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基于EKF的永磁同步电机的无传感器控制研究 预览 被引量:3

Speed and Rotor Position Estimation of Sensorless PMSM Based on EKF
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摘要 针对在永磁同步电机( PMSM)中安装传感器带的高成本、体积增大、可靠性降低、易受环境干扰等问题,文 中提出了一种基于卡尔曼滤波算法( EKF)的转速和转子位置的估算方法.根据永磁同步直流电机运行特性,以同步旋 转坐标系下PMSM实际模型为递推估计对象,搭建转速、电流双闭环的无传感器矢量控制系统.Matlab/Simulink仿真结 果表明,卡尔曼滤波算法估计精度较高、运行稳定、动静态性能良好. In onder to solve the problem of high cost, mounting volume increases, lw reliability, being suscepti-ble to interference and diicult to apply in a complex application environment cauthere is find a newmethod based on the Kalman Filter Algorithm ( EKF) control theory to estiand speed. Acconding to the operating characteristics of PMSM, the inertia of tlie matliematic model in Synchronous ro-tating coondinate system of PMSM was consi(dered. Based on the estimation, the double closed loop sensorless vector control system of PMSM was built. The simulation results showed that tiie system has high estimation accuracy , steady running, small oversoot and perfect dynamic and static performance.
出处 《电子科技》 2017年第12期55-58,共4页 Electronic Science and Technology
基金 上海市国资委企业技术创新和能级提升基金(2016004)
关键词 同步电机 转速估计 卡尔曼滤波 电机模型&建模仿真 PMSM speed estimation rotor estimation EKF Matlab/Simulink
作者简介 高金锁(1993-),男,硕士研究生.研究方向:电机控制和电力电子.;谢明(1973-),男,讲师.研究方向:高频大功率开关电源及特种电源技术.;朱强(1970-),男,高级工程师.研究生方向:电力电子.
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