异步电机损耗精细模型的建模、参数辨识及其节能应用

通过建立考虑铁损、杂散空载损耗、PWM供电谐波等非理想因素的异步电机状态方程数学模型，更为精确地描述电机动态损耗，在此基础上对异步电机损耗参数的自动提取进行研究，进而使用双扩展卡尔曼滤波理论对关键损耗参数及损耗进行在线辨识，使电机瞬时最小损耗对应的最佳磁通在线求解成为可能，最终使更为精准的最优效率控制得以实现。为异步电机最大限度的节能提供理论依据及技术思路。

建立了更逼近异步电机真实损耗特性的动态模型；实现了考虑铁损及杂散损耗的异步电机参数遗传算法离线辨识，由于所辨识的参数为节能控制服务，因此，与以往的参数辨识误差评价方法不同，我们以实际电机损耗与由遗传算法辨识得到的参数计算得到的电机损耗之间的差别水平来评价我们的辨识效果，结果表明吻合度较高，这说明我们的模型以及辨识算法都是有效、精确的。在得到电机损耗相关定量描述的基础上，根据建立的考虑铁损及杂散损耗的异步电机等效电路，推导了电机总损耗极小时的磁通表达式，以此构造了节能控制算法。在解决了算法中转矩的工程估值问题后，实现了基于VVVF调速系统平台的异步电机节能控制样机，实验结果表明与已有的节能方法相比我们提出的新算法可最大限度地提高电机的运行效率，说明新算法更有效。由于所提出的节能算法为基于损耗表达式的方法，因此控制精度不可避免地会受到电机参数的影响。进一步地，又进行了算法的参数灵敏度分析，结果发现该节能算法对电机的互感及铁损等效电阻的变化最为敏感，其它电机参数的变化不会导致节能控制性能的明显恶化。异步电机的互感、铁损等效电阻会在节能控制中随着压频比的改变而发生变化，因此，为在此情况下仍能在整个运行过程中精准地实施节能控制，构建了基于双扩展卡尔曼滤波器的带参数自修正的节能控制算法。仿真结果表明方案正确、有效。实现了使用双扩展卡尔曼滤波参数在线自修正的异步电机节能控制样机，实验结果表明我们提出的新算法可实时地最大限度地长期提高电机的运行效率，说明新算法更有效。.结合该项目的研究，培养了硕士4名，博士1名，在国际会议及国内核心期刊上发表论文9篇，被EI收录6篇。申请专利3项。