相位拟合结果及其均方差梯度；
[0039]
图8为转子电阻辨识实验电流幅值拟合结果及其均方差梯度；
[0040]
图9为励磁电感辨识测试异步电机单相等效结构；
[0041]
图10为励磁电感辨识实验电压初相位拟合波形结果及其均方差梯度；
[0042]
图11为励磁电感辨识实验电压幅值拟合波形结果及其均方差梯度；
[0043]
图12为励磁电感辨识实验电流初相位拟合波形结果及其均方差梯度；
[0044]
图13为励磁电感辨识实验电流幅值拟合波形结果及其均方差梯度；
具体实施方式
[0045]
为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术具体实施例及相应的附图对本技术技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0046]
在高功率伺服应用场合，高功率异步电机的成本更低，但异步电机矢量控制需要准确的电机参数以实现磁场定向，才能获得满意的动、静态性能。而在实际应用过程中，电机准确参数往往难以获得，所以在实现异步电机的控制算法之前，需要辨识异步电机的参数。
[0047]
离线辨识一般通过直流、堵转和空载试验依次获取含有电阻及电感参数的实验数据。但在堵转和空载实验中，通常需要获取电压和电流的相位差，即功率因数，目前较常用的一种方法为傅里叶分析，但是这种方法在控制器中需要采样大量数据，消耗的计算周期较多，提高了变频器的硬件成本。并且傅里叶分析要对数据的全部频率范围进行计算，而所感兴趣的仅是一个频率点，所以造成了计算资源的浪费。另一种方法是利用电流为零时取电压值的方法，但受到死区或者谐波的影响，实验数据通常不是标准的正弦波，因此该方法难以获取准确的功率因数，辨识精度较低。
[0048]
在现有的文献和资料中，还没有相对准确且简便的异步电机离线参数辨识方法，尤其没有基于梯度下降法的参数辨识策略。梯度下降法基于以下两个事实：(1)信号频率已知，(2)所感兴趣的信号基波为正弦。在这个先验知识前提下，本方法直接针对所需特征进
行计算，并且能够消除噪声干扰，大大提高了计算效率和精度。
[0049]
本技术实施例提供了一种基于梯度下降法的异步电机离线参数辨识方法，用以解决现有的电机控制中异步电机离线参数辨识精度较低的技术问题。下面通过附图对本技术实施例提出的技术方案进行详细的说明。基于梯度下降法的异步电机离线参数辨识方法，辨识过程算法流程图如图1所示，包括以下步骤：
[0050]
步骤s1：确定所述异步电机的三相分别为a相、b相及c相。
[0051]
在本技术实施例中，简化异步电机本体结构，将异步电机的单相数学模型简化成图2所示的单相等效结构，并定义电机的三相名称为a相、b相和c相，过程中采用svpwm调制技术生成控制电压，同时额定频率为50hz的两对极异步电机，控制器采样步长为0.5ms为例。
[0052]
步骤s2：控制逆变器对所述a相、所述b相及所述c相的端子施加直流电压，并使电流由所述a相流入，由所述b相和所述c相流出，基于采样电路获取第一a相电流i
a1
，并通过控制器记录若干组电机的第一电压值u
ab1
。
[0053]
在本技术实施例中，根据图3所示，通过变频器向电机的ua输入直流电压，通过采样电路获取直流a相电流i
a1
，并通过控制器记录80组电机u
ab
电压值及相对应的电机a相电流i
a1
。
[0054]
步骤s3：对所述第一a相电流i
a1
和所述第一电压值u
ab1
分别求解均方根，消除无效数据，并通过定子电阻计算公式得到定子电阻。
[0055]
在本技术实施例中，具体的执行框图如图1中的
②
所示。
[0056]
步骤s4：控制逆变器对所述异步电机a相端子与b相、c相端子之间施加正弦交流电压，基于所述采样电路获取交流电流值；并通过控制器分别记录至少1个电压周期的电机第二电压值u
ab2
的第一正弦数据及相对应的第二a相电流i
a2
的第二正弦数据。
[0057]
在本技术实施例中，根据图4所示，向ua中通入频率为50hz的交流电压使电机堵转，通过采样电路获取交流电流值。并通过控制器分别记录2个电压周期(50hz为0.02s)的电机线电压u
ab
