基于线性化EKF的永磁同步电机无位置传感器控制

本文分析了传统扩展卡尔曼滤波器在永磁同步电机无位置传感器控制中的应用原理,针对其非线性、计算量大的特点,构建了旋转坐标系下的扩展卡尔曼滤波器模型,并考虑了转动惯量的影响,最终提出了一种基于换元法的线性化算法。通过理论推导和仿真实验,比较分析了该算法和传统扩展卡尔曼滤波器算法。结果表明该算法计算量小,能准确地估计转子位置和转速,具有良好的稳态精度和动态特性。     

基于粒子滤波器的移动机器人SLAM算法及仿真

同步定位并且能够精确构建环境地图的能力是机器人实现真正自主的必要前提.基于卡尔曼滤波器的SLAM算法有两个重要的缺陷,即计算的复杂性以及数据相火性问题,使得其不能在SLAM领域中广泛应用.本文提出一种基于粒子滤波器的SLAM算法,并建立其二维仿真模型.保持控制量噪声不变,改变观测量噪声,对本文算法和基于卡尔曼滤波器的算法进行了比较.仿真结果表明,在相同的噪声条件下,仪使用3个粒子的基于粒子滤波器的SLAM算法对路径和路标的估计误差均远小于基于卡尔曼滤波器的SLAM算法.     

一种基于增量式卡尔曼滤波器的PMSM转速滤波算法

为了滤除永磁同步电机转子转速测量环节存在的量化误差等噪声,提出一种基于增量式卡尔曼滤波器的转子转速滤波算法.该算法通过两个相邻周期的离散运动方程相减的方式消除负载转矩项,根据卡尔曼滤波器原理,推导出基于增量式卡尔曼滤波器的永磁同步电机转子转速滤波算法,并与低通滤波器的滤波效果进行比较分析.研究表明,基于增量式卡尔曼滤波器的滤波算法可以在不带来延时的前提下有效滤除转速测量噪声,并且计算负荷显著减少,对电机参数依赖度低.仿真和实验结果验证了所提算法的有效性.     

改进型Sage-Husa卡尔曼滤波器在电压暂降检测中的应用

电压暂降是电网中的一个关键电能质量问题。用于电压暂降检测的Sage-Husa型卡尔曼滤波器具有形式简单、计算量小、响应速度快的优点,但在系统阶次较高时容易出现滤波发散的问题。为避免滤波发散,同时进一步提高该滤波器的实时响应速度,改进Sage-Husa型卡尔曼滤波器中的噪声矩阵估计器,给出基于改进后Sage-Husa卡尔曼滤波器的电压暂降快速检测方法,并通过仿真和实验证明了该方法的有效性。与传统的Sage-Husa型卡尔曼滤波器相比,改进后Sage-Husa卡尔曼滤波器避免了滤波发散的现象,同时提高了的响应速度。     

基于综合型卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估算

针对锂离子电池的荷电状态(SOC)估算问题,给出一种综合型卡尔曼滤波算法。该算法采用递推最小二乘算法(RLS)对锂离子电池模型参数进行实时在线辨识和参数更改;采用综合型卡尔曼滤波器估计电池SOC,即针对模型状态空间方程中的线性部分和非线性部分,分别使用线性卡尔曼滤波器(KF)和平方根高阶容积卡尔曼滤波器(SHCKF)计算。两种卡尔曼滤波器结合的综合型策略能够有效减小计算复杂度。其中,SHCKF结合了五阶球面-径向容积法则和平方根滤波技术,比扩展卡尔曼滤波器(EKF)、无迹卡尔曼滤波器(UKF)和容积卡尔曼滤波器(CKF)等传统非线性滤波器的估计精度更高,数值稳定性更强。实验结果证明了该综合型算法的可行性和有效性。     

用于拦截高超速随机机动目标的自适应两步算法

针对高超速随机机动目标拦截的末制导问题,将改进的自适应两步时变噪声统计估值器和经典的不敏卡尔曼滤波器融入静态多模型滤波器,提出一种自适应两步-快速多模型算法.和传统成型滤波器/扩展卡尔曼滤波器算法相比,该算法估计精确度高,收敛速度快,并对测量噪声波动具有一定的鲁棒性.对传统部分信息微分对策导引律加以改进,提出一种基于逻辑判断的微分对策导引律.将滤波算法融入该导引律,实现了滤波/制导一体化的设计方法.所提出的设计方法较比例导引律和传统微分对策导引律具有更好的寻的性能.蒙特卡洛仿真研究验证了结论的正确性.     

