基于优化EKF的永磁同步电机转速估计
本文选题：永磁同步电机 切入点：直接转矩控制 出处：《广西师范大学学报(自然科学版)》2014年04期 论文类型：期刊论文
【摘要】：为了解决在永磁同步电机无速度传感器直接转矩控制系统中,扩展卡尔曼滤波器在转速估计时系统噪声矩阵和测量噪声矩阵难以较准确获得的问题,提出了一种基于改进粒子群优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法,该方法融合了粒子群算法与遗传算法的优点,经过实验仿真表明,当将此方法应用于卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵寻优时,与遗传算法、标准粒子群算法相比,改进粒子群优化的卡尔曼滤波器能更加迅速地找到较优解。
[Abstract]:In order to solve the problem that the system noise matrix and measurement noise matrix of extended Kalman filter in speed estimation of PMSM speed sensorless direct torque control system are difficult to obtain accurately. An extended Kalman filter speed estimation method based on improved particle swarm optimization (PSO) is proposed, which combines the advantages of PSO and genetic algorithm. When this method is applied to the optimization of Kalman filter system noise matrix and measurement noise matrix, compared with genetic algorithm and standard particle swarm optimization, the improved particle swarm optimization Kalman filter can find the optimal solution more quickly.
【作者单位】： 广西师范大学电子工程学院;桂林电子科技大学电子工程与自动化学院;
【基金】：国家重点基础研究发展计划项目(973计划)资助课题(2006CB200303,2006CB2003056)
【分类号】：TM341
【参考文献】
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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