모델 참조 적응 시스템에 기반한 영구 자석 동기 전동기 다중 파라미터 식별 - 시뮬레이티드 어닐링 입자 군 최적화 알고리즘

영구 자석 동기 전동기(PMSM) 파라미터의 정확한 식별은 고성능 구동 제어의 기초입니다. 전통적인 PMSM 다중 파라미터 식별 방법은 동제어의 수학 모델이 성능이 저하되어 식별 결과의 불확실성과 낮은 식별 정확도 문제를 겪습니다. 여기에서는 모델 참조 적응 시스템과 시뮬레이티드 어닐링 입자 군 최적화(MRAS-SAPSO)에 기반한 PMSM의 다중 파라미터 식별 방법을 제안합니다. 알고리즘은 먼저 모델 참조 적응 시스템 방법을 통해 PMSM의 전기 파라미터(상 조 winding 저항 R, 교차 축 인덕턴스 L, 자기 연계 ψf)를 식별합니다. 두 번째로, 이 결과를 입자 군 최적화 식별의 초기 집단으로 사용하여 전동기 제어 시스템의 전기 및 기계 파라미터(관성 모멘트 J 및 감쇠 계수 B)를 추가로 최적화하고 식별합니다. 또한 최적화 검색 과정에서 입자 군의 조기 수렴과 같은 문제를 피하기 위해 다중 파라미터 식별을 최적화하는 적응형 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘의 결과를 도입합니다. 시뮬레이션 실험 결과 MRAS-SAPSO 알고리즘으로 얻어진 다섯 가지 식별 파라미터는 매우 정확하고 안정적이며, 이들 간의 실제 값과의 오차는 2% 미만입니다. 이는 또한 이 식별 방법의 효과성과 신뢰성을 검증합니다.