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摘要:
针对常规EKF估计结果受给定的噪声协方差阵影响较大的问题,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波(Adaptive Kalman filtering,AEKF)来同时估计电机转速和负载转矩的方法.在用AEKF估计转速和负载转矩时,根据AEKF的要求,将电机增广随机数学模型的输入噪声与建模误差引入的噪声直接合并,等效为状态噪声;基于变换后的模型,利用状态预测残差估计状态噪声协方差阵,利用观测残差估计现测噪声协方差阵,实现了噪声协方差阵自适应变化.实验结果表明:所提方法的估计结果基本不受给定的噪声协方差阵初值影响,且能以较高的精度估计出电机的转速和负载转矩.
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文献信息
篇名 基于自适应卡尔曼滤波的异步电机转速和负载转矩估计
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 异步电机 自适应尔曼滤波 转速 负载转矩
年,卷(期) 2012,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 552-558
页数 分类号 TM343
字数 3830字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-9037.2012.05.006
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 胡静涛 中国科学院沈阳自动化研究所工业信息学重点实验室 71 928 17.0 28.0
2 于洪霞 沈阳工业大学信息科学与工程学院 14 116 6.0 10.0
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数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
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