基于粒子群优化EKF的无传感器DPMSM滑模控制

作者:郑顺河; 孟克其劳*; 海日罕; 王藤
来源:组合机床与自动化加工技术, 2022, (07): 66-70.
DOI:10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.07.016

摘要

针对直驱永磁同步电机控制系统中扩展卡尔曼滤波器(EKF)进行状态估计难以获得最优协方差矩阵的问题,采用改进粒子群算法来优化扩展卡尔曼滤波器的协方差矩阵,改进算法在标准粒子群算法的基础上引入了自然选择机制。其次由于EKF算法具有延迟效应使得系统鲁棒性降低,提出了一种基于改进指数趋近律的滑模控制器来代替传统的PI控制器。仿真结果表明,经改进粒子群算法对系统噪声协方差参数优化后可有效提高电机转速和转子位置角估计精度,此外与传统滑模控制器和PI控制器相比,该改进滑模控制器使系统具有抗负载扰动能力强、鲁棒性更好的优点,验证了该文所提控制策略的正确性和有效性。

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