【摘 要】
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针对转子时间常数变化导致转速估计精度降低的问题,文中提出了一种基于转子时间常数在线辨识的车用异步电机扩展卡尔曼滤波(EKF)转速估计方法。该方法利用静止坐标系下电机动
【机 构】
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山东理工大学交通与车辆工程学院,淄博市交通局,天津市劳动保护学校
【基金项目】
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山东省自然科学基金资助项目(ZR2015EM054),山东省重点研发计划项目(2015GGX105009)
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针对转子时间常数变化导致转速估计精度降低的问题,文中提出了一种基于转子时间常数在线辨识的车用异步电机扩展卡尔曼滤波(EKF)转速估计方法。该方法利用静止坐标系下电机动态模型和测量得到的电压、电流及估算转速来实时辨识异步电机转子时间常数。仿真结果表明,本文提出的方法能够在较宽调速范围内准确辨识出电机的转子时间常数,而且计算简单可靠,易于实现在线实时辨识,同时不受定子电阻变化的影响,低速下依然能够对转子时间常数准确辨识,具有较高的鲁棒性。与传统EKF转速估计方法相比,文中提出的方法考虑到了转子时间常数变化对转
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