试述永磁EPS同步助力电机电磁系数离线获取策略学位

论文导读：数、交叉率、变异率和代数是遗传算法优化时可调整的主要内容，它们直接影响到是否收敛到真值和计算消耗。在运用时，交叉率和变异率采取了通常的选择策略。在没有预先知识的情况下，设定设计变量变化范围是一个“痛苦”的历程。以电机参数直接测量结果为基础，结合对它们随电机运转状态一般变化规律的了解，可以减小在通过优化策略
摘要：电动助力转向系统（EPS）不仅可以提升燃油经济性、降低发动机舱布置难度，而且可以改善操舵感觉，后者对EPS助力电机制约提出了很高的要求。为了提升助力电机力矩跟随制约效果和进行在线故障诊断，有必要进行电机电磁系数辨识，而且也需要确定它们随运转状态的变化规律。当助力电机为永磁同步电机（PM）时，这个不足更为突出。本论文以同步助力电机为探讨对象，面向后续探讨电机电磁系数随运转状态变化规律的背景，开展了电磁系数离线获取策略探讨。电机电磁系数获取策略包括直接测量策略、估计器策略、优化辨识策略等。其中直接测量法不可获得运转态的数据，精度有限，但实施简单，结果不有着不收敛的不足；估计器策略可进行在线参数估计，但有着结果不收敛的情况；优化辨识一般离线进行，但是可以获得稳态运转时电机的电磁系数。结合探讨背景，在本论文探讨中仅采取了直接测量法和优化辨识策略。在对国内外文献探讨基础上，确定了利用直接测量法进行助力电机电磁系数获取的技术案例，即利用转子磁链转速与电机机械转速的比例联系确定磁极对数；利用伏安法测量电机内阻；利用电压积分法测量电机直轴电感和交轴电感；利用电机反拖试验测量电机转子磁链幅值。在此基础上，开展了各项实验，验证了各参数测量案例的可行性。为了配合利用仿真策略探讨电机参数离线辨识，在浅析转子磁场定向同步电机建模策略基础上，在Matlab/Simupnk中建立了PM仿真模型，并运用转子磁场定向制约实现了对电机转速的制约。电机参数辨识算法的一个关键不足是优化算法的选择，考虑到遗传算法适宜于进行多凸不足的优化，且只要求输入输出联系已知，对优化对象模型没有过多要求，也考虑到本论文没有进行目标优化不足单调性的证明，故选用遗传算法作为电机参数辨识中的优化策略。设计变量包括定子电阻、直轴电感、交轴电感和转子磁链幅值。设计变量变化范围、种群数、交叉率、变异率和代数是遗传算法优化时可调整的主要内容，它们直接影响到是否收敛到真值和计算消耗。在运用时，交叉率和变异率采取了通常的选择策略。在没有预先知识的情况下，设定设计变量变化范围是一个“痛苦”的历程。以电机参数直接测量结果为基础，结合对它们随电机运转状态一般变化规律的了解，可以减小在通过优化策略进行参数辨识时对设计变量变化范围的限定。判定辨识结果是否是真值是另一项关键技术，在本论文中提出应同时利用两种约束条件，当它们同时满足时，即认为获得的是真值。这些约束包括：当增加种群数和代数后，辨识结果不再发生变化；将辨识结果带入电机仿真模型，在相同输入和负载条件下，电机相电流响应与试验结果相同。并在此浅析基础上，进行了电机参数离线辨识的仿真计算和结果浅析。为了进一步探讨基于遗传算法优化策略的电机参数辨识策略，组织了电机运转数据测量实验，利用这些实验数据，进行电机参数辨识，之后进行了辨识结果浅析。辨识结果浅析表明，利用此策略取得了较好的EPS同步助力电机电磁系数辨识效果。本论文的探讨工作为后续探讨电机电磁系数随运转状态变化规律奠定了基础。关键词：永磁同步电机论文电磁系数论文直接测量论文遗传算法论文优化辨识论文
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ABSTRACT6-9
目录9-12
符号说明12-14
第1章 绪论14-22

1.1 探讨背景及作用14-16

1.1 探讨背景14-16

1.2 探讨作用16

1.2 电机电磁系数的主要获取策略16-20

1.2.1 直接测量法17

1.2.2 估计器法17-18

1.2.3 参数辨识法18-19

1.2.4 几种策略的比较19-20

1.3 论文的主要内容及安排20-22

第2章 永磁同步电机的数学模型及 SIMULINK 仿真模型22-38

2.1 永磁同步电机的结构和分类22-24

2.

1.1 永磁同步电机的结构22

2.

1.2 永磁同步电机的分类22-24

2.2 同步电机的数学模型24-35

2.1 三相静止坐标系下同步电机数学模型25-26

2.2 同步电机的矢量变换26-30

2.3 两相静止坐标系下的同步电机数学模型30-33

2.4 两相旋转坐标系下的同步电机数学模型33-35

2.3 同步电机的 SIMULINK 仿真模型35-38

第3章 电机参数的直接测量38-54

3.1 电机磁极对数的测量38-40

3.2 电机转子磁链幅值的测量40-41

3.3 定子内阻的测量41-44

3.1 测量定子内阻原理41-43

3.2 测量定子电阻注意事项43-44

3.4 电机电感的测量44-54

3.4.1 基于磁场制约的电感测量44-45

3.4.2 电压积分法测量电机电感45-52

3.4.3 电压积分法测量电机电感注意事项52-54

第4章 运用遗传算法的电机参数辨识54-74

4.1 电机参数辨识模型的建立54-56

4.

1.1 利用直接测量法获取 EPS 助力电机参数的不足54-55

4.

1.2 电机参数辨识的基本思路55

4.

1.3 辨识历程中优化策略的选择55-56

4.2 运用遗传算法进行电机参数辨识的实现56-58
4.

2.1 电机参数辨识不足转化为遗传算法优化不足56-58

4.

2.2 遗传算法优化程序设计58

4.3 辨识结果是否是真值的判定58-59

4.4 仿真计算案例设计59-65

4.1 模拟真实试验的仿真实验案例设计59

4.2 用于辨识的电机运转数据的获取59-63

4.3 用于优化的模型与目标函数63-65

4.5 仿真结果与浅析65-74

4.5.1 电机参数辨识结果65-67

4.5.2 辨识结果浅析67-74

第5章 电机参数辨识实验与结果浅析74-87

5.1 实验系统与实验案例74-77

5.

1.1 实验系统74-76

5.

1.2 实验案例76-77

5.2 实验数据的获取及电机参数辨识77-81
5.

2.1 实验数据的获取77-80

5.2.2 遗传算法论文导读：电机参数辨识80-815.3电机参数辨识结果与浅析81-875.3.1电机参数辨识结果81-835.3.2电机参数辨识结果的浅析83-87第6章总结与展望87-89

6.1全文总结87-882不足与展望88-89参考文献89-93致谢93上一页12

电机参数辨识80-81

5.3 电机参数辨识结果与浅析81-87

5.

3.1 电机参数辨识结果81-83

5.

3.2 电机参数辨识结果的浅析83-87

第6章 总结与展望87-89

6.1 全文总结87-88

6.2 不足与展望88-89

参考文献89-93
致谢93