基于AEKF的永磁同步电机转速估计算法研究

论文摘要

针对在转速估算研究中采用常数矩阵不能准确描述永磁同步电机(PMSM)在不同运行条件下系统噪声的问题,提出了一种基于新息序列和状态残差的自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)。同时,对AEKF的稳定性进行理论上的探究。经仿真验证,与传统扩展卡尔曼滤波算法相比,AEKF在收敛速度和收敛精度上更优,参数鲁棒性更好。

论文目录

• 0 引 言
• 1 PMSM数学模型
• 2 AEKF观测器
•   2. 1 EKF数学模型
•     （1） 预测阶段。先验状态估计和先验误差方差阵的计算式为
•     （2） 更新阶段。卡尔曼增益的计算,后验状态估计和后验误差方差阵的计算:
•   2. 2 AEKF数学模型
•   2. 3 AEKF的稳定性分析
• 3 仿真试验验证
•   3. 1 仿真参数设定
•   3. 2 仿真试验及结果分析
•     3. 2. 1 估算结果及数据统计
•     3. 2. 2 参数鲁棒性
•     3. 2. 3 稳定性探究
• 4 结 语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 何智成,张振宇,周兵

关键词: 永磁同步电机,转速估计,新息序列,状态残差,自适应扩展卡尔曼滤波

来源: 电机与控制应用 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室

基金: 国家自然科学基金创新研究群体基金项目(51621004),国家自然科学基金联合基金项目(U1864207),国家重点研发计划课题项目(2016YFB0100903-2),广西科技大学汽车零部件与车辆技术重点实验室开放项目(2017GKLACVTKF01)

分类号: TM341

页码: 61-69

总页数: 9

文件大小: 2112K

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