【摘 要】
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采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对永磁同步电机的转子位置和速度进行估计的研究方法,难以建立精确的模型,在噪声不确定的情况下无法保证估计精度,发生滤波扩散的可能性增大。研究了
【机 构】
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东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB090330)
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采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对永磁同步电机的转子位置和速度进行估计的研究方法,难以建立精确的模型,在噪声不确定的情况下无法保证估计精度,发生滤波扩散的可能性增大。研究了自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF),该方法将基于改进的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法和基于新息的自适应扩展卡尔曼滤波算法相结合,对系统影响较大的噪声矩阵进行实时更新。实验结果表明,AEKF控制策略相较于传统EKF算法对转子位置和转速估计精度更高,几乎没有转速超调,且算法具有良好的参数鲁棒性,提高了永磁同步电机控制系统的稳定性。
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