基于扩展卡尔曼滤波器的异步电机转速辨识

在异步电机控制基础上 ,利用扩展卡尔曼滤波器将转子转速看成系统的一个状态量 ,根据定子侧可以测量的电流、电压值 ,逐步估计出转子转速 ,为研制无速度传感器控制打下基础。     

基于模糊自适应扩展卡尔曼滤波器的异步电动机无速度传感器控制

针对传统扩展卡尔曼滤波器(EKF)固定的噪声协方差矩阵在观测感应电动机转速时不能同时满足系统动态和静态下精确估计的问题,提出了一种模糊自适应调整噪声协方差的方法。该方法可以根据状态鉴别器输出状态,经模糊自适应调整噪声协方差矩阵参数,解决了系统在动态和静态时对噪声协方差矩阵中不同参数需求的问题。仿真表明所提模糊自适应EKF转速估计精度更高,有效地提高了系统的抗干扰能力。     

基于卡尔曼滤波器的无刷直流电动机仿真

对已有的无刷直流电动机数学模型进行详细的分析,并提出了一种基于卡尔曼滤波器的无刷直流电动机调速系统建模仿真方法.在Matlab/Simulink环境下,采用独立功能模块与S函数相结合的方法,依据现有电机控制系统构造了一种无刷直流电动机的调速系统仿真模型.仿真系统进行PI转速调节,电机反馈转速经卡尔曼滤波器滤波.仿真和试...     

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.     

基于卡尔曼滤波器的无刷直流电动机转矩脉动控制系统

针对正弦波直流无刷电动机转矩纹波控制问题进行了讨论。提出了考虑转子磁链谐波影响的无刷直流电机的数学模型．在此基础上运用卡尔曼滤波器对电机磁链进行在线估计,并设计了一种转矩纹波控制系统。着重分析了卡尔曼滤波器的设计及其性能。仿真结果证明该控制系统能有效地消除转矩纹波。     

无位置传感器无刷直流电动机转速控制

成功地在变频空调中采用室内机ＣＰＵ－８７Ｃ１９６ＭＣ,控制无位置传感器的直流无刷送风电机调速,给出了硬件电路和软件程序框图,效果较好。     

异步电动机在Γ~(-1)模型下的扩展卡尔曼滤波器

传统的异步电动机T型模型对于线性系统的分析来说过于复杂,而且当参数变化时,电动机的方程变为时变方程且难以分析.本文分析了异步电动机Γ-1模型,它相对于T型模型来说不仅简化了电动机模型,减少电动机等效电路参数而且有利于矢量控制分析.在Γ-1模型下进行扩展卡尔曼滤波分析,可以简化矩阵的复杂性.若把电动机参数的变化归为状态噪声矢量,可使电动机矢量控制角估计更为精准,从而提高矢量控制性能.开环转速估计器不仅结构简单而且可以减少EKF矩阵计算量,对其做抗噪声低通滤波处理,能满足动态和稳态要求.控制系统采用高性能DSP实现,实验结果表明在较宽的速度范围内能达到令人满意的稳态性能.     

基于扩展卡尔曼滤波器的永磁同步电动机无传感器矢量控制

永磁同步电动机无传感器矢量控制中,鉴于直接计算法需要精确的数学模型、滑模观测器由于开关切换动作的不连续造成的抖振问题以及智能算法特别复杂的缺点,基于两相静止α-β坐标系下的数学模型,提出了采用扩展卡尔曼滤波算法实现转速和转子位置估计的方法,并运用Matlab/Simulink仿真实现.仿真结果表明,在转子初始位置未知的情况下,永磁同步电动机空载运行时扩展卡尔曼滤波算法估计的转子转速和转子位置值能够快速、无误差的收敛到实测值,额定负载运行时,该算法观测值与实测值存在误差但在允许范围内.该仿真实验验证了扩展卡尔曼滤波算法的有效性.     

