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题名基于DUKF参数辨识的永磁电机无差拍预测控制
被引量：1
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作者
徐玺声
颜黎明
郭鑫
魏巍
孙柯柯
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机构
长安大学汽车学院
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出处
《电气工程学报》
北大核心
2025年第1期65-77,共13页
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基金
国家自然科学基金(52107036)
陕西省创新能力支撑计划(2021TD-28)
+1 种基金
陕西省自然科学基础研究计划(2021JQ-252)
中央高校基本科研业务费(自然科学类)(300102223201)资助项目。
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文摘
永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)在运行过程中由于磁路饱和及温升等原因导致电机参数实时变化,控制器参数失配将引起无差拍预测控制性能下降,甚至造成电机驱动系统失稳。针对此问题,提出基于双无迹卡尔曼滤波器(Dual unscented Kalman filter,DUKF)的永磁同步电机无差拍预测控制,DUKF实时估计电机参数并更新无差拍预测模型,以减小参数误差对无差拍控制性能的影响。详细地阐述了DUKF参数辨识方法的基本原理、估计器构造及参数设计方法。同时,对比研究双扩展卡尔曼滤波器(Dual extended Kalman filter,DEKF)、无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter,UKF)及扩展卡尔曼滤波器(ExtendedKalmanfilter,EKF)等参数辨识方法。在试验部分,系统性地研究DUKF、DEKF、UKF及EKF等四种方法在电机稳态、动态下的参数估计误差及收敛速度,分析了四种方法的初值敏感性和算法复杂性,评估了融合DUKF的永磁同步电机无差拍预测控制性能。四种参数辨识方法的性能评估试验结果表明,DUKF的参数估计精度优于其他三种方法。
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关键词
永磁同步电机
参数估计
双无迹卡尔曼滤波器
双扩展卡尔曼滤波器
无差拍控制
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Keywords
Permanent magnet synchronous motor
parameter estimation
dual unscented Kalman filter
dual extended Kalman filter
deadbeat control
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分类号
TM341
[电气工程—电机]
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