基于粒子群优化的感应电机模糊扩展卡尔曼滤波器转速估计方法

被引：33

作者：

尹忠刚 ^{[1
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肖鹭 ^{[1
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孙向东 ^{[1
]}

刘静 ^{[1
]}

钟彦儒 ^{[1
]}

机构：

[1] 西安理工大学电气工程系

[2] 电力设备电气绝缘国家重点实验室(西安交通大学)

来源：

电工技术学报 | 2016年 / 31卷 / 06期

关键词：

粒子群优化; 模糊; 扩展卡尔曼滤波; 感应电机; 转速估计;

D O I：

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.2016.06.007

中图分类号：

TM346 [感应电机];

学科分类号：

080801 ;

摘要：

为了减弱固定的先验噪声模型对扩展卡尔曼滤波器(EKF)状态估计的影响,提出一种基于粒子群优化的感应电机模糊EKF(PFEKF)转速估计方法。通过将粒子群优化(PSO)算法引入模糊控制器,监视实际残差与理论残差的偏离程度,自适应选择模糊调整因子,在线递推修正测量噪声协方差矩阵的加权值,使其逐渐逼近真实噪声水平,从而使滤波器进行优化估计,并减小外部干扰和时变测量噪声对系统性能的影响。仿真和实验结果验证了基于PSO的感应电机模糊EKF转速估计方法的正确性与有效性。

引用

页码：55 / 65

页数：11

共 10 条

[1] 永磁无刷直流电机角加速度估计 [J].