正弦数据及相对应的电机a相电流ia正弦数据(拟合实验结果见图6中右图与图8中右图的实线)。
[0058]
步骤s5：对所述第一正弦数据以及所述第二正弦数据首先进行归一化，然后通过梯度下降法进行正弦信号拟合计算，分别得到第一正弦数据以及所述第二正弦数据对应的初始相位和以及幅值a
u1
和a
i1
，求解转子电阻以及漏感。
[0059]
在本技术实施例中，通过归一化处理采样的u
ab
电压正弦数据(图5中右图实线)和a相电流ia正弦数据(图7中右图实线)，通过梯度下降法拟合归一化后的正弦数据，获取两组正弦数据的初始相位和(拟合实验结果见图5中左图虚线与图7中左图虚线)。根据得到的线电压u
ab
和a相电流ia初始相位，再次利用梯度下降法拟合原始正弦数据求解线电压u
ab
和a相电流ia的准确幅值au和ai(拟合实验结果见图6中左图虚线与图8中左图虚线)。利用得到的电机线电压u
ab
和相电流ia的准确相位、幅值以及转子电阻计算公式，求解转子电阻以及漏感。同时重复采样计算过程，取十次计算的平均值，具体的执行框图如图1中的
③
所示。
[0060]
步骤s6：采用电压-频率恒比例方法将所述异步电机控制在额定同步转速状态，获取第三a相电流值i
a3
，分别记录至少1个电压周期的电机a相第三电压值u
a3
的第三正弦数据
及相对应的电机a相第三电流值i
a3
的第四正弦数据。
[0061]
在本技术实施例中，采用v/f控制电机工作在额定转速状态，是电机单相等效图9所示的电路，此时电机空载运行，电机的转差率接近于0，通过采样电路获取a相电流值ia。并通过控制器分别记录2个电压周期的电机a相电压ua正弦数据及相对应的电机a相电流ia正弦数据(拟合实验结果见图11中右图实线与图13中右图实线)。
[0062]
步骤s7：对所述第三正弦数据以及所述第四正弦数据首先进行归一化，然后通过梯度下降法进行正弦信号拟合计算，分别得到第三正弦数据以及所述第四正弦数据对应的初始相位和以及幅值a
u2
和a
i2
，求解励磁电感值。
[0063]
在本技术实施例中，通过归一化处理采样的a相电压ua正弦数据和a相电流ia正弦数据(拟合实验结果见图10中右图实线与图12中右图实线)，通过梯度下降法拟合归一化后的正弦数据，获取两组正弦数据的初始相位和(拟合实验结果见图10中左图虚线与图12中左图虚线)。根据得到的线电压ua和相电流ia初始相位，再次利用梯度下降法拟合原始正弦数据求解线电压ua和相电流ia的准确幅值(拟合实验结果见图11中左图虚线与图13中左图虚线)。利用得到的电机线电压ua和相电流ia的准确相位和幅值以及励磁电感计算公式，求解励磁电感值。同时重复s6与s7计算十次，取十次计算的平均值，具体的执行框图如图1中的
④
所示。
[0064]
进一步地，在获得定子电阻辨识实验数据后，利用求解均方根的方式消除采样数据中的的无效数据，求解的公式为：
[0065][0066]
其中，k为采样数据的序列编号，ia代表a相电流u
ab
代表ab线电压。
[0067]
求解定子电阻：
[0068][0069]
进一步地，对u
ab
施加50hz交流电压，在获得转子电阻、电感参数辨识实验数据后(u
ab
(k),ia(k),k＝1,2,3...80)，利用均方根公式(1)得到采样数据的幅值，归一化采样数据，便于梯度下降法的收敛，求解的公式为
[0070][0071]
进一步地，利用归一化后的数据，求解电流和电压正弦数据的初始相位值，定义电流和电压待拟合的函数频率50hz，幅值和相位未知的函数：
[0072][0073]
其中，au和ai电流和电压正弦数据的幅值，和为数据的相位，ω为正弦数据的频率(为已知项，50hz)，t为采样编号k与采样时间的乘积。同时，根据采样步长，可计算出一组离散的拟合数据，例如控制器的采样步长为0.5ms，则t＝0.0005
×
k，k＝1,2,3
…
80。
[0074]
进一步地，设计均方差公式与梯度下降函数将式(4)与归一化的原始数据进行拟合，由于是与归一化后的数据拟合，au和ai的值为1，获取准确的和
[0075]
均方差公式为：
[0076]
梯度计算公式：
[0077]
