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改进扩展卡尔曼滤波器的PMSM参数辨识: 收藏
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引用; 《现代信息科技》2023年第10期7卷 66-69页; 作者：彭剑刘东文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; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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