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双扩展卡尔曼滤波的无刷直流电机无传感器控制
  • ISSN号:1000-2758
  • 期刊名称:《西北工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TM33[电气工程—电机]
  • 作者机构:[1]西北工业大学航海学院,陕西西安710072, [2]中国石油长庆油田公司第三采油厂,宁夏银川750004, [3]中国石油长庆油田公司西安长庆科技工程有限责任公司,陕西西安710018
  • 相关基金:国家自然科学基金(60875071); 教育部高等学校博士点基金(200806990008)资助
中文摘要:

文章研究了双扩展卡尔曼滤波器(DEKF)下的无刷直流电机(BLDCM)无位置传感器控制策略。利用带有噪声的输入信号,设计了一种DEKF观测器以实时估计无刷直流电机状态和参数。在观测器中,2个扩展卡尔曼滤波器分别作为状态滤波器和参数滤波器同时运行估计系统状态和电机参数。在任意时刻下,当前参数估计值作为状态滤波器的一个已知给定输入量,与此同时,当前状态估计值也作为参数滤波器的一个已知给定输入量。所设计的观测器对参数变化、模型不精确、过程噪声和测量噪声具有较强的鲁棒性,在稳态运行和动态运行模式下都可以获得足够精度的BLDCM状态和参数估计值。仿真研究进一步验证了所提出控制策略的可行性和有效性。

英文摘要:

Aim.To our knowledge,no paper in the open literature has applied the DEKF theory to the sensorless control of BLDCM.Subsections 2.1,2.2 and 2.3 of the full paper explain our new method.Subsection 2.1 explains the principles of the DEKF with the help of Fig.1.Subsection 2.2 does two things:(1) it designs the observer which contains two extended Kalman filters(EKFs);the two EKFs estimate simultaneously states(rotor speed and rotor position) of BLDCM and its parameters(stator resistance and stator inductance) respectively;(2) at every update of states,the estimated current parameters are used as given inputs to filter the states,and likewise,the estimated current states are used to filter the parameters.With the help of Fig.2,subsection 2.3 discusses the sensorless control scheme of the BLDCM that contains the observer we designed.Subsection 2.4 presents the simulation results as given in Fig.4.The results show preliminarily that:(1) the observer is robust to parameter variations,model inaccuracies,process noise and measurement noise;(2) it has high accuracy estimation performance for the states and parameters of BLDCM during both steady-state and dynamic modes of operation.

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期刊信息
  • 《西北工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:西北工业大学
  • 主编:胡沛泉
  • 地址:西安市友谊西路127号(西工大校园158号信箱)
  • 邮编:710072
  • 邮箱:xuebao@mwpu.edu.cn
  • 电话:029-88495455
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-2758
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1070/T
  • 邮发代号:52-182
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10173