【摘 要】
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基于永磁同步电机(PMSM)无传感器矢量控制性能要求,提出一种无传感器PMSM非线性系统参数辨识最优自适应中心差分估计(Adaptive Central Divided Kalman Filtering,ACDKF)方法.该
【机 构】
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郑州轻工业学院电气信息工程学院,郑州轻工业学院软件学院,西安航天精密机电研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金联合资助项目(U1204603);郑州轻工业学院博士基金项目(2011BSJJ00048)
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基于永磁同步电机(PMSM)无传感器矢量控制性能要求,提出一种无传感器PMSM非线性系统参数辨识最优自适应中心差分估计(Adaptive Central Divided Kalman Filtering,ACDKF)方法.该法基于Bayesian最优估计框架,利用Stirling多项式插值逼近确定Sigma采样点及其权值,构建CDKF估计算法;同时考虑系统噪声统计时变统计特性,基于估计信息和残差实现噪声自适应在线估计调整,面向永磁同步电机复杂工况条件下观测电流信号,实时估计转子转速和角位移.仿真结果表明该
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