式中，f(k)拟合函数生成的数据(拟合数据u
ab
(k)，ia(k)且幅值a＝1)，f
′
(k)为归一化后的采样数据(由式(3)计算)，为拟合函数的初始相位，根据该值可以生成不同的拟合数据，为梯度计算的初值。
[0078]
进一步地，梯度下降中，需要给与初值才能实现循环计算，初值的选取方法为将0～2π平均分成十份，依次带入均方差公式(5)中，计算出最小和次最小的均方差对应的相角作为梯度下降的初值
[0079][0080]
进一步地，根据初值可以计算出初值对应的均方差梯度，选取梯度下降的方式计算出下一次迭代的初值计算流程如下：
[0081][0082]
进一步地，通过分别多次迭代，计算初值的均方差梯度(根据式(5))，生成下次迭代的相位初值(根据式(7))，直至均方差梯度满足系统要求(例如0.0001)，得到相应的相位初值，通过采样多组数据计算，取平均值得到较为准确的相位值和
[0083]
进一步的，再利用梯度下降法计算正弦数据的准确幅值，同样利用均方差公式与梯度下降函数对式(4)的幅值进行拟合，获取准确的au和ai，幅值的均方差公式，梯度函数计算公式与相位的类似：
[0084][0085]
式中，ai为拟合数据的拟合幅值，an和am为梯度计算中的初值，选取原始数据的最大值及最大值的0.9倍即可，为拟合出的准确的相角相位。
[0086]
进一步地，根据初值an和am计算出初值对应的均方差梯度，选取梯度下降的方式计算出下一次迭代的初值an，计算流程如下：
[0087][0088]
进一步地，通过电流和电压的多次迭代，计算初值的均方差梯度(根据式(8))，生成下次迭代的幅值(根据式(9))，直至均方差梯度满足系统要求(例如0.0001)，得到相应的拟合幅值，通过采样多组数据计算，取平均值得到较为准确的拟合数据幅值au和ai。
[0089]
进一步地，通过计算拟合数据au和ai，能够得到电压和电流原始数据的幅值及初相位，继而通过转子电阻和漏感计算公式得到准确的电机参数，转子电阻和漏感的计算公式分别为：
[0090][0091]
式中，f为电压的给定频率。
[0092]
进一步地，进行v/f实验(例如向电机中通入三相50hz交流电压)，获取电机的a相电压和a相电流的正弦数据，重复归一化处理(根据式(3))，构建拟合函数(根据式(4)，注意此时应为相电压ua不是线电压u
ab
)，此时梯度下降法初值的选取方法与转子电阻辨识中的方法相同，最后通过梯度下降法迭代计算出au和ai(根据式(5)-(9))，得到准确的电压和电流原始数据的幅值及初相位，继而通过励磁电感计算公式得到相应的电机参数。
[0093][0094]
式中，f为电压的给定频率。
[0095]
下面给出一组仿真实验结果作为本发明的验证：
[0096]
仿真电机参数：励磁电感为0.022h，总漏感0.0012h，定子电阻0.044ω，转子电阻0.034ω，电流测量回路增加了
±
50的白噪声。
[0097]
定子电阻辨识实验中，电压的均方根为10v，电流均方根为142.31a。因此定子电阻的辨识结果为0.0468ω。
[0098]
转子电阻辨识实验中，归一化后，电压的初相位拟合结果为0.0005rad，电压幅值的拟合结果为219.9931v，电流的初相位拟合结果为4.9180rad，电流幅值的拟合结果为386.1786a，实验结果见图5-图8。因此定子电阻的辨识结果为0.037ω，定子或转子漏感为0.000592h。
[0099]
励磁电感辨识实验中，归一化后，电压的初相位拟合结果为0.000378rad，电压幅值的拟合结果为219.9931v，电流的初相位拟合结果为4.7806rad，电流幅值的拟合结果为31.0528a，实验结果见图11-图13。因此励磁电感的辨识结果为0.0218h。
[0100]
通过上述实验看出，本方法的辨识结果精度较高，具有极高的工程价值。
[0101]
本技术中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施
例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0102]