再入弹道目标跟踪问题方法研究

本文研究重返大气层阶段的弹道目标跟踪问题。针对再入弹道目标给出了一种状态方程和量测方程都具有高度非线性地数学模型,在该模型基础上有针对性地设计了三种次最优非线性滤波器,分别为扩展卡尔曼滤波器、Unscented 卡尔曼滤波器和粒子滤波器。仿真实验结果表明所设计的三种滤波器分别在精度和计算复杂性上均有良好表现。     

Galileo导航滤波器设计

针对Galileo系统提出扩展卡尔曼滤波器算法。该算法从Galileo接收机输出的定位结果入手,采用当前统计模型,利用线性卡尔曼滤波器进行动态定位数据的处理。本模型简单,实时忡好,滤波后定位精度得到提高。仿真结果证明该模型是有效的。     

基于线性化扩展卡尔曼滤波器的空心杯永磁同步电机控制系统

分析了传统扩展卡尔曼滤波器(EKF)在空心杯永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制系统中的应用原理,构建了旋转坐标系下的EKF模型,提出了一种基于换元法的线性化算法.仿真和试验结果表明,该算法既能准确估计转子位置又能有效降低计算量,能很好地应用于空心杯PMSM的无位置传感器控制系统.     

改进卡尔曼滤波器作动态谐波估计

应用卡尔曼滤波器作在线谐波估计的关键在于如何确定动态噪声和量测噪声的统计特性.此外,卡尔曼滤波器还受到滤波器饱和的影响,使它对信号的突变变得迟钝.针对上述问题,提出了一种基于更新序列和滤波器饱和抑制技术的新型自适应卡尔曼滤波器.通过对量测更新序列的相关性分析,估计出量测噪声方差阵.再利用递归算法,在给定精度下,求解最优滤波增益方程得到最优增益,进而修正滤波参数,结合滤波器饱和抑制技术来改善滤波器的性能.通过仿真实验确认了这种方法的有效性.     

基于扩展卡尔曼滤波的无速度传感器无刷双馈感应电机直接转矩控制

本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的无速度传感器无刷双馈感应电机直接转矩控制策略。通过对三相无刷双馈感应电机在转子速度坐标系下的数学模型进行分析,推导出系统的状态方程和观测方程,实现基于扩展卡尔曼滤波算法的转子速度和功率及控制绕组磁链的估计。根据磁链的估计值计算出电磁转矩,并通过对控制绕组磁链进行定向和逆变器开关状态的判定实现无刷双馈感应电机的转矩控制。仿真结果表明,在速度给定阶跃变化、负载突变的情况下,所提控制策略均能实现对转速和磁链的精确估计,系统运行稳定。     

基于扩展卡尔曼滤波器的永磁同步电机转速估计方法研究

研究了利用扩展卡尔曼滤波器(extended kalman filter, EKF)对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)矢量控制系统进行参数精确估计的方法。通过引入定子电流和电压,在线估计电机的定子磁链、电机转速和转子位置,进而实现永磁同步电机的无传感器控制。仿真结果表明EKF准确地观测了电机转速和磁链,所构建的无速度传感器矢量控制系统具有良好的控制性能。     

基于EKF的永磁同步电动机无位置传感器控制研究

提出了一种基于扩展Kalman滤波器(EKF)的永磁同步电机无位置传感器控制系统.利用易于检测的电机端电压和端电流,采用EKF算法实时估计电机的转速和磁极位置,得到矢量控制系统反馈信号和矢量变换角度.转速和电流控制器均采用PI控制,转速控制器输出作为电流控制器的参考信号,电流控制器产生SPWM逆变器的控制信号.仿真和实验结果表明EKF能在宽的转速范围内对系统的状态做出精确稳定的估计,基于EKF的永磁直线电机无位置传感器驱动系统具有良好的动态响应特性.     

基于EKF的PMSM无传感器控制及滤波参数选取

目前实现永磁同步电动机(PMSM)无速度传感器的方法有多种,卡尔曼滤波法因其具有自适应能力、抗干扰性强,易于软件实现等优点而广泛应用,针对 PMSM 数学模型,详细分析了扩展卡尔曼滤波(EKF)原理,并针对EKF 初始滤波参数如何选取这一问题,进行了研究,给出此参数的选取思路,为 EKF 参数选取工作提供了方便.仿真结果表明,基于 EKF 的 PMSM 无传感器控制系统运行稳定,动、静态性能良好,且验证了所采用的 EKF 参数选取方法的合理性.     

