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基于模糊扩展卡尔曼的直线感应电机无速度传感器控制
被引量：
1
1
作者
丰富
胡海林
+2 位作者
葛琼璇
杨杰
程浪
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期1168-1179,共12页
直线感应电机(linear induction motor,LIM)可实现无接触、无摩擦的直线运动,具有爬坡强、横断面小、低噪音等优势,在中低速磁悬浮与城市轨道交通中被广泛应用。其中,基于观测器的电机无速度传感器矢量控制方法,是解决速度传感器成本高...
直线感应电机(linear induction motor,LIM)可实现无接触、无摩擦的直线运动,具有爬坡强、横断面小、低噪音等优势,在中低速磁悬浮与城市轨道交通中被广泛应用。其中,基于观测器的电机无速度传感器矢量控制方法,是解决速度传感器成本高、可靠性低、维护难等问题的有效途径。针对LIM速度辨识受系统内外扰动影响导致观测精度下降问题,提出基于模糊扩张卡尔曼滤波(Fuzzy Extended Kalman Filter,FEKF)的速度观测方法,提高观测器鲁棒性。首先在αβ坐标系下建立考虑动态边端效应的LIM数学模型,利用LIM的实时电流和电压作为输入信号,以电流、磁链和速度作为状态变量,推导出基于扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)观测器电机状态空间方程的离散模型,利用EKF对LIM的速度和磁链进行在线观测,并用于实现LIM的矢量控制。其次,为提高EKF的噪声协方差矩阵Q对LIM系统内外扰动的鲁棒性,引入模糊控制方法对矩阵Q进行自适应调整,实现速度与磁链的估计精度。具体通过计算系统理论残差与实际残差的偏离程度得到噪声调节因子,实时调整噪声协方差矩阵Q,并在下一周期更新模糊扩展卡尔曼的反馈增益矩阵,提高对速度与磁链的估计精度。之后对系统的能观性与FEKF的收敛性进行分析,探明矩阵Q中各参数的边界及整定规律。最后通过仿真和硬件在环实验验证所提FEKF优化算法的有效性,结果表明FEKF能有效提高对LIM速度辨识准确性,实现LIM无速度传感器矢量控制。
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关键词
直线感应电机
无速度传感器
模糊扩展卡尔曼滤波
边端效应
系统噪声
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职称材料
基于递推最小二乘法与模糊自适应扩展卡尔曼滤波相结合的车辆状态估计
被引量：
25
2
作者
汪?
魏民祥
+2 位作者
赵万忠
张凤娇
严明月
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期750-755,共6页
针对汽车状态估计中模型参数的变化和观测噪声的时变特性,提出了递推最小二乘法与模糊自适应扩展卡尔曼滤波相结合的汽车状态估计算法。为实现模型参数与观测噪声的实时更新,建立了基于三自由度非线性车辆动力学模型的算法,首先利用递...
