基于自适应多模型扩展卡尔曼滤波的感应电机转速估计方法

作者：薛浩飞; 李国银; 杨吉; 马金洋; 毕京斌

来源：微电机, 2020, 53(03): 55-113.

DOI：10.15934/j.cnki.micromotors.2020.03.011

• 自适应多模型
• 扩展卡尔曼滤波
• 转速估计
• 马尔科夫链

本文提出了一种自适应多模型扩展卡尔曼滤波(AME)的转速估计方法。该算法建立了基于速度和磁链估计的多模型EKF,模型的转换遵循马尔可夫链,通过融合不同模型在不同权重下的输出,得到了估计值,并对加权计算进行了研究;同时,利用残差序列可以连续地自适应调整转移概率和系统噪声矩阵,利用后验信息对先验信息进行修正,得到模型间更精确的匹配和转换情况。本文提出的方法提高了模型对实际系统和环境变化的适应性,有效降低了速度估计误差。对基于AMM-EKF的感应电机无速度传感器矢量控制系统进行了实验验证,实验结果验证了算法的正确性和有效性。

• 单位
  中车青岛四方车辆研究所有限公司