无功功率驱动的MRAS法异步电机参数实时辨识

本文主要探讨了基于模型参考自适应系统(MRAS)的异步电机参数在线辨识技术，由欧景云、柯文静、付彦超和张倩四位作者合作完成。他们在广东威灵电机制造有限公司的研究背景下，针对电力电子与运动控制领域，尤其是异步电机控制中的一个重要问题——如何实时、准确地估计和调整电机参数，提出了创新的方法。 在传统异步电机矢量控制系统中，转子参数如时间常数对控制性能至关重要。基于无功功率的模型参考自适应策略被用于解决这个问题。作者构建了一个自适应系统，其核心是利用转子磁链电压模型和电流模型的输出误差作为反馈信号，设计了一种自适应律。这种律能够实时地调整待识别参数，使得参数辨识过程与控制系统的其他部分解耦，从而优化电机的控制精度。 为了验证这一方法的有效性，作者使用Matlab/Simulink进行了详尽的仿真实验。实验结果显示，这种方法表现出很高的准确性，显著提升了异步电机矢量控制系统的整体性能。这不仅体现在电机运行的稳定性和效率上，还可能包括动态响应速度、噪声抑制以及抗扰动能力的增强等方面。 因此，这篇首发论文对于异步电机控制领域的研究者和工程师来说，提供了一个实用且高效的参数辨识工具，有助于提升电机控制系统的智能化和动态适应性，对于实际应用有着重要的工程价值。此外，它也为未来的研究工作开辟了新的思路，推动了MRAS技术在电力电子领域的进一步发展。