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专利号: 2019104305482
申请人: 河南科技大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 发电、变电或配电
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.基于无功功率的无轴承异步电机转子电阻辨识方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、建立无轴承异步电机转子磁链的观测模型设定α-β为静止两相正交坐标系,其α坐标轴与三相无轴承异步电机A相转矩绕组的轴线方向一致,β坐标轴在α坐标轴的逆时针垂直方向,建立无轴承异步电机转子磁链的电压模型和电流模型:式(1)为电压模型,式(2)为电流模型,式(1)和式(2)中, 分别为转子磁链的α、β轴分量;us1α、us1β分别为转矩绕组电压的α、β轴分量;is1α、is1β分别为转矩绕组电流的α、β轴分量;Rs1、Rr1分别为转矩系统的定子电阻、转子电阻;Ls1、Lr1、Lm1分别为转矩系统的定子自感、转子自感、定转子互感;ωr为转子旋转角速度;Tr1=Lr1/Rr1为转子时常;

为漏感系数;p为微分算子;

用转子电阻观测值 替换转子磁链电流模型中的转子电阻Rr1,得到转子磁链的观测模型:

式(3)中, 为转子电阻观测值; 分别为转子磁链α、β轴分量的观测值;

步骤二、建立基于无功功率的无轴承异步电机转子电阻辨识的模糊PI自适应律在α-β为静止两相正交坐标系下,建立无轴承异步电机的无功功率参考模型:在α-β为静止两相正交坐标系下,建立无轴承异步电机的无功功率可调模型:式(13)和式(14)中,Q为无功功率的理论参考值, 为无功功率的辨识估计值,其余变量和参数的定义见式(1)、(2)、(3);

定义无轴承异步电机无功功率的观测误差为:

根据Popov超稳定性理论,建立转子电阻辨识的PI自适应律:式(16)中, 为转子电阻观测值,ki为积分系数,kp为比例系数;

对转子电阻辨识的PI自适应律进行模糊控制,选取无功功率的观测误差 作为模糊控制器的输入量:偏差e,并以无功功率观测误差 的变化率作为模糊控制器的输入量:偏差变化率ec,对偏差e和偏差变化率ec分别进行模糊化处理,得到模糊语言变量E和EC,制定模糊控制规则并对模糊语言变量E和EC进行模糊推理,得到模糊语言变量ΔKI和ΔKP,通过加权平均法对模糊语言变量ΔKI和ΔKP进行去模糊化处理,得到模糊控制器的输出量Δki和Δkp;

将Δki和Δkp带入转子电阻辨识的PI自适应律中,通过Δki和Δkp对式(16)中的积分系数ki和比例系数kp进行实时修正,即得到转子电阻辨识的模糊PI自适应律;

步骤三、建立基于无功功率的无轴承异步电机转子电阻辨识器将α-β静止两相正交坐标系中的定子电压分量us1α、us1β和定子电流分量is1α、is1β送入无轴承异步电机的无功功率参考模型,得到无功功率的理论参考值Q;

将上一个采样周期的转子电阻观测值 送入转子磁链的观测模型,得到当前采样周期的转子磁链分量观测值 ;

再将定子电流分量is1α、is1β和转子旋转角速度ωr,以及上一个采样周期的转子电阻观测值 、当前采样周期的转子磁链分量观测值 送入无轴承异步电机的无功功率可调模型,得到当前采样周期无功功率的辨识估计值 ,即可得到当前采样周期无功功率的观测误差 ,并随之确定当前采样周期的无功功率观测误差 变化率;

对于初始采样周期,采用预先设定的转子电阻初始值R0替代上一个采样周期的转子电阻观测值 ;

然后将当前采样周期无功功率的观测误差 和当前采样周期观测误差 的变化率送入步骤二中的模糊控制器,根据转子电阻辨识的模糊PI自适应律,得到当前采样周期的转子电阻观测值 ;

再通过当前采样周期的转子电阻观测值 替换上一个采样周期的转子电阻观测值,得到下一个采样周期的转子电阻观测值 ,重复上述过程持续得到后续每个采样周期的转子电阻观测值 ,从而实现基于无功功率的无轴承异步电机转子电阻辨识。

2.根据权利要求1所述的基于无功功率的无轴承异步电机转子电阻辨识方法,其特征在于:步骤二中,无功功率可调模型的建立方法为,在α-β静止两相正交坐标系下,分别建立转矩系统的定子磁链、转子磁链、定子电压方程:其中:ψs1α、ψs1β分别为定子磁链的α、β轴分量;ir1α、ir1β分别为转子电流的α、β轴分量;Lm1为转矩系统的定转子互电感;

根据式(4),得到转子电流的表达式:

将式(7)代入式(5)得到:

将式(8)代入式(6)得到:

定义瞬时无功功率为:

将式(9)代入式(10) 得到:

将式(2)代入式(11) 得到:

(12)

即得到无功功率可调模型。

3.根据权利要求1所述的基于无功功率的无轴承异步电机转子电阻辨识方法,其特征在于:步骤二中,模糊语言变量E、EC、ΔKP、ΔKI均选取7个模糊子集[PB、PM、PS、Z、NS、NM、NB],其中的NB采用Z型隶属度函数、PB采用S型隶属度函数,其余模糊子集采用三角型隶属度函数,并保证模糊语言变量E、EC、ΔKP、ΔKI采用相同的隶属度函数。