基于自适应算法的IPMSM无速度传感器研究

针对电动汽车中电机的速度传感器成本高,安装繁琐,受复杂工况影响,提出将电流模型自适应算法应用于内置式永磁同步电机(IPMSM)转速和位置的估算,以替代机械式速度传感器。在传统的模型参考自适应基础上加入滑模变结构控制,以取代PI控制器;设计软开关函数替代符号开关函数,以减小滑模变结构控制造成的系统抖动。仿真试验表明,在加有负载扰动情况下和速度突变情况下,使用新型变结构模型参考自适应(SM-MRAS)估算的转速较传统模型参考自适应的抗干扰性能力更好,系统的鲁棒性更强。     

基于EKF算法的锂电池SOC估算策略

在电池管理系统中,电池荷电状态(SOC)的准确估算具有重要的地位,其重要性不仅在于可以向使用者提示电池的剩余电量,更在于它是电池充放电管理和均衡控制管理的基础。而SOC受许多因素的影响,如温度以及电流的大小、方向等,它的准确预测也较困难。提出了一种用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计锂电池SOC的方法,建立电池仿真模型,通过混合动力脉冲能力特性(HPPC)试验进行了参数辨识。在恒流放电下模型的SOC估算误差约2.1%,说明该模型有效且易于应用。