基于AREKF的PMSM无传感器控制策略

作者：孙浩; 沈艳霞^*

来源：控制工程, 2023, 1-8.

DOI：10.14107/j.cnki.kzgc.20230778

• 永磁同步电机
• 无传感器控制
• 降阶卡尔曼滤波
• 自适应扩展卡尔曼滤波

采用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter， EKF)进行永磁同步电机位置/速度估计时含有高阶矩阵运算，计算负担重，难于工程应用。为此，提出一种自适应降阶扩展卡尔曼滤波方法(Adaptive Reduced-Order Extended Kalman Filter， AREKF)，选取电机模型的部分状态降低EKF阶数，采用标量卡尔曼滤波对未考虑状态的预测值进行校正，引入自适应算法抵消状态预测协方差缺失信息对估计效果的影响。通过浮点运算数方法分析，证明了该方法可降低近40%的算法复杂度。仿真实验表明该方法在降低计算阶次的同时能够保持良好的估计效果。

• 单位
  江南大学