【摘 要】
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为提高永磁同步电机无传感器控制效果,针对电机转速估计精度及PI参数优化的问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)的PI参数与广义五阶容积卡尔曼滤波(CKF)算法的PMSM无传感器控制方法。首先,建立了PMSM的离散数学模型,推导了其转速环传递函数,并以此为适应度函数利用基于柯西变异的改进PSO算法来对转速环PI参数进行优化;其次,利用广义五阶容积规则推导了广义五阶CKF算法,构建了基于改进PSO的PI参数和广义五阶CKF算法的PMSM无传感器控制方法;最后,实验结果表明,广义五阶CKF算法相较于三阶CK
【机 构】
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安徽工程大学机械与汽车工程学院,安徽工程大学汽车新技术安徽省工程技术中心,合肥工业大学汽车与交通工程学院,安徽工程大学高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51605003,51575001),高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室开放基金(GDSC202013),安徽省高校科研平台创新团队建设项目(2016-2018)。
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为提高永磁同步电机无传感器控制效果,针对电机转速估计精度及PI参数优化的问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)的PI参数与广义五阶容积卡尔曼滤波(CKF)算法的PMSM无传感器控制方法。首先,建立了PMSM的离散数学模型,推导了其转速环传递函数,并以此为适应度函数利用基于柯西变异的改进PSO算法来对转速环PI参数进行优化;其次,利用广义五阶容积规则推导了广义五阶CKF算法,构建了基于改进PSO的PI参数和广义五阶CKF算法的PMSM无传感器控制方法;最后,实验结果表明,广义五阶CKF算法相较于三阶CK
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