基于强跟踪容积卡尔曼滤波的永磁同步电机转子位置估计

• 作者: 孙宾宾 李军伟 王冬 王琳 阚辉玉 马彦 高松
• 来源期刊: 微电机
• 学科: 工学
• 关键词: 电动汽车 内置式永磁同步驱动电机 转子位置估计 强跟踪容积卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 驱动控制
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 分类号: TM351|TM341|TP272
• 字数: 2529字
• 语种: 中文

摘要

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析,并且进行测功机台架实验.实验结果表明:强跟踪容积卡尔曼滤波算法响应快,跟踪能力强,估计精度相比于传统的容积卡尔曼滤波算法提高19％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高松	山东理工大学交通与车辆工程学院	98	555	14.0	18.0
2	李军伟	山东理工大学交通与车辆工程学院	55	254	9.0	12.0
3	孙宾宾	山东理工大学交通与车辆工程学院	16	31	3.0	5.0
4	阚辉玉	山东理工大学交通与车辆工程学院	6	0	0.0	0.0
5	王冬		5	43	2.0	5.0
6	王琳	山东理工大学交通与车辆工程学院	7	0	0.0	0.0
7	马彦	潍柴动力股份有限公司新科技研究院	1	0	0.0	0.0