基于人工神经网络的车载异步电机参数辨识

来源：未知发布日期：2019-09-05 16:47【大中小】

1 前言

异步电机因其结构简单、制造成本低廉、极限转速高、不会退磁等特点，成为纯电动汽车领域应用最为广泛的驱动电机之一。车用电机对控制精度、稳度和响应速度的要求非常高，在空间矢量控制算法下，异步电机能获得良好的动、静态性能，因而可以通过转矩环实现对车速的实时控制，但是空间矢量控制算法中的磁场定向和磁链计算对电机参数精度的要求很高，参数不精确会导致电机失调。因此，要实现车载异步电机的精确

控制，需要对其进行参数辨识。

为解决异步电机在运行过程中受温升、磁饱和等因素引起的参数变化问题，国内外学者提出了很多参数辨识方法。文献[2]和文献[3]阐述了一种基于最小二乘法的参数辨识方案，只需依靠电机定子电压、电流和转速便可实现对电机全部参数的测量，但是这种算法的推导基于参数的微分，使得算法对测量噪声非常敏感。文献[4]研究了一种基于扩展卡尔曼滤波算法在线辨识电机各项参数的方法，通过将2个扩展卡尔曼滤波器模型相结合，以可观测的定子电压α、β轴分量为输入变量、电流α、β轴分量为输出变量，实现了对转子电阻、励磁电感、转子磁链等参数的在线辨识，但是辨识结果受到负载变化的影响。文献[5]介绍了一种基于异步电机瞬时无功功率的模型参考自适应转子电阻测量方法，以定子在静止坐标系下所得的瞬时无功功率为参考模型，以转子在旋转坐标系下所得的瞬时无功功率为可调模型，通过自适应律得到准确的转子电阻参数，但是降低了控制系统的响应速度。文献[6]提出了一种基于人工神经网络辨识电机定、转子电阻的模型，借助人工神经网络的反馈特性和逼近非线性函数的能力，通过在线训练不断调整神经网络的权重，使得辨识结果具备很强的实时性，但系统的响应速度依然会受到影响。

本文提出了一种基于人工神经网络的异步电机参数辨识方案，利用异步电机定子电压、电流及转速变量建立了多输入、单输出的单层线性神经网络模型，能够辨识出异步电机所有的控制参数，并通过标定参数表的方式对一台峰值功率为60 kW的新能源汽车异步电机进行控制验证，证明辨识算法的有效性。

2 异步电机参数辨识模型

考虑到车载异步电机由电力电子控制器控制，绝缘栅双极型晶体管（Insulated Gate BipolarTransistor，IGBT）的快速通断使得异步电机的电流、电压存在不可微的点，并且微分时会放大噪声

3 基于线性神经网络的参数辨识

线性神经网络是一种仅有输入层和输出层的2层人工神经网络，它采用Widrow-Hoff学习规则，通过参照比较输出向量和期望输出向量，不断调整网络的权值，达到实际输出与期望输出之间均方误差和最小的目的，从而确定最优的权值矩阵。

4 电压重构

神经网络的输入为异步电机定子电压、电流的d、q轴分量以及转速，输出为异步电机定子电流的d、q轴分量。车载异步电机的定子电流可通过汽车控制器中的传感器获得，转速可由编码器识别出，由此可计算得到定子电流的d、q轴分量。然而，目前新能源汽车市场上的绝大多数汽车控制器未安装电压传感器，无法直接获得定子电压，所以本文中的定子电压通过脉冲宽度调制（Pulse Width Modulation，PWM）占空比和母线电压估算得到。

车载电机的控制主要依靠控制器中的控制芯片、功率模块以及它们的驱动系统。功率模块大多采用三相全桥逆变器，功率开关器件为IGBT重构电压与实际电压存在误差指出，影响电压幅值与相位误差的主要因素为开关管的通断延迟时间和死区时间、IGBT的管压降。为了减小电压误差，对重构电压进行补偿具体到汽车控制器上，U igbt 和U di 在数值上很接近，且控制过程中的给定电压 U*α 往往小于母线电压U dc ，所以补偿电压可以忽略式（19）中的中间项，则由占空比重构并补偿后的端电压.

5 试验验证

对线性神经网络算法进行试验验证。试验基于汽车控制器-电机驱动系统，如图3所示。控制器的控制芯片型号为TMS570ls1115，功率开关器件IGBT的型号为 SKiM606GD066HD，此型号 IGBT U igbt 的典型值为1.45 V，U di 的典型值为1.6 V，IGBT开关频率为10 kHz，死区时间为2 μs，设置的PWM波比较值为4 000。试验中，直流电由AVL电源供电，电压设为330 V。

通过上位机直接发送指令电压U α 、U β 使电机转动，调整指令电压的幅值与相位，使电机转速稳定在需要的转速上。试验转速从500 r/min开始，且每隔500 r/min重复相同的试验步骤，转速稳定后，上位机通过CAN通讯采集此时间段内电机定子电流d、q轴分量、电机转速以及 DSP 发送的占空比。使用 CANoe 和MATLAB对采集的数据进行处理，定子电压按式（21）通过占空比重构并补偿后获得，再经过三相/两相静止坐标变换得到定子坐标系下的d、q轴分量。之后将数据带入线性人工神经网络，求取此转速下的权值矩阵N n (n=d,q)，并依靠权值矩阵计算得到异步电机参数。CAN 通讯的频率为 100 Hz，采集数据时间间隔为0.01 s。为了验证算法的适用性，对2个不同时间段采集的50组数据进行人工神经网络构建，并分别根据这2个时间段的数据计算得到异步电机的2个辨识值。由于推导出的异步电机人工神经网络模型在转速恒定时是完全线性化的，50组数据完全能够保证人工神经网络权值矩阵的收敛。

过对拖台架使电机以测试转速旋转，测试转速仍然从500 r/min开始，且每隔500 r/min重复相同的步骤。上位机发送转矩给电驱动系统，并小幅逐渐提高，直到系统过流或发生转矩饱和，记录系统过流或转矩饱和前电机的实测扭矩，两组辨识值实测获得的异步电机转矩特性曲线与异步电机仿真给定的转矩特性曲线如所示。两次实测的电机转矩特性曲线与仿真的电机转矩特性曲线的相关系数分别为0.996 79和0.997 92，有非常强的相关性，表明实测的转矩特性曲线与仿真给定的转矩特性曲线重合度很高，证明了辨识参数的准确性。

6 结束语

本文以纯电动汽车车载异步电机为分析对象，对异步电机传统数学模型进行分析处理，得到了异步电机的积分模型，在此基础上提出了基于人工神经网络的参数辨识方法。利用该算法对一台车载异步电机在不同运行状态下进行参数辨识测试，并将测试结果写入矢量控制算法，获得了良好的转矩特性，验证了本文所提出方法的有效性与可行性。

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