Идентификация параметров асинхронного двигателя с автокоррелированной ошибкой по скорости
Автор: Иванов Д.В., Сандлер И.Л., Макаров С.И.
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 3 т.26, 2024 года.
Бесплатный доступ
В статье предложен метод параметрической идентификации асинхронных двигателей с автокоррелированной ошибкой по скорости. Скорость вращения асинхронного вала электродвигателя в реальных системах идентификации всегда измеряется с ошибками. Ошибки могут быть связаны как с погрешностями датчиков определения скорости, так и с погрешностями, возникающими при определении скорости без датчиков. Дискретизация, а также оценивание значений производных, также вносит дополнительные погрешности. Обычно значения автокорреляционнной функции ошибки неизвестны. В статье предложен метод параметрической идентификации асинхронных двигателей с короткозамкнутым ротором на основе расширенных инструментальных переменных. Результаты моделирования показали, что предложенный метод идентификации на основе расширенных инструментальных переменных (РИП), позволяет получать более точные оценки параметров, чем используемый в таких случаях метод наименьших квадратов (МНК). Результаты данной статьи могут быть применены при разработке систем предиктивной диагностики.
Асинхронный двигатель, ошибки в переменных, метод наименьших квадратов, к-параметры, состоятельная оценка, автокоррелированная помеха, ошибка по скорости
Короткий адрес: https://sciup.org/148329370
IDR: 148329370 | DOI: 10.37313/1990-5378-2024-26-3-130-139
Список литературы Идентификация параметров асинхронного двигателя с автокоррелированной ошибкой по скорости
- Каширских, В.Г. Динамическая идентификация асинхронных электродвигателей / В.Г. Каширских – Кемерово: ГУ КузГТУ, 2005. – 140 с.
- Cirrincione, M. Power Converters and AC Electrical Drives with Linear Neural Networks / M. Cirrincione, M. Pucci, G. Vitale – Boca Raton: CRC Press, Taylor & Francis Group, 2012. – 661c.
- Toliyat, H.A. A review of RFO induction motor parameter estimation techniques / H.A. Toliyat, E. Levi, М. Raina // IEEE Trans. Energy Convers – 2003.–N18. – С. 271–283.
- A review of parameter estimators and controllers for induction motors based on artifi cial neural networks / Gutierrez-Villalobos, G.M. и [др.] // Neurocomputing – 2013. –Vol. 118. – C.87-100. https://doi.org/10.1016/j.necom.2013.02.018.
- Боловин, Е.В. Критический экспертный анализ методов идентификации параметров асинхронных двигателей / Е.В. Боловин // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. – 2015. – № 1(58). – С. 7-27.
- A Review on Parameters Identifi cation Methods for Asynchronous Motor / X. Zhan [и др.] //International Journal of Advanced Computer Science and Applications – 2015. –Vol.6, N1. – P. 104-109. http://dx.doi.org/10.14569/IJACSA.2015.060115.
- Parameter Identifi cation of Inverter-Fed Induction Motors: A Review/ J. Tang [и др.]// – 2018.– T. 11, 2194. https://doi.org/10.3390/en11092194.
- Ivanov D.V. Identifi cation of parameters of induction motor with error of speed sensor / D. V. Ivanov [и др.] // Journal of Physics: Conference Series. – 2022. – Vol. 2176, N 1. – P. 012027. – DOI 10.1088/1742-6596/2176/1/012027.
- Söderström T., Stoica, P. Instrumental Variable Methods for System Identifi cation. Berlin: Springer, 1983. 245 p.
- Söderström, T. A generalized instrumental variable method for errors-in-variables/ T. Söderström // Automatica. – 2011. – Vol. 47, N8. – P. 1656–1666. – DOI: 10.1016/j.automatica.2011.05.010.
- Ivanov, D.V. Identifi cation of Fractional Linear Dynamical Systems with Autocorrelated Errors in Variables by Generalized Instrumental Variables / D.V. Ivanov, I.L. Sandler, E.V. Kozlov // IFACPapersOnLine. – 2018. – Vol. 51, N32, P. 580-584. – DOI 10.1016/j.ifacol.2018.11.485.
- Stephan, J. Real-time estimation of the parameters and fl uxes of induction motors/ J. Stephan, M. Bodson, J. Chiasson // IEEE Transactions on Industry Applications. – 1994. – Vol. 30, N 3, P. 746-759, doi: 10.1109/28.293725.
- Ivanov, D.V. Numerically stable algorithm for identifi cation of linear dynamical systems by extended instrumental variables / D.V. Ivanov and A.I. Zhdanov // Journal of Physics: Conference Series. – 2021. – Vol. 1745, N 1. – P. 012077. –DOI: 10.1088/1742-6596/1745/1/012077.
- Björck, Å. Iterative refi nement of linear least squ ares solut ions / Å. Björck, // BIT Numerical Mathematics.– 1994. – N7. P. 257–278. https://doi.org/doi:10.1007/BF01939321.
- Ivanov, D.V. Symmetrical Augmented System of Equations for the Parameter Identifi cation of Discrete Fractional Systems by Generalized Total Least Squares / D.V. Ivanov and A.I. Zhdanov//Mathematics. – 2021. – Vol. 9, N 24: 3250. https://doi.org/10.3390/math9243250
- Van Huffel, S. Analysis and properties of the generalized total least squares problem AX≈B, when some or all columns in A are subject to error / S. van Huffel, J. Vandewalle // SIAM J. matrix anal. appl. – 1989. – Vol. 10 N3, P. 294-315.
