[發明專利]基于EMD-ELM的感應電機定子電阻參數識別方法有效
| 申請號: | 201710139934.7 | 申請日: | 2017-03-10 |
| 公開(公告)號: | CN106788064B | 公開(公告)日: | 2019-06-04 |
| 發明(設計)人: | 張旭東;于杏;應展烽;陳遠晟;唐瑩瑩;楊帆 | 申請(專利權)人: | 南京理工大學 |
| 主分類號: | H02P21/14 | 分類號: | H02P21/14 |
| 代理公司: | 南京理工大學專利中心 32203 | 代理人: | 薛云燕 |
| 地址: | 210094 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 emd elm 感應 電機 定子 電阻 參數 識別 方法 | ||
1.一種基于EMD-ELM的感應電機定子電阻參數識別方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟1,數據采集:搭建感應電機數據采集平臺,調節感應電機為低速工況,將定子電流、定子電壓、母線電壓、母線電流、工作頻率和繞組端溫這幾個參數互相組合,通過數據采集裝置得到N組數據;
步驟2,樣本集的處理:對步驟1所得的N組數據進行歸一化處理,然后將得到的六個參數序列分別進行EMD濾波去噪,最后將處理后獲得的N組樣本隨機分為訓練集和測試集;
步驟3,確定ELM網絡結構:明確ELM網絡的輸入輸出參數,以母線電壓、母線電流、工作頻率及繞組端溫的組合作為輸入變量,定子電阻為輸出變量;隨機初始化ELM網絡的輸入權值和偏差值并保持不變,通過對網絡的訓練確定輸出權值;
步驟4,定子電阻的辨識:先以具有明確關系的輸入變量識別定子電阻參數,在辨識效果得到驗證后,再逐漸加入其它潛在影響因素,對辨識效果進行比較和分析,確定最終辨識模型,完成準確的定子電阻識別。
2.根據權利要求1所述的基于EMD-ELM的感應電機定子電阻參數識別方法,其特征在于:步驟1所述的數據采集中,感應電機低速工況為額定轉速的10%-40%。
3.根據權利要求1所述的基于EMD-ELM的感應電機定子電阻參數識別方法,其特征在于:步驟1所述的數據采集中,電機的負載及工作頻率由磁粉測功機提供并測得,繞組端溫通過溫度傳感器測得,定子電壓和定子電流分別由電壓、電流互感器測得,并通過伏安法計算得到定子電阻,母線電壓和母線電流分別通過控制電路中的差分電路和電流互感器測得;其中,溫度傳感器共計三個,均勻埋置于定子繞組中。
4.根據權利要求1所述的基于EMD-ELM的感應電機定子電阻參數識別方法,其特征在于:步驟1所述通過數據采集裝置得到N組數據,其中N≥5000。
5.根據權利要求1所述的基于EMD-ELM的感應電機定子電阻參數識別方法,其特征在于:步驟2所述對N組數據進行歸一化處理,具體為:
將所有輸入同時除以對應的量化值,使數據限定在0-1范圍之內,并且:
溫度輸入的量化值,依據電機的絕緣等級來確定;
電流量化值,采用實驗感應電機的最大電流,為額定值的4-7倍;
工作頻率量化值,取電機額定頻率;
定子電壓和電阻量化值,均取工作中出現的最大值。
6.根據權利要求1所述的基于EMD-ELM的感應電機定子電阻參數識別方法,其特征在于:步驟2中所述EMD濾波去噪,具體為:首先將參數的數據序列進行EMD分解,得到若干按頻率高低排列的固有模式分量IMF,然后通過定義自適應濾波器截至IMF階數,濾除信號的高頻部分,完成信號重構。
7.根據權利要求1所述的基于EMD-ELM的感應電機定子電阻參數識別方法,其特征在于:步驟2中所述訓練集和測試集的劃分方法為:將處理得到的數據集隨機劃分為4:1兩部分,分別作為ELM網絡的訓練集與測試集。
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