一种滤波参数自适应的扩展卡尔曼滤波感应电机转速观测器

微特电机 ›› 2021, Vol. 49 ›› Issue (11): 38-42.

一种滤波参数自适应的扩展卡尔曼滤波感应电机转速观测器

何昌艳¹, 李国银², 谷翠军², 杨吉²

1.重庆市铁路(集团)有限公司,重庆 401121;
2.重庆中车四方所科技有限公司,重庆 401133

收稿日期:2021-06-30 出版日期:2021-11-28 发布日期:2021-11-16
作者简介:何昌艳(1983—),女,工程师,研究方向为城市轨道交通车辆技术。
基金资助:
重庆市技术创新与应用示范项目(cstc2018jszx-cyzd0115)

A Speed Observer for Induction Motor Based on Extended Kalman Filter with Adaptive Filtering Parameters

HE Chang-yan¹, LI Guo-yin², GU Cui-jun², YANG Ji²

1. Chongqing Railway Group Co., Ltd., Chongqing 401121, China;
2. CRRC SRI Chongqing S&T Co., Ltd., Chongqing 401133, China

Received:2021-06-30 Online:2021-11-28 Published:2021-11-16

摘要/Abstract

摘要： 研究了滤波参数自适应扩展卡尔曼滤波的感应电机转速观测器(AFP-EKF),实现了优化的感应电机无速度传感器矢量控制。该转速估计方法使用新息序列构造可自适应调整的缩放因子来调节系统噪声协方差矩阵,实时地跟踪系统模型的变化,使电机系统的实际模型与滤波器模型更加匹配。该算法提高了感应电机无速度矢量控制系统的动稳态性能以及抗粗差性能,使系统的收敛速度更快。实验结果验证了该算法的正确性和有效性。

关键词: 滤波参数自适应, 扩展卡尔曼滤波, 感应电机, 矢量控制

Abstract: A speed observer for induction motor based on extended Kalman filter with adaptive filtering parameters (AFP-EKF) was researched, implementing optimization of speed sensorless vector control. In this algorithm, the innovation sequence was used to construct an adaptive scaling factor to adjust the system noise covariance matrix, so as to track the changes of the system model in real time, which made the actual model of the motor system match the filter model better. The dynamic and steady-state performance and anti-gross error performance of the induction motor speed sensorless vector control system was improved in the proposed method, and the convergence speed of the system was accelerated.The correctness and the effectiveness of the algorithm were verified by the experimental results.

Key words: adaptive filtering parameters(AFP), extended Kalman filter(EKF), induction motor, vector control

中图分类号:

TM346

何昌艳, 李国银, 谷翠军, 杨吉. 一种滤波参数自适应的扩展卡尔曼滤波感应电机转速观测器[J]. 微特电机, 2021, 49(11): 38-42.

HE Chang-yan, LI Guo-yin, GU Cui-jun, YANG Ji. A Speed Observer for Induction Motor Based on Extended Kalman Filter with Adaptive Filtering Parameters[J]. Small & Special Electrical Machines, 2021, 49(11): 38-42.

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