迭代学习控制在永磁同步电机参数辨识中的应用

“永磁同步电机参数迭代学习辨识 - 吕帅帅，李兵强，杨渭滨 - 高等学校博士学科点专项科研基金，国家自然科学基金，陕西省自然科学基础研究计划，中央高校基本科研业务费资助” 永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM）在高精度伺服控制系统中的应用对于电机模型参数的准确获取有着极高的要求。传统的参数辨识方法存在一些不足，例如准确性、稳定性和实时性等问题。为了解决这些问题，本文提出了将迭代学习控制算法应用于PMSM的参数辨识中。 迭代学习控制（Iterative Learning Control, ILC）是一种能够通过多次迭代过程逐步提高系统性能的控制策略。在PMSM参数辨识中，ILC算法可以逐步修正辨识过程中的误差，从而提高参数估计的精度。作者吕帅帅、李兵强和杨渭滨建立了一个基于ILC的PMSM参数辨识模型，并通过理论分析证明了该算法的收敛性，确保了辨识过程的稳定性。 在实际应用中，参数辨识的精确度直接影响电机的控制性能。ILC算法的优势在于其鲁棒性，即使在存在不确定性和干扰的情况下，也能保证辨识结果的可靠性。此外，ILC算法的设计相对简单，便于在工程实践中实施和推广。 通过仿真和实验验证，该方法被证实能够有效地辨识出PMSM的关键参数，如电机的电气时间常数、磁链常数、转子惯量等，从而提高伺服系统的控制精度和动态响应。实验结果表明，这种方法在实际操作中具有良好的表现，能够适应不同的工作条件，对于PMSM的高性能控制具有重要意义。 关键词：电力电子与电力传动；永磁同步电机；参数辨识；迭代学习控制；稳定性 该研究受到高等学校博士学科点专项科研基金、国家自然科学基金、陕西省自然科学基础研究计划和中央高校基本科研业务费的支持，体现了对PMSM控制技术的深入研究和创新。通信联系人李兵强副教授专注于电动负载模拟及电机伺服控制领域，为该领域的研究提供了有力支持。