遗传算法优化的扩展卡尔曼滤波感应电动机速度估算

• 作者: 刘子超 周浩 张文斌 苏适 陈建清
• 来源期刊: 新技术新工艺
• 学科: 工学
• 关键词: 速度估算 扩展卡尔曼滤波器 遗传算法 直接转矩控制
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 页码范围: 62-65
• 页数: 4页
• 分类号: TM346.2
• 字数: 1753字
• 语种: 中文

摘要

基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的电动机速度估算器,通常采用试错法来对EKF的噪声矩阵进行试验调整,这样造成EKF估算器具有效率低和估算精度不高的问题.研究使用遗传算法(GA)来优化EKF,得到最佳噪声矩阵.在感应电动机直接转矩控制(DTC)的Simulink仿真中,使用最佳噪声矩阵参数的EKF来估算电动机速度,得到了较好的估算效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张文斌	昆明理工大学机电工程学院	45	118	6.0	9.0
2	苏适		15	217	7.0	14.0
3	刘子超	昆明理工大学机电工程学院	2	3	1.0	1.0
4	周浩	昆明理工大学机电工程学院	3	2	1.0	1.0
5	陈建清	昆明理工大学机电工程学院	3	0	0.0	0.0