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题名基于改进型平方根UKF算法的永磁同步电机状态估计
被引量：11
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作者
曲智勇
姚郁
韩俊伟
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机构
哈尔滨工业大学机电工程学院
哈尔滨工业大学控制与仿真中心
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出处
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第3期452-457,共6页
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基金
国家科技支撑计划(2006BAF01B12-03)
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文摘
针对永磁同步电机驱动系统的状态估计问题,提出一种改进型平方根UKF(SRUKF)的状态估计算法。为避免增加sigma点带来的计算量大问题,依据UT变换理论,采用超球体单形采样方法,使得sigma点的数量减少,从而在与SRUKF算法估计精度相当的情况下,计算量大大减少。考虑系统的非线性,采用SRUKF估计方法研究系统的状态估计问题,避免了扩展卡尔曼滤波(EKF)产生的线性化误差。同时在滤波过程中采用Cholesky和QR分解,以协方差平方根阵代替协方差阵参加迭代运算,有效地避免了滤波器的发散,提高了滤波算法的收敛速度和稳定性。仿真表明,与EKF、SRUKF估计方法相比,该方法能减少估计过程中的计算量,提高估计精度。
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关键词
永磁同步电机
SRUKF滤波
超球体单形采样
非线性估计
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Keywords
permanent magnet synchronous motors
square root UKF filter
spherical simplex sampling
nonlinear estimation
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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