采用抗差扩展卡尔曼滤波器的感应电机转速估计方法

扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman fileter,EKF)已广泛应用于无速度传感器矢量控制转速估计。尽管扩展卡尔曼滤波器具有较强的抗干扰能力,但是面对粗差时仍然会出现较大的抖动,影响系统的控制性能。提出了一种基于抗差扩展卡尔曼滤波器的转速估计方法,分析了粗差对扩展卡尔曼滤波器估算精度的影响,探讨了在应用于感应电机转速估计时抗差EKF能否同样取得良好的估计精度,以及优于EKF的抗粗差性能。通过仿真与实验,对比了遇到较大外部干扰和估算误差干扰时抗差EKF与EKF的转速误差和磁链变化。仿真与实验结果表明,抗差EKF较EKF而言具有更好的抗粗差性能,可以使系统遇到干扰时更快收敛。     

采用扩展卡尔曼滤波磁链观测器的永磁同步电机直接转矩控制

提出利用卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)观测器对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)直接转矩控制(direct torque control,DTC)系统进行精确参数估计的方法。通过检测定子电压和电流,应用EKF观测器精确估计电机的定子磁链、电机转速和转子位置,间接估计转矩,近而实现PMSM的无速度传感器控制;同时改进常规的EKF估计状态方程,提高速度估计的精确性,并证明了基于EKF的控制系统的稳定性定理。仿真结果表明该方法减小了系统的非线性、参数变化以及干扰带来的影响,EKF能够准确估计状态变量,提高了直接转矩控制的性能。     

无轴承永磁同步电机无速度传感器控制系统

基于无轴承永磁同步电机的矢量控制系统,提出了采用扩展卡尔曼滤波器实现无速度传感器运行的控制策略。通过测量电机的端电压和流过定子线圈的电流在线估计电机转子的速度,实现具有较强自适应和抗干扰能力的无轴承永磁同步电机无传感器调速系统。建立了无轴承永磁同步电机状态方程及扩展卡尔曼滤波器速度估计离散算法。在MATLAB/Simulink环境下构建了无速度传感器运行仿真系统,对速度的辨识、电机的动态特性进行了仿真。仿真结果表明:扩展卡尔曼滤波器的速度辨识精度较高,具有良好的鲁棒性,基本满足无轴承电机无传感运行的要求。     

基于Γ-1模型的EKF分析与无速度传感器控制

为保证列车在速度传感器发生故障后的正常运行,在利用现有传感器的基础上,本文对无速度传感器矢量控制进行了研究。介绍了感应电机的Γ-1模型,在此基础上研究感应电机的扩展卡尔曼滤波(EKF)状态观测器与转速估算问题,提出了一个无速度传感器矢量控制方案,并构建了一个无速度传感器控制系统,实验验证了该方案的可行性。     

具有参数辨识的永磁同步电机无位置传感器控制

转子磁极位置估计的准确性决定永磁同步电机无位置传感器控制系统的性能,为了实现转子位置和转速的精确控制,需要对电机参数进行在线辨识。根据实际冰箱制冷系统需求,采用模型参考自适应系统构建无位置传感器矢量控制方案,在仿真研究电机参数变化对位置估算影响的基础上,提出了一种具有参数辨识的内埋式永磁同步电机无位置传感器控制方案。利用电机的电流模型,运用扩展卡尔曼滤波器对转子磁链和交轴电感同时进行在线辨识,并将辨识出的参数用于更新无位置传感器矢量控制算法中的电机模型。仿真和实验结果表明,参数辨识算法可以有效地辨识出实际的转子磁链和交轴电感,具有参数辨识的无位置传感器矢量控制方案可行有效,在压缩机厂商提供的电机参数存在一定误差的情况下可以保证冰箱制冷系统的性能。     

Speed sensorless torque control of an IPMSM drive with online stator resistance estimation using reduced order EKF

Speed sensorless control of an interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) based on direct torque control (DTC) is proposed in this paper. The rotor speed and position of the IPMSM are estimated based on an active flux concept, where, the active flux vector position is identical to the rotor position. The proposed algorithm does not require neither high frequency injection signal nor complicated schemes even at vary low speed operation. Torque/ flux sliding mode controller (SMC) combined with space vector modulation is proposed to improve the performance of the classical DTC. Stator resistance value is required for a stator flux and electromagnetic torque estimation. Its variation due to temperature or frequency degrades the scheme performance, especially, at low speed operation. To overcome this problem, a reduced order extended Kalman filter (EKF) is proposed to update online the stator resistance. The advantages of the direct torque control, sliding mode controller, and speed sensorless control are incorporated in the proposed scheme. Simulation works are carried out to show the ability of the proposed scheme at different operating conditions. The results demonstrate the activity of the scheme at wide range speed operation with load disturbance and parameters variation.