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题名基于降阶强跟踪EKF的PMSM无传感器控制
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作者
宋文杰
朱继元
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机构
桂林理工大学广西高校先进制造与自动化技术重点实验室
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2025年第10期116-120,126,共6页
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基金
广西科技重大专项项目(2022AA05002)。
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文摘
为减小传统强跟踪(strong tracking filter,STF)扩展卡尔曼滤波运算量、增强永磁同步电机实时控制,在分析了强跟踪算法原理及如何减小由状态信息的损失引起控制精度下降的基础上,提出了一种降阶强跟踪(downgrade strong tracking filter,DSTF)扩展卡尔曼滤波算法。将量测信息用于实现强跟踪和计算自适应衰减因子,推导了最高阶矩阵为三阶的自适应衰减因子求取公式,给出了膨胀因子的计算公式及动态调节自适应衰减因子的机理,并建立了DSTF算法。仿真和实验结果表明,相较于传统STF算法,DSTF算法可减小约52.6%的计算复杂度,同时保证控制精度。
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关键词
永磁同步电机
扩展卡尔曼滤波
降阶强跟踪算法
自适应衰减因子
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Keywords
PMSM
extended Kalman filter
reduced-order strong tracking algorithm
adaptive attenuation factor
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分类号
TH165
[机械工程—机械制造及自动化]
TG659
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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