【摘 要】
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在永磁直线同步电机(PMLSM)的无传感器控制系统中,需要对动子的位置和速度进行实时状态估计.针对标准的容积卡尔曼滤波算法在PMLSM无传感控制中存在状态协方差矩阵易失去非负
【机 构】
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河南理工大学电气工程与自动化学院 河南焦作454000
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在永磁直线同步电机(PMLSM)的无传感器控制系统中,需要对动子的位置和速度进行实时状态估计.针对标准的容积卡尔曼滤波算法在PMLSM无传感控制中存在状态协方差矩阵易失去非负定性,以及噪声统计特性未知时变导致的滤波精度降低甚至发散的问题,提出一种容积卡尔曼滤波的改进算法.该算法结合平方根滤波和改进的渐消型记忆时变噪声估值器特点,能够保证滤波过程中状态协方差阵的非负定性,同时具有应对噪声变化的自适应能力.在永磁同步直线电机的无传感控制仿真实验中,改进的CKF算法能够明显提高标准CKF的滤波精度,在速度跟踪性能上,负载突变前、后的最大跟踪误差百分比分别为0.428 6％、0.146 8％,稳定跟踪后的跟踪误差百分比稳定在0.045 7％.
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