REGULARIZED ALGORITHM FOR IDENTIFICATION OF PARAMETERS OF INDUCTION MOTORS WITH ERRORS IN VARIABLES
Authors: Иванов Д.В. , Сандлер И.Л. , Макаров С.И. 
Published: September 2024

В течение эксплуатации параметры асинхронного двигателя могут сильно отклоняться от паспортных значений, поэтому применяются различные методы идентификации параметров. Статья посвящена разработке нового метода идентификации K-параметров асинхронного двигателя с ошибками в переменных. Для того, чтобы модель на основе К -параметров адекватно описывала асинхронный двигатель необходимо, чтобы скорость вращения вала была постоянной или изменялась медленно это приводит к тому, что задача идентификации К -параметров плохо обусловлена, а в случае постоянной скорости некорректная. Токи и напряжения в реальных системах идентификации всегда измеряются с ошибками. Помимо ошибок измерений ошибки в модель также вносят дискретизация и погрешности в оценивании первых и вторых производных. Применение метода наименьших квадратов (МНК) для оценивания K-параметров асинхронных двигателей с ошибками измерений приводит к смещенным оценкам. В статье предложен алгоритм идентификации параметров асинхронного двигателя на базе итерационной регуляризации метода полных наименьших квадратов. Предложено правило останова итерационной регуляризации на основе равенства дисперсий правой и левой части уравнения. Данный алгоритм позволяет существенно улучшить обусловленность решаемой задачи. Результаты имитационного моделирования показали, что предложенный алгоритм идентификации позволяет улучшить точность оцениваемых параметров по сравнению с ранее известными алгоритмами, такими как метод наименьших квадратов, метод полных наименьших квадратов. Разработанный в статье регуляризованный алгоритм идентификации может применяться в адаптивных системах управления асинхронным двигателем и для создания новых эффективных алгоритмов диагностики предотказных состояний.
During operation, the parameters of an asynchronous motor can deviate greatly from the nameplate values, therefore various methods for identifying parameters are used. The article is devoted to the development of a new method for identifying K-parameters of an asynchronous motor with errors in variables. In order for a model based on K-parameters to adequately describe an asynchronous motor, it is necessary that the shaft rotation speed be constant or change slowly; this leads to the fact that the task of identifying K-parameters is poorly defined, and in the case of a constant speed, incorrect. Currents and voltages in real identification systems are always measured with errors. In addition to measurement errors, discretization and errors in estimating the first and second derivatives also introduce errors into the model. The use of the ordinary least squares (OLS) for estimating the K-parameters of asynchronous motors with measurement errors leads to biased estimates. The article proposes an algorithm for identifying the parameters of an asynchronous motor based on iterative regularization of the total least squares method. A rule for stopping iterative regularization is proposed based on the equality of the variances of the right and left sides of the equation. This algorithm can significantly improve the conditionality of the problem being solved. The results of simulation modeling showed that the proposed identification algorithm can improve the accuracy of the estimated parameters compared to previously known algorithms, such as the least squares method and the full least squares method. The regularized identification algorithm developed in the article can be used in adaptive control systems for asynchronous motors and to create new effective algorithms for diagnosing pre-failure conditions.