改进扩展卡尔曼滤波器的PMSM参数辨识

作     者：彭剑 刘东文 PENG Jian;LIU Dongwen

作者机构：湖南中医药高等专科学校湖南株洲412012 广东南丰电气自动化有限公司广东梅州514500 

出 版 物：《现代信息科技》 (Modern Information Technology)

年 卷 期：2023年第7卷第10期

页      码：66-69页

摘      要：针对传统扩展卡尔曼(EKF)辨识永磁同步电机(PMSM)参数时难以确定合适的系统与测量噪声矩阵和精度较差问题,文章提出一种粒子群算法(PSO)优化EKF的PMSM参数辨识方法。首先剖析EKF原理,建立EKF辨识模型,然后利用PSO自适应优化EKF的系统噪声矩阵和测量噪声矩阵,并根据EKF辨识模型设计出合适的适应度函数,从而使EKF获取更优的参数辨识效果。仿真结果表明,该方法能较好辨识PMSM的电感与磁链参数,比传统方法具有更好的辨识精度和速度。

主 题 词：永磁同步电机 参数辨识 扩展卡尔曼粒子群算法 

学科分类：080801[080801] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.10.017

馆 藏 号：203122155...