基于PMSM五阶CKF无传感器控制的EPS仿真研究

针对PMSM转子位置和转速估计精度不足的问题,提出了一种基于五阶CKF算法的PMSM无传感器控制方法,并将其应用于EPS系统的助力控制中。首先,建立了基于PMSM的EPS系统离散数学模型;其次,介绍了基于五阶球面-容积方法,推导了五阶CKF算法,并基于五阶CKF算法实现了对PMSM转子位置和转速的精确估计;最后,将基于五阶CKF算法的PMSM无传感器控制应用于EPS系统之中,构建了基于五阶CKF算法的PMSM无传感器控制的EPS助力控制系统。通过Carsim/Simulink联合仿真,对提出的控制算法进行了验证,结果表明该算法能够改善EPS系统的助力控制效果。     

基于改进PSO与广义五阶CKF算法的PMSM无传感器控制

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CKF算法,对电机转速和转子位置估计精度更高,基于改进PSO转速环PI参数的优化方法能够改善PMSM的控制效果,将改进PSO与广义五阶CKF算法相结合有利于改善PMSM的无传感器控制效果.