基于参数跟踪的感应电机转速与磁链强跟踪滤波估计方法

张中磊 ，薄婷婷 ，孙传杰 ，王自满 ，姜一达 ，杨敬然 ，田凯

（1.天津电气科学研究院有限公司，天津 300180；2.电气传动国家工程研究中心，天津 300180；3.国网天津市电力公司检修公司，天津 300250）

感应电机以其适应性强、运行可靠等优点，在高性能传动控制领域得到越来越广泛的应用。磁场定向矢量控制可以实现感应电机的转矩与磁链解耦，具有优越的动态控制性能，是目前应用最广泛的控制方法[1]。在感应电机的矢量控制系统中，转速与磁链的闭环控制是实现磁场准确定向和高性能控制的关键，尤其在无速度传感器控制中，不仅要求其具有较高的转速控制精度、较快的动态响应，而且还需要具有较强的模型鲁棒性[2-3]。随着高性能矢量控制要求的不断提高和无速度传感器容错控制技术的发展，如何快速准确地获取感应电机的转速和磁链信息以及提高转速估计精度和磁链观测性能，显得极为重要。许多学者对感应电机参数辨识和状态估计问题开展了大量研究，主要方法集中在改进电压-电流模型[4]、模型参考自适应[5-6]、自适应状态观测器[7-8]、扩展卡尔曼滤波器[9-11]以及人工智能[12-13]等方法。改进电压-电流模型方法在一定程度上克服了电压模型法和电流模型法的缺点，但对电机参数的鲁棒性差，属于开环系统，并且两种模型在切换过程中存在抖动。模型参考自适应方法过度依赖参考模型的准确性，电机参数的变化影响状态估计精度和控制效果，而对电机参数进行在线辨识将大大增加控制器负荷和自适应律设计难度。……