并联Hammerstein模型提升无刷电机辨识精度

本文主要探讨了在无刷电机动态特性的识别中，传统线性模型的局限性以及如何通过并联Hammerstein模型来改进这一问题。并联Hammerstein模型是一种非线性系统建模方法，它将系统划分为静态非线性和线性动态两部分，分别处理输入信号的非线性映射和传递函数，从而更好地模拟电机的实际行为。 首先，作者通过借鉴Volterra级数模型来构建并联Hammerstein模型的静态非线性部分。Volterra级数是一种描述输入信号高阶交互作用的数学工具，对于电机的电压-电流或磁链-转速关系中的非线性效应提供了有效的描述。通过类比这种方法，可以捕捉到电机在不同输入下的复杂响应，增强了模型的准确性。 接着，作者提出了一种基于最小均方误差准则的辨识算法，这个准则旨在找到能最小化实际测量值与模型预测值之间差异的最佳参数组合。该算法聚焦于估计并联模型中线性动态子系统的频率响应函数，这是理解电机动态性能的关键。通过迭代优化过程，算法能够高效地估计出线性部分的参数，进一步提升模型的精确度。 最后，作者成功地应用这种并联Hammerstein模型辨识方法到一个具体的无刷电机实例中。实验结果显示，相比于传统的线性模型，使用该方法得到的非线性模型在精度上有显著提升，这意味着它能更准确地预测电机的行为，从而在电机控制系统设计、故障诊断或性能优化等领域提供更精确的依据。 此外，与Volterra级数模型相比，该并联模型在计算效率上也有所优势，这在实际应用中尤为重要，尤其是在实时控制和大规模数据处理的背景下，低计算量意味着更快的响应速度和更高的系统稳定性。 总结来说，本文的研究为无刷电机的非线性辨识提供了一个有效且计算成本较低的解决方案，这对于提升电机控制系统的性能和可靠性具有重要意义。通过并联Hammerstein模型，科研人员可以更好地理解和控制电机的行为，推动电动技术的发展。