针对汽车状态估计中模型参数的变化和观测噪声的时变特性,提出了递推最小二乘法与模糊自适应扩展卡尔曼滤波相结合的汽车状态估计算法。为实现模型参数与观测噪声的实时更新,建立了基于三自由度非线性车辆动力学模型的算法,首先利用递推最小二乘法对汽车的总质量进行估计,其次建立了模糊控制器对扩展卡尔曼滤波的观测噪声进行实时跟踪。在搭建的CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真平台中验证了该算法的有效性,结果表明该算法估计精度高于传统扩展卡尔曼滤波算法,研究结果为汽车的主动安全控制提供了理论支持。
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关键词
汽车总质量估计
状态估计
递推最小二乘法
模糊
自适应
扩展卡
尔曼
滤波
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职称材料
题名
基于模糊扩展卡尔曼的直线感应电机无速度传感器控制
被引量：
1
1
作者
丰富
胡海林
葛琼璇
杨杰
程浪
机构
江西理工大学电气学院
江西省磁悬浮技术重点实验室
磁浮技术铁路行业重点实验室
中国科学院电力电子与电气驱动重点实验室
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期1168-1179,共12页
基金
国家重点研发计划项目(2023YFB4302101)
江西省重大科技研发专项项目(20232ACE01011)
+2 种基金
国家自然科学基金资助项目(62063009)
磁浮技术铁路行业重点实验室开放课题
江西省研究生创新专项(YC2022-B185)。
文摘
直线感应电机(linear induction motor,LIM)可实现无接触、无摩擦的直线运动,具有爬坡强、横断面小、低噪音等优势,在中低速磁悬浮与城市轨道交通中被广泛应用。其中,基于观测器的电机无速度传感器矢量控制方法,是解决速度传感器成本高、可靠性低、维护难等问题的有效途径。针对LIM速度辨识受系统内外扰动影响导致观测精度下降问题,提出基于模糊扩张卡尔曼滤波(Fuzzy Extended Kalman Filter,FEKF)的速度观测方法,提高观测器鲁棒性。首先在αβ坐标系下建立考虑动态边端效应的LIM数学模型,利用LIM的实时电流和电压作为输入信号,以电流、磁链和速度作为状态变量,推导出基于扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter,EKF)观测器电机状态空间方程的离散模型,利用EKF对LIM的速度和磁链进行在线观测,并用于实现LIM的矢量控制。其次,为提高EKF的噪声协方差矩阵Q对LIM系统内外扰动的鲁棒性,引入模糊控制方法对矩阵Q进行自适应调整,实现速度与磁链的估计精度。具体通过计算系统理论残差与实际残差的偏离程度得到噪声调节因子,实时调整噪声协方差矩阵Q,并在下一周期更新模糊扩展卡尔曼的反馈增益矩阵,提高对速度与磁链的估计精度。之后对系统的能观性与FEKF的收敛性进行分析,探明矩阵Q中各参数的边界及整定规律。最后通过仿真和硬件在环实验验证所提FEKF优化算法的有效性,结果表明FEKF能有效提高对LIM速度辨识准确性,实现LIM无速度传感器矢量控制。
关键词
直线感应电机
无速度传感器
模糊扩展卡尔曼滤波
边端效应
系统噪声
Keywords
linear induction motor
speed sensorless
fuzzy extended kalman filter
dynamic end effect
system noise
分类号
V221.3 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于递推最小二乘法与模糊自适应扩展卡尔曼滤波相结合的车辆状态估计
被引量：
25
2
作者
汪?
魏民祥
赵万忠
张凤娇
严明月
机构
南京航空航天大学能源与动力学院
常州工学院机械与车辆工程学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期750-755,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51375007)
江苏省自然科学基金资助项目(SBK2015022352)
常州市科技计划应用基础研究项目(CJ20159011)
文摘
针对汽车状态估计中模型参数的变化和观测噪声的时变特性,提出了递推最小二乘法与模糊自适应扩展卡尔曼滤波相结合的汽车状态估计算法。为实现模型参数与观测噪声的实时更新,建立了基于三自由度非线性车辆动力学模型的算法,首先利用递推最小二乘法对汽车的总质量进行估计,其次建立了模糊控制器对扩展卡尔曼滤波的观测噪声进行实时跟踪。在搭建的CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真平台中验证了该算法的有效性,结果表明该算法估计精度高于传统扩展卡尔曼滤波算法,研究结果为汽车的主动安全控制提供了理论支持。
关键词
汽车总质量估计
状态估计
递推最小二乘法
模糊
自适应
扩展卡
尔曼
滤波
Keywords
automobile total quality estimation
state estimation
recursive least squares（RLS）
fuzzy adaptive extended Kalman filter（FAEKF）
分类号
U461.6 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊扩展卡尔曼的直线感应电机无速度传感器控制
丰富
胡海林
葛琼璇
杨杰
程浪
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
2
基于递推最小二乘法与模糊自适应扩展卡尔曼滤波相结合的车辆状态估计
汪?
魏民祥
赵万忠
张凤娇
严明月
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
25
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