江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CX09B200Z)
- 作品数：3 被引量：22H指数：2
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- 相关机构：江苏大学更多>>
- 发文基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划项目江苏省高校优势学科建设工程资助项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 基于改进UKF滤波的永磁同步电动机矢量控制被引量：1
- 2012年
- 针对普通UKF在永磁同步电动机速度估计中存在对模型不确定性的鲁棒性差、对突变状态的跟踪能力低和收敛速度慢等问题,结合强跟踪滤波器对UKF滤波进行改进,引入时变渐消因子在线自适应调整增益矩阵和状态预测误差协方差矩阵,实现残差序列正交或近似正交,强迫UKF滤波保持对实际状态的快速跟踪。将该算法在永磁同步电动机无速度传感器矢量控制系统中进行仿真研究。试验结果与统计分析表明,相对与普通UKF,基于改进UKF滤波的永磁同步电动机转子速度及角度估计更准确,误差更小,跟踪速度更快,鲁棒性更好。
- 许波朱熀秋姬伟
- 关键词：永磁同步电动机无速度传感器
- 无轴承永磁同步电机转子速度自检测复合方法研究被引量：3
- 2013年
- 针对单一转速估计方法难以实现全速范围内准确估计转子速度的缺陷,提出一种转速估计复合方法,即在零速及低速运行时,采用脉振高频信号注入法。该方法不依赖于电机模型参数而仅依赖于电机本身的凸极特性,可实现零速及低速时转子速度的准确估计;高速运行时,采用带多重次优渐消因子扩展卡尔曼滤波器(SMFEKF)进行转速估计,利用SMFEKF极强的模型失配鲁棒性和独特的强跟踪能力,有效地提高系统在稳态及突变状态下的跟踪性能。通过设计两种方法的"软切换",实现低速到高速的平滑切换,并将该复合方法在无轴承永磁同步电机无速度传感器矢量控制系统中进行仿真研究。仿真结果表明:该复合方法能在全速范围内实现转子速度与位置的准确估计;在系统状态突变或负载扰动时,误差更小,鲁棒性更强。
- 许波朱熀秋姬伟
- 关键词：无轴承永磁同步电机无速度传感器
- 基于FIR优化滤波的旋转高频信号注入法及其应用被引量：18
- 2012年
- 针对传统旋转高频信号注入法中信号处理精度低、延时时间长及过程复杂等缺陷,提出一种基于有限冲激响应(finiteimpulse response,FIR)优化滤波的改进旋转高频信号注入法。该方法采用等纹波最佳逼近FIR滤波器提取高频电流信号,实现高频电流信号提取误差最小。通过对高频电流作外差处理,提取转子位置误差信号,省去旋转高频信号注入法中的同步轴系滤波单元,降低系统的复杂性。通过线性相位补偿,实现转子速度与位置估计最小延迟。构建无轴承永磁同步电机无速度传感器矢量控制平台,验证算法的有效性。仿真实验结果表明:通过离线优化设计FIR滤波器及线性相位补偿,该方法在全速范围内能够准确估计转子的位置与速度,与卡尔曼滤波相比,其估计精度更高,鲁棒性更强。
- 许波朱熀秋姬伟潘伟孙晓东
- 关键词：无速度传感器控制
