57、基于IGWO算法的PMSM多参数辨识研究

基于IGWO算法的PMSM多参数辨识研究

材料性能与电机参数辨识问题引入

在材料研究方面，不同参数设置下材料呈现出不同的性能特点。在第一组参数下，材料以热量和温度形式损失能量的能力有相似趋势，但四个样本的损失率存在差异，这表明材料对外加载荷条件的响应并不均匀。对于第二组参数，当振荡频率从0.1Hz增加到100Hz时，损耗模量会降低，且随着振动频率升高，材料表现得更像弹性材料。同时，第一组参数下的玻璃化转变温度（Tg）在39.685 - 51.516°C之间，第二组参数下的Tg在45.431 - 55.361°C之间。

而在工业领域，永磁同步电机（PMSM）因其卓越性能发挥着重要作用。不过，在电机控制系统中，PMSM的参数通常会随工作温度变化，且难以直接获取。在双闭环控制系统里，内环PI控制器的参数设计依赖于d - q轴电感和定子电阻值，外环PI控制器的参数设计则依赖于永磁磁通和转动惯量值。因此，准确辨识PMSM的参数对提升电机控制系统性能至关重要。以往的一些方法存在诸多问题，比如有限元模型求解复杂，传统递归最小二乘法后期存在数据饱和问题且辨识误差大，扩展卡尔曼滤波器只能辨识单个参数，自适应粒子群优化算法自辨识参数少且误差大等。

永磁同步电机数学模型

PMSM是一个非线性、强耦合的复杂控制对象。为便于研究，忽略电机铁芯饱和效应和永磁体导电性，将反电动势视为标准正弦信号。PMSM在d - q轴的定子电压方程可表示为：
[
\begin{cases}
u_d = R_si_d + L_d\frac{di_d}{dt} - \omega_eL_qi_q \
u_q = R_si_q + L_q\frac{di_q}{dt}