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

被引：3

作者：

陆可

肖建

机构：

[1] 西南交通大学电气工程学院

来源：

自动化学报 | 2008年 / 09期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

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;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM346.2 [];

学科分类号：

080801 ;

摘要：

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。

引用

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