【摘 要】
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针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)估计永磁同步电机(PMSM)速度、位置存在模型不精确,噪声不确定时估计精度不高、实时性差,且有可能导致滤波发散的问题,采用一种基于Sage-Husa的
【基金项目】
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河南省重点研发与推广专项科技攻关项目,河南省高校基本科研业务费专项资金资助项目(NSFRF140115),河南省教育厅科学技术重点研究项目(12A470004).
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针对传统扩展卡尔曼滤波(EKF)估计永磁同步电机(PMSM)速度、位置存在模型不精确,噪声不确定时估计精度不高、实时性差,且有可能导致滤波发散的问题,采用一种基于Sage-Husa的自适应渐消扩展卡尔曼滤波(AFEKF)算法。为了提高模型误差鲁棒性、减少超调,采用一种新型的基于指数趋近律的滑模转速控制器(SMC)。实验结果表明:所提出的控制策略相较于传统的比例积分(PI)和EKF算法能准确估计转速和位置。在启动时能较快到达预定速度,且无超调现象,迅速达到稳定状态;在加载后最大偏差较传统算法减小了1. 77%,且稳定状态下,转速误差下降了0. 371%,稳态位置误差减小了0. 45%。证实所提算法在PMSM无传感器控制系统中稳定性强,具有更好的实用性。
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