电机参数辨识最小二乘法s-function
时间: 2023-10-02 09:09:02 浏览: 60
通过电机的基本数学模型对其定子电阻R、永磁磁链ψf、dq轴电感Ls进行递推最小二乘法辨识的过程如下。首先,需要明确哪些是输入量、哪些是输出量、哪些是估计量、哪些是无关量。然后,运用递推最小二乘法进行模型的建立与仿真搭建。在IPMSM的参数辨识过程中,可以利用带遗忘因子的最小二乘法来加快收敛速度。此外,在推导过程中未考虑暂态过程下电流的变化率对参数辨识的影响。为了解决这个问题,可以在动态算法中引入电流变化率,消除辨识误差的剧烈波动。另外,还可以修正用于更新d轴和q轴电感的增益矩阵K,以减小引入电流变化率对电感辨识的影响。如果有时间的话,可以分享仿真模型的详细推导过程。此外,读者也可以参考《基于改进RLS算法的永磁同步电机参数辨识》。这个仿真模型也可以作为SPMSM的参数在线辨识的研究基础,可以结合其他先进的算法和控制策略来改进电机的控制性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [永磁同步电机的在线参数辨识仿真模型(二)一一一RLS仿真与实现](https://blog.csdn.net/qq_42249050/article/details/111607012)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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