强跟踪延迟滤波算法及其在感应电机无速度传感器控制中的应用

陆可; 肖建

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在强跟踪滤波(Strong track filter,STF)算法和延迟扩展Kalman滤波(Schmidt extended Kalman filter,SEKF)算法的基础上,提出了强跟踪延迟滤波(Strong track Schmidt filter,STSF)算法,结合感应电机降阶模型建立了电机状态估计算法,将其应用于感应电机无速度传感器控制系统中,并与扩展Kalman滤波(Extended Kalman filter,EKF)、SEKF和STF三种算法的状态估计性能作比较.仿真和实验结果表明,STSF算法在估计精度、跟踪速度、抑止噪声等方面均优于EKF算法,并且计算复杂度显著降低,能有效在线估计电机转速和磁链.

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来源
《自动化学报》 |2008年第9期|1076-1082|共7页
作者
陆可; 肖建;
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作者单位

西南交通大学电气工程学院,成都,610031;

西南交通大学电气工程学院,成都,610031;

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正文语种 chi
中图分类感应电机;自动控制、自动控制系统;
关键词
感应电机; 无速度传感器控制; 降阶模型; Kalman 滤波器; 强跟踪滤波器;

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