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摘要
针对粗差干扰或噪声统计偏差的情况下，扩展卡尔曼滤波(EKF)对永磁同步电机(PMSM)的速度和转子位置估计存在精度下降的问题，提出一种基于新息序列的自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)。首先，将粗差干扰加入EKF，分析其对观测精度的影响。其次，在新息协方差计算中设置加权系数，通过调整临近时刻的新息协方差阵权重，计算出新息协方差值，并导入到卡尔曼增益的计算。最后，建立AEKF模型，并对比粗差干扰与噪声统计出现偏差情况下，AEKF与EKF两种策略的观测性能。仿真和实验结果表明，在粗差干扰下或噪声统计信息干扰下，AEKF算法对转速具备更强的鲁棒性及更高的预测精度。
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