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0103]
以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种基于梯度下降法的异步电机离线参数辨识方法，其特征在于，所述方法包括：步骤s1：确定所述异步电机的三相分别为a相、b相及c相；步骤s2：控制逆变器对所述a相、所述b相及所述c相的端子施加直流电压，并使电流由所述a相流入，由所述b相和所述c相流出，基于采样电路获取第一a相电流i
a1
，并通过控制器记录若干组电机的第一电压值u
ab1
；步骤s3：对所述第一a相电流i
a1
和所述第一电压值u
ab1
分别求解均方根，消除无效数据，并通过定子电阻计算公式得到定子电阻；步骤s4：控制逆变器对所述异步电机a相端子与b相、c相端子之间施加正弦交流电压，基于所述采样电路获取交流电流值；并通过控制器分别记录至少1个电压周期的电机第二电压值u
ab2
的第一正弦数据及相对应的第二a相电流i
a2
的第二正弦数据；步骤s5：对所述第一正弦数据以及所述第二正弦数据首先进行归一化，然后通过梯度下降法进行正弦信号拟合计算，分别得到第一正弦数据以及所述第二正弦数据对应的初始相位和以及幅值a
u1
和a
i1
，求解转子电阻以及漏感；步骤s6：采用电压-频率恒比例方法将所述异步电机控制在额定同步转速状态，获取第三a相电流值i
a3
，分别记录至少1个电压周期的电机a相第三电压值u
a3
的第三正弦数据及相对应的电机a相第三电流值i
a3
的第四正弦数据；步骤s7：对所述第三正弦数据以及所述第四正弦数据首先进行归一化，然后通过梯度下降法进行正弦信号拟合计算，分别得到第三正弦数据以及所述第四正弦数据对应的初始相位和以及幅值a
u2
和a
i2
，求解励磁电感值。2.根据权利要求1所述的基于梯度下降法的异步电机离线参数辨识方法，其特征在于，基于如下公式，求解均方根，其中，f(k)为采样数据，k为采样数据的序列编号。3.根据权利要求1所述的基于梯度下降法的异步电机离线参数辨识方法，其特征在于，采用如下公式，归一化处理采样数据，4.根据权利要求1所述的基于梯度下降法的异步电机离线参数辨识方法，其特征在于，梯度下降法中假定的测量数据需要拟合的公式为：其中，a
i
为正弦数据的幅值；为正弦数据的相位；ω为正弦数据的频率，是已知项；t为采样编号k与采样时间的乘积，当归一化后，a
i
＝1。5.根据权利要求1所述的基于梯度下降法的异步电机离线参数辨识方法，其特征在于，梯度下降法中，通过计算拟合函数所得数据与实际数据的均方差来判断拟合函数f(k)是否准确，公式为：
6.根据权利要求1所述的基于梯度下降法的异步电机离线参数辨识方法，其特征在于，初始相角由以下公式计算出的最小和次最小值均方差的对应值确定，7.根据权利要求1所述的基于梯度下降法的异步电机离线参数辨识方法，其特征在于，初始幅值的选取为原始数据的最大值及最大值的0.9倍，其中迭代的相角和幅值的均方差梯度公式分别为：梯度公式分别为：8.根据权利要求1所述的基于梯度下降法的异步电机离线参数辨识方法，其特征在于，梯度下降法中，每次梯度下降的的初值计算公式为：对于相角：对于幅值：

技术总结
本申请实施例提供了一种基于梯度下降法的异步电机离线参数辨识方法，涉及异步电机控制技术领域，方法为：首先采用向定子电阻中通入单相直流电压、单相高频交流电压以及三相高频交流电压，得到能够辨识电机的定子电阻、转子电阻以及互感的相关电机采样数据。其次通过计算正弦数据的有效值将其归一化，便于学习率的设计，然后通过梯度下降法对归一化后的数据初相位进行数值拟合，得到准确的数据初相位，再然后根据准确的相位值，再对原始正弦数据的幅值进行梯度下降拟合，最终根据准确的电流及电压的相位关系及幅值数据，通过参数计算公式最终得到电机参数，并通过实验看出，辨识结果精度较高，具有极高的工程价值。具有极高的工程价值。具有极高的工程价值。


技术研发人员：高建波 张珍睿 范宏伟 李庆卓 李士兴 张凌云
受保护的技术使用者：山科伺服（济南）科技有限公司
技术研发日：2023.04.26
技术公布日：2023/7/25