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摘要:
针对异步电机直接转矩控制低速转矩脉动大的问题,提出了一种自适应强跟踪有限微分扩展卡尔曼滤波算法(STFDEKF).该算法采用多项式近似技术和一阶中心差分法计算非线性函数的偏导数,它具有二阶非线性近似的能力;同时引入强跟踪因子来修改状态的先验协方差矩阵.文中将STFDEKF算法扩展至感应电机参数辨识,设计了针对非线性系统的STFDEKF滤波器;同时对五个电机变量进行观测,并将观测到的转速信息引入至感应电机控制系统,组成无速度传感器控制闭环.仿真结果表明,STFDEKF算法相比扩展卡尔曼算法(EKF)和有限微分扩展卡尔曼算法(FDEKF)虽然计算过程复杂,但是该算法具有更好地跟踪能力和滤波可靠性,所以在对磁链和转速目标进行跟踪时,STFDEKF算法是一种很有效的算法.
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文献信息
篇名 强跟踪有限微分扩展卡尔曼滤波算法在异步电机中的应用
来源期刊 太原理工大学学报 学科
关键词 强跟踪有限微分 卡尔曼滤波算法 直接转矩控制 异步电机 状态估计
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目 计算机与信息工程
研究方向 页码范围 571-575
页数 分类号 TP273.2
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郝桂芳 太原理工大学计算机科学与技术学院 8 22 3.0 4.0
2 阴志先 北京科技大学自动化学院 1 10 1.0 1.0
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强跟踪有限微分
卡尔曼滤波算法
直接转矩控制
异步电机
状态估计
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太原理工大学学报
双月刊
1007-9432
14-1220/N
大16开
太原市迎泽西大街79号3337信箱
1957-01-01
汉语
出版文献量(篇)
4103
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