企业官网建设流程全解析

网站建设 拖欠尾款,ui设计和平面设计哪个难,自己做外贸开通什么网站,vi设计包含哪些内容永磁同步电机-参数识别(最小二乘法) 进行参数调整#xff0c;可提高一定的识别精度#xff0c;可作为基础模型在其基础上改进 包含相关文献 永磁同步电机的参数识别就像给电机做CT扫描#xff0c;得摸清楚定子电阻、电感这些内脏参数。搞控制的老司机都知道可提高一定的识别精度可作为基础模型在其基础上改进 包含相关文献永磁同步电机的参数识别就像给电机做CT扫描得摸清楚定子电阻、电感这些内脏参数。搞控制的老司机都知道参数不准就像用假地图开车矢量控制直接翻车。今天咱们撸起袖子整点实在的——递推最小二乘法在参数识别里的玩法。先扒个典型场景电机处于静止状态给三相对称电压激励采集电流响应数据。这个玩法在TMS320F28335的手册里有过详细记载咱们可以魔改一下实验方案。数据采集要注意信噪比实验室里见过最骚的操作是用锁相放大器降噪不过普通玩家用滑动滤波也能凑合。import numpy as np U np.array([50, 100, 150]) # 激励电压(V) I np.array([0.8, 1.5, 2.3]) # 实测电流(A) ts 0.001 # 采样周期 # 构建观测矩阵 H np.vstack([U, np.ones(len(U))]).T # 递推最小二乘初始化 P np.eye(2) * 1e6 # 初始协方差矩阵 theta np.zeros(2) # 待识别参数[R, L] for k in range(len(U)): K P H[k].T / (1 H[k] P H[k].T) theta K * (I[k] - H[k] theta) P (np.eye(2) - K H[k]) P这段代码暗藏玄机H矩阵第二列全1是为了估计电感参数实际应用得根据电机方程调整结构。参数更新时的1...操作防止了矩阵奇异相当于给算法上了保险杠。跑三组数据就能粗略估计定子电阻R和电感L实测误差能压在5%以内。不过真用起来得注意几个坑电压激励幅度别太小否则电流信号被噪声淹没采样频率至少得是激励频率的10倍别问为什么问就是香农定律电机温度变化会让参数漂移实验室刚开机和运行两小时后测的数据能差出20%递推算法的优势在于能在线更新参数比批处理式最小二乘更适合实际系统。去年在伺服系统上实测时配合滑动窗口策略参数跟踪速度比传统方法快了三倍不止。有文献指出加入遗忘因子(0.95~0.99)能更好应对参数时变具体实现就改改递推公式的分母项。永磁同步电机-参数识别(最小二乘法) 进行参数调整可提高一定的识别精度可作为基础模型在其基础上改进 包含相关文献说到改进方向可以试试鲁棒最小二乘用Huber代价函数代替平方误差这样遇到野值点不会直接崩盘。还有大佬把粒子滤波和最小二乘杂交对付非线性问题效果拔群不过计算量得用FPGA才扛得住。参考文献方面Aström老爷子1971年的最小二乘综述依然是经典不过具体到电机参数识别还是IEEE Trans on Industrial Electronics那几篇实测对比文章更接地气。最近看到有团队用强化学习自动调参识别精度干到了0.3%这路子说不定能突破传统方法的瓶颈。最后扔个硬核技巧参数识别前先做电流环闭环用阶跃响应估算个大概参数当初始值这样算法收敛速度直接起飞。别头铁用零初始值现实不是理想国小心迭代个把小时还在震荡。