基于强跟踪扩展卡尔曼滤波器的感应电机观测器设计

感应电机无位置传感器矢量控制系统中所设计的传统扩展卡尔曼观测器,当模型精度较大误差或工作状态变化时,会影响状态变量估计值的精度.为解决这一问题,设计了一种带衰减因子的强跟踪扩展卡尔曼滤波器.通过理论分析及Matlab/Simulink环境下的仿真表明,改善后的强跟踪扩展卡尔曼滤波器相比传统的扩展卡尔曼滤波器,可以更有效...     

高频信号扩展卡尔曼滤波器设计

为了实现永磁同步电动机转子位置估计试验的高频信号滤波,基于扩展卡尔曼滤波器原理,提出了一种改进的基于FPGA的信号提取方案,设计了高频信号扩展卡尔曼滤波器。该滤波器采用迭代算法提取转子位置信息,并对基频控制电流进行滤波处理,比传统IIR滤波器或FIR滤波器具有更快的滤波速度和更好的滤波性能。该滤波器简单易实现,消除了反馈回路中的低通滤波器。由于反馈回路中没有高频信号成分的干扰,控制器对高频位置估计的影响较小,所设计的位置估计器几乎不受控制器的影响,简化了位置估计器的设计。最后,仿真结果说明文中方法的可行性,并给出了一个基于EKF的低速无传感器试验。     

卡尔曼滤波器在角位移检测系统的应用

0 引 言 在对某单位的装备进行改造的过程中,需采用整角机进行角位移检测,为此,我们采用了如图1的检测方案。其中θ′和θ分别表示粗、精两个被测量,由变换器输出的sinθ,cosθ,     

卡尔曼滤波器在液压系统辨识中的应用

一、概述众所周知,在对液压系统或元件进行控制和研究时,首要的任务就是用恰当的数学模型来描述被控对象的动态特性,只有掌握了数学模型才能对系统进行深入的研究和精确的控制。由于液压系统包含一些理论上难以精确确定的参数和非线性因素,以及系统参数随实际     

基于卡尔曼滤波器的传感器故障诊断

传感器故障诊断是当今研究的热点领域.利用卡尔曼滤波器及多重故障假设检验方法检测发动机控制系统传感器硬、软故障,并实现故障传感器的输出重构.仿真表明,所研究的方法能及时、有效地检测到故障传感器,并对其进行隔离和重构,没有发生误报和漏报现象.     

基于扩展卡尔曼粒子滤波算法的锂电池SOC估计

锂电池荷电状态用来描述电池剩余电量的多少,进而反映电动汽车的续驶里程,是电池管理系统中的核心参数。电池循环次数、瞬间大电流以及温度等因素都会使电池特性发生变化,使用扩展卡尔曼滤波算法对电池荷电状态进行估计,会有较大的误差甚至导致算法不收敛。为了有效地抑制发散以及噪声的影响,基于锂电池混合噪声模型,应用扩展卡尔曼粒子滤波算法对锂电池荷电状态和电流漂移噪声进行同步估计。最后根据充放电试验数据进行仿真分析,结果证明了该算法的优越性。     

一种基于卡尔曼滤波器的PID控制仿真研究

针对某一实际电液位置伺服系统,采用卡尔曼滤波器与普通PID控制相结合的方法对系统进行仿真研究。结果表明:采用卡尔曼滤波器后,控制效果得到了明显的改善。     

基于卡尔曼滤波器的轮式机器人定位方法

以自主研发的两轮差动驱动轮式机器人为试验平台,以码盘、陀螺仪和数字罗盘作为机器人的定位系统,建立了两轮差动机器人的运动学方程,采用卡尔曼滤波器对3种传感器的数据进行融合,获得机器人的位置和姿态信息。     

基于模糊卡尔曼滤波器的锂电池荷电状态与健康状态预测

针对当前锂电池荷电状态(State of charge, SOC)与健康状态(State of health, SOH)预测精度较低的问题,提出了一种基于模糊卡尔曼滤波器的预测方法。采用非线性二阶电阻电容模型表示锂电池,并通过最小二乘误差优化算法对模型参数进行估计,从而更准确地确定蓄电池容量作为SOH值的基础。扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman filter, EKF)可在初始SOC值未知的情况下对其进行准确预测,而模糊逻辑有助于消除测量和过程噪声。仿真结果表明,在城市测功机驱动计划期间(Urban dynamometer drving schedule, UDDS)测试中最大的SOC估算误差是0.66%;通过离线更新卡尔曼滤波器,可对电池容量进行估计,结果表明,最大估计误差为1.55%,从而有效提高了SOC值的预测精度。     

感应电机磁场有限元仿真模拟研究

运用电磁场有限元分析软件Maxwell 2D对感应电机的电磁场进行了详细的分析,探讨了在静态的求解区域下发电机的静态磁场、空载磁场和额定负载磁场,验证了用RMxpr电机设计软件所设计的电机方案的合理性。     

GPS/SINS组合导航系统中卡尔曼滤波器的应用

在现代生活中,GPS/SINS组合导航系统得到了越来越多的应用.文中介绍了卡尔曼滤波器在处理多个导航系统传来的数据中的应用,并且能够自动校正系统,以达到更高精度的要求.     

