Ước lượng tham số động cơ điện một chiều bằng phương pháp khởi tạo lai RLS-EKF dựa trên mô hình ARX/MIMO

Abstract

Điều khiển chính xác động cơ điện là vấn đề khó khăn bởi chúng là đối tượng phi tuyến, có nhiều thông số thay đổi trong quá trình hoạt động, đặc biệt là sử dụng các lý thuyết điều khiển hiện đại vốn rất cần thông số mô hình chính xác. Bài báo trình bày phương pháp kết hợp lai giữa bình phương đệ quy (RLS) và bộ lọc Kalman mở rộng (EKF), bằng cách sử dụng kết quả từ RLS làm giá trị khởi tạo cho EKF, làm cho EKF bắt đầu từ một miền nghiệm sát giá trị thực tế hơn, qua đó giảm độ nhạy và cải thiện khả năng hội tụ. Lý thuyết nghiên cứu được ứng dụng ước lượng thông số cơ điện của động cơ điện một chiều. Kết quả mô phỏng và thực nghiệm đều cho thấy phương pháp RLS-EKF cho hiệu quả tốt hơn so với RLS. Trong thực nghiệm, sai số ước lượng của RLS-EKF đối với các tham số R, K, J và b lần lượt là 6.57%, 0.08%, 0.55% và 4.28%. Đồng thời, phương pháp này đạt RMSE, MAE và FIT lần lượt là 0.04086, 0.01267 và 92.32% đối với dòng điện phần ứng và 0.5891, 0.1811 và 99.29% đối với tốc độ góc. Nội dung nghiên cứu là cơ sở tin cậy để lựa chọn phương pháp nhận dạng phù hợp với các yêu cầu khác nhau về độ chính xác và thời gian thực trong mô hình hóa và điều khiển động cơ điện một chiều.