基于强跟踪容积卡尔曼滤波的永磁同步电机转子位置估计

王琳; 李军伟; 马彦; 阚辉玉; 孙宾宾; 高松; 王冬

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基于强跟踪容积卡尔曼滤波的永磁同步电机转子位置估计

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cqvip:对于电动汽车内置式永磁同步电机(IPMSM)驱动系统,转子位置的精度在高性能无传感器矢量控制中起到极其重要的作用。当电机在运行过程中受到外界干扰和系统状态突变时,传统的容积卡尔曼滤波(CKF)算法的动态响应较差,导致对转子位置的跟踪能力下降,估计精度降低,甚至引起滤波器发散。因此,本文采用强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)算法,在传统的容积卡尔曼滤波的基础上引入了强跟踪滤波器(STF),进而动态改善容积卡尔曼滤波算法的估计精度和跟踪能力。在Matlab/Simulink中对改进的转子位置估计算法进行仿真分析,并且进行测功机台架实验。实验结果表明:强跟踪容积卡尔曼滤波算法响应快,跟踪能力强,估计精度相比于传统的容积卡尔曼滤波算法提高19%。

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来源
《微电机》 |2020年第3期|61-65|共5页
作者
王琳; 李军伟; 马彦; 阚辉玉; 孙宾宾; 高松; 王冬;
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作者单位

山东理工大学交通与车辆工程学院山东淄博255000;

潍柴动力股份有限公司新科技研究院山东潍坊261000;

北京乾勤科技发展有限公司北京100190;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类永磁电机;同步电机;自动调节、自动调节系统;
关键词
电动汽车; 内置式永磁同步驱动电机; 转子位置估计; 强跟踪容积卡尔曼滤波;

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