基于卡尔曼滤波器组的航空发动机传感器故障诊断

在发动机线性模型基础上,结合卡尔曼滤波理论,设计了基于一组卡尔曼滤波器的发动机传感器故障诊断系统,实现了在发动机稳态或动态情况下,对单一或多重传感器突变及漂移故障的检测,并应用故障诊断方法进行仿真试验.仿真结果表明,应用基于卡尔曼滤波器组的故障诊断方法可以及时、准确地对传感器软硬故障进行检测及诊断,验证了所设计的容错效果.     

双馈感应电机11电平逆变器系统研究

为使双馈感应电机运行更平滑稳定、性能得到提高而进行研究,发现逆变器输出电平越高,越类似正弦波,电机特性越好。鉴于此,介绍了11电平逆变器驱动双馈感应电机的系统,通过给双馈电机一端接不对称4电平逆变器,另一端接对称3电平逆变器来实现11电平。该方案不会产生中性点纹波,与一系列H桥相比,使用了较少的直流电源。采用多级载波SPWM进行驱动,将基于调速范围的固定直流偏置电压加入参考波形,来产生所需电平数,可减少逆变器开关数目。     

感应电机电磁转矩性能分析与研究

本文对三相感应电机在不同磁场定向下及六相感应电机在梯形波相电流驱动下的电磁转矩进行了比较分析.比较了两种电机在突加负载情况下的电磁转矩响应曲线.仿真和实验结果验证了六相感应电机比三相感应电机电磁转矩脉动频率高,幅值小,稳定性强以及同等电流下产生电磁转矩高的特点.     

基于模糊神经网络系统的三相感应电机矢量控制

为实现三相感应电机稳定控制,提出了一种基于自适应模糊神经网络推理系统（ANFIS）的感应电机矢量控制方法。ANFIS结合了模糊逻辑的调节能力与神经网络的自适应能力,被广泛的应用到电机的参数估计、转速、转矩和磁链控制中。在分析感应电机工作原理的基础上,推导出其数学模型,在Matlab/Simulink上采用基于ANFIS的矢量控制对三相感应电机进行系统仿真,仿真结果表明,该控制策略转矩波动小,转速响应快,具有良好的动态和静态性能。     

六相感应电机转子感应电压有限元分析与研究

针对多相电机控制模式复杂性的特点,本文提出一种新颖的控制方式:即六相感应电机梯形波相电流控制。本文主要对磁势解耦时定子、转子磁链进行了理论和有限元分析计算,并通过有限元分析计算出的磁链进一步分析计算转子感应电压。并实验测量了梯形波相电流驱动下六相感应电机转子感应电压,结果表明转子感应电压的有限元分析和实验结果是一致的。     

基于SVPWM技术的感应电机转子磁场定向控制系统研究

文章对基于SVPWM技术的感应电机调速系统进行了研究,并就感应电机转子磁场定向矢量控制进行了详细分析,提出了一种简单的电压源逆变器供电的感应电机转子磁场定向控制策略,并进行了MATLAB仿真和实验验证。仿真和实验结果表明了该方法的有效性,同时也表明该矢量控制方法具有优良的动态响应及带负载能力。     

大功率直线感应电机的优化设计研究

针对北京地铁机场线进口直线电机车辆维修成本高、售后服务迟缓、购买备品备件困难等问题,开展了具有自主知识产权的大功率强迫风冷式直线感应电机轨道交通车辆的研究。就车辆电机研发过程从理论上推导了直线感应电机修正的T型等效电路,通过有限元分析电磁特性提出了一种新的电磁设计程序算法。在此基础上利用现代电机设计技术,采用电磁场和电路计算等手段,对大功率牵引直线电机的电磁参数和机械结构参数进行优化设计和计算。仿真与试验结果表明,自主研发的国产化直线感应电机具有良好的加减速性能,其力特性及电特性满足设计要求,提出的电磁设计程序和控制策略可行。安装了研制电机的直线电机轨道交通样车在各种工况下均能在试验线上可靠稳定运行。     

采用像素编码技术的感应电机定子故障诊断

分析了三相定子电流Park矢量轨迹与电机故障特征之间的内在联系,确定可以将Park矢量轨迹像素作为定子线圈故障诊断的依据.在此基础上,从模式识别的角度,提出了一种基于Park矢量轨迹的极坐标系"像素"编码的定子线圈匝问短路故障诊断方法.该方法采用像素矩阵编码提取匝间短路故障特征矢量,运用RBF神经网络实现对故障的自动识别.试验结果表明,该方法诊断定子线圈短路故障,具有较高的准确性.     

基于卡尔曼滤波器的交流伺服系统自适应滑模控制

为了减小负载转矩扰动和系统参数摄动对永磁同步电机控制系统的影响,提出了一种基于卡尔曼滤波器的自适应滑模速度控制器。该控制器由自适应律估计参数摄动项,用卡尔曼滤波器估计外部扰动项。设计了含积分作用的滑模面,以保证电机转速的无静差跟踪;采用了指数趋近律,以提高趋近速度并削弱抖振。卡尔曼滤波器估计得到的系统外部扰动前馈补偿至控制器的输出,用于有效降低滑模控制器的不连续切换项造成的系统抖振。实验结果显示:跟踪设定的600r/min转速时,控制器稳态转速精度达到±1r/min。电机在以600r/min稳速运行时,设计的控制器在1.6N·m的外部转矩扰动下的最大转速波动比传统PI控制器的转速波动减小了2%。仿真分析和实验数据表明基于卡尔曼滤波器的自适应滑模控制器对交流伺服控制系统具有较强的抗扰动性、鲁棒性以及良好的稳态性能。