[發明專利]一種數據驅動的感應電機參數在線辨識方法

有效

• 申請號: 201711017709.2
• 申請日: 2017-10-27
• 公開（公告）號: CN107861061B
• 公開（公告）日: 2019-11-01
• 發明（設計）人: 漆星
• 申請（專利權）人: 安徽大學
• 主分類號: G01R31/34
• 分類號: G01R31/34;G06N3/04
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 楊學明;顧煒

1.一種數據驅動的感應電機參數在線辨識方法，其特征在于：該方法包括如下步驟：

步驟1、設計轉子時間常數在線辨識的數據生成框架：框架由三部分組成：一個三層BP神經網絡用于輸出電機參數值，稱之為動作網絡；一個三層BP神經網絡用于對參數變化后的電機性能進行評估，稱之為價值評估網絡；一個當前電機狀態評價算法，稱之為時間差分算法(TD)；將電機的d-q軸電壓u_sd、u_sq以及無功功率q作為觀測(Observer)，以當前轉矩T_e與平均轉矩T_ref之差T_e-T_ref作為獎勵(Reward)，以轉子時間常數T_r辨識值的變化作為動作(action)，將觀測u_sd、u_sq、q分別送入框架中的動作網絡和價值評估網絡；價值評估網絡的輸出值與時間差分算法的輸出值相減，得到價值誤差，價值誤差一方面用于價值評估網絡的訓練，另一方面與動作網絡的輸出相乘，作為動作網絡的訓練誤差函數，同時，動作網絡的輸出便為動作的概率值，即轉子時間常數辨識值的概率密度；

步驟2、在不同的轉速n，不同的d-q軸電流i_sd，i_sq狀態下，進行步驟1，每個狀態迭代若干次，得到不同轉速n下的最優解，記錄數據，數據格式為{n,i_sd,i_sq,u_sd,u_sq,q,T_efinal,T_rfinal}其中，T_rfinal表示迭代完成后，轉子時間常數辨識值；T_efinal表示T_rfinal對應的轉矩值；

步驟3，步驟1辨識出的結果為電機的最優狀態解，將步驟1、2每次迭代中的所有中間狀態數據記錄下來，數據格式為{n,i_sd,i_sq,u_sd,u_sq,q,T’_e,T’_r}，其中，T’_e表示當前狀態下的轉矩值，T’_r表示當前狀態下的辨識值，并將這些數據和步驟2記錄下的數據合并為原始數據集；

步驟4，對原始數據集進行處理，設{n,i_sd,i_sq,u_sd,u_sq,q}為訓練數據集的輸入，設sign(T’_r-T_rfinal)*|T’_e-T_efinal|作為訓練數據集的標簽，其中sign(T’_r-T_rfinal)表示取T’_r-T_rfinal的正負號，|T’_e-T_efinal|表示取T’_e-T_efinal的絕對值，使用三層BP神經網絡對訓練數據集進行訓練，訓練完成的神經網絡的輸出便為當前狀態到最優狀態的距離；

步驟5，將步驟4訓練完成的神經網絡模型輸入至電機控制器的MCU中，在線辨識時，將MCU中的神經網絡輸出經過一個比例積分(PI)調節器，PI調節器的輸出便為轉子時間常數的矯正值。