粒子群算法优化扩展卡尔曼滤波器电机转速估计

转速估计的精度直接影响无速度传感器矢量控制的效果,针对感应电机扩展卡尔曼滤波器(EKF)转速估计中难以取得系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化的EKF转速估计方法.该方法利用改进的粒子群算法对EKF中的系统噪声矩阵和测量噪声矩阵进行优化处理,将优化后的EKF应用于感应电机转速估计.仿真试验表明,与试探法、标准粒子群算法及遗传算法比较,该方法能有效提高转速估计的精度,从而提高无速度传感器矢量控制系统的性能.     

无轨迹卡尔曼滤波器在感应电机转速估计中的应用研究

无轨迹卡尔曼滤波器(UKF)作为扩展卡尔曼滤波器(EKF)的进化算法在许多非线性估计问题上取得了成功的应用.探讨了在感应电机转速估计领域引入UKF是否能获得明显优于EKF的估计性能这一问题.通过仿真及实验对比,分析了采样周期以及滤波器参数对UKF及EKF估计性能的影响,从各个方面评估、比较了UKF与EKF的转速估计性能.仿真及实验结果表明UKF并不能以预想的突出优势在感应电机转速估计问题上取代EKF,EKF仍旧是这一特定问题的最有效和最可行的算法.     

基于推广卡尔曼滤波算法的永磁同步电机无位置传感器控制

介绍了一种基于推广卡尔曼滤波算法的永磁同步电机无位置传感器控制方案.利用推广卡尔曼滤波模型,由DSP(TMS320LF2407)实时估算电机的转角θe和转速ωe,使定转子磁场始终保持合适的位置并同步,利用空间矢量电压对系统进行矢量控制,实现调速.仿真结果表明,所提出的永磁同步电动机(PMSM)无传感器控制方法具有较强的鲁棒性和满意的性能.     

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.     

无刷直流电机无位置传感器起动控制策略

基于定子铁心饱和原理,提出了一种无位置传感器控制下无刷直流电机转子初始位置复合定位方法,该方法先利用两两导通和三三导通共十二个电压矢量进行转子初始位置30°区间检测,再施加特定的电压矢量对转子进行精确定位,从而得到准确的转子初始位置.然后再利用升压升频软件实现方法起动电机,并在适时切换到无刷直流电机无位置传感器控制正常运行方式.实验结果证实了所提出的理论的正确性.     

基于降阶扩展卡尔曼滤波的永磁同步电动机无传感器控制

针对永磁同步电动机扩展卡尔曼滤波(EKF)算法复杂、不利于实时性等问题,提出了一种基于降阶扩展卡尔曼滤波器(REKF)来预估转子位置和速度的新算法,通过对状态变量的适当选取,简化了滤波器结构。仿真结果表明:估算的转子位置和速度均能较好地跟踪实际值,继承了传统扩展卡尔曼滤波的优点。同时,算法阶数的降低显著减少了运算量,实时性得到增强,更易于数字化实现。     

扩展卡尔曼滤波在无刷直流电机控制中的应用研究

在无刷直流电机数学模型的基础上将定子电流、电压和整段反电动势作为状态变量,用扩展卡尔曼滤波的方法对电机的转速和转子位置预测。设计了一种更为有效的无位置传感器无刷直流电机转速检测方法,为无刷电机的控制打下基础。     

基于ADMC401的直流无刷电机的卡尔曼滤波控制

介绍了基于DSP芯片ADMC401构建的直流无刷电机的无传感器控制单元.控制系统采用检测电机绕组端电压的间接方法,在没有位置传感器的情况下,通过扩展卡尔曼滤波(EKF)有效地抑制控制过程中的噪声,利用检测的电压和电流信号,对转子位置进行估计,准确获取转子位置和速度数据,以较低成本实现直流无刷电机位置和转速的连续控制.     

异步电机矢量控制中扩展卡尔曼滤波器的优化研究

利用扩展卡尔曼滤波器,将转速看成一个状态量,根据定子的电流和电压值估算转速.通过仿真对滤波器初值的选取进行了研究,得到优化的卡尔曼滤波器.试验结果表明,速度估算的准确性高,系统对于电机参数的变化不敏感,具有较强的鲁棒性.