基于扩展卡尔曼滤波器的交流永磁同步电机参数辨识

被引量 : 26次 | 上传用户:something190
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
以状态估计和参数辨识为核心的无位置传感器技术已经成为永磁同步电机(PMSM)控制领域新的研究热点和发展方向。用特定的控制算法取代位置传感器能够有效抑制或削减测量噪声对电机动态行为的影响,提升控制系统的性价比。目前主要有基于反电势、模型参考自适应系统、扩展卡尔曼滤波器(EKF)等方法的无位置传感器控制技术。扩展卡尔曼滤波器作为一种适用于非线性系统的优化递推算法,能够对包含模型偏差和测量误差的数据进行处理,具有很强的适应能力和鲁棒性。基于扩展卡尔曼滤波器的永磁同步电机控制系统能够实时跟踪电机参数
其他文献
随着可能再生能源的迅速发展,风能资源的利用率也越来越高,测风塔在风电场的应用也逐渐被重视起来。从风电场的前期规划到后期的投入使用过程中,测风数据的精确度是影响风电场的产能评估的直接因素。由此看来,提高测风数据的精度是做好测风塔工作的首要任务。测风塔在风电场在风资源评估、微观选址、风机选型等阶段均有涉及。测风塔作为风能资源的第一设备,直接影响着风电场产能评估的能力。因此,研究测风塔对整个风电场的建设