【摘 要】
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对于电动汽车内置式永磁同步电机(IPMSM)驱动系统,转子位置的精度在高性能无传感器矢量控制中起到极其重要的作用。当电机在运行过程中受到外界干扰和系统状态突变时,传统的
【机 构】
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山东理工大学交通与车辆工程学院,潍柴动力股份有限公司新科技研究院,北京乾勤科技发展有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(51805301),国家重点研发计划项目(2016YFD0701101)
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对于电动汽车内置式永磁同步电机(IPMSM)驱动系统,转子位置的精度在高性能无传感器矢量控制中起到极其重要的作用。当电机在运行过程中受到外界干扰和系统状态突变时,传统的容积卡尔曼滤波(CKF)算法的动态响应较差,导致对转子位置的跟踪能力下降,估计精度降低,甚至引起滤波器发散。因此,本文采用强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)算法,在传统的容积卡尔曼滤波的基础上引入了强跟踪滤波器(STF),进而动态改善容积卡尔曼滤波算法的估计精度和跟踪能力。在Matlab/Simulink中对改进的转子位置估计算法进行仿真分
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