本文選題：強(qiáng)跟蹤擴(kuò)展卡爾曼濾波　切入點：殘差歸一化　出處：《電工技術(shù)學(xué)報》2017年05期

【摘要】：為了提高感應(yīng)電機(jī)無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)的性能,提出了一種強(qiáng)跟蹤擴(kuò)展卡爾曼濾波(STEKF)協(xié)同殘差歸一化(NR)的自適應(yīng)轉(zhuǎn)速估計方法。通過將漸消因子引入到狀態(tài)預(yù)測協(xié)方差矩陣中,實時在線調(diào)整增益矩陣,強(qiáng)迫輸出殘差序列保持相互正交。同時,通過對殘差進(jìn)行歸一化處理,自適應(yīng)地調(diào)節(jié)漸消因子,消除由殘差本身數(shù)值差異引起的信息不對稱。該文提出的方法提高了系統(tǒng)模型對于實際系統(tǒng)以及外部環(huán)境變化的適應(yīng)性,有效降低了估計誤差,滿足對于低速的估計要求。對基于STEKF協(xié)同殘差歸一化觀測器的感應(yīng)電機(jī)無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)進(jìn)行了實驗驗證,實驗結(jié)果證明了算法的正確性和有效性。
[Abstract]:In order to improve the performance of speed sensorless vector control system of induction motor, an adaptive speed estimation method based on strong tracking extended Kalman filter (STEKF) cooperative residual normalization (NRs) is proposed.By introducing the fading factor into the state prediction covariance matrix and adjusting the gain matrix on-line, the output residuals are forced to remain orthogonal to each other.At the same time, by normalizing the residuals, the fading factor can be adjusted adaptively to eliminate the information asymmetry caused by the numerical differences of the residuals themselves.The method proposed in this paper improves the adaptability of the system model to the change of the real system and the external environment, reduces the estimation error effectively, and meets the requirement of low speed estimation.The speed sensorless vector control system of induction motor based on STEKF cooperative residual normalized observer is experimentally verified. The experimental results show that the algorithm is correct and effective.
【作者單位】： 西安理工大學(xué)電氣工程系;電力設(shè)備電氣絕緣國家重點實驗室(西安交通大學(xué));
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51307139) 陜西省青年科技新星資助項目(2015KJXX-29) 陜西省工業(yè)攻關(guān)項目(2014K08-30)資助
【分類號】：TM346

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