作者：洪帅,高远,张银,袁海英 单位：广西科技大学 出版：《广西科技大学学报》2019年第01期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGXGX2019010070 DOC编号：DOCGXGX2019010079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于CKF的永磁同步电机无传感器控制》PDF+DOC2013年第12期 周博,徐大林,顾兆丹,何勇强 《永磁同步电机矢量控制系统的EKF无传感器控制策略》PDF+DOC2010年第04期 戴鹏,刘向超,符晓,邢文涛,孙建元 《基于鲁棒UKF的永磁同步电机转子速度估计》PDF+DOC2015年第02期 沈绍博,祖晖,李涛,费树岷 《基于粒子群算法的永磁同步电机无传感器控制优化》PDF+DOC2014年第01期 陈小龙 《基于EKF的永磁同步电机无位置传感器控制》PDF+DOC2016年第02期 谷涛,李孟秋,黄庆,刘竹 《基于优化EKF的永磁同步电机转速估计》PDF+DOC2016年第04期 曹炎广,王剑平,张果,杨晓洪 《基于dSPACE的永磁同步电机转子位置和速度估计方法》PDF+DOC2005年第06期 周平,江俊,纪志成 《直驱型永磁同步风力发电机无传感器控制》PDF+DOC2009年第06期 陈明亮,肖飞,王颢雄,刘勇 《永磁同步电机无位置传感器双滑模鲁棒控制》PDF+DOC2008年第06期 张细政,王耀南,杨民生 《基于扩展卡尔曼滤波器的永磁同步电机转速估计方法研究》PDF+DOC2013年第02期 尹忠刚,张瑞峰,曹钰,钟彦儒

    • 对电机转子转速或位置的高精度估计是实现永磁同步电机高性能无传感器控制的一个技术关键.本文提出采用一种平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)方法估计永磁同步电机的转子转速.该方法无需对非线性系统方程线性化处理，在UKF算法基础上，通过引入QR分解和Cholesky分解运算，直接利用状态协方差矩阵的平方根进行迭代，进一步降低截断误差的传递积累效应和提高算法的收敛稳定性，从而改善转速的估计效果.负载突变和期望转速跳变情形下的电机无传感器控制仿真结果表明：相比传统扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波估计方法，该方法具有最小的转速估计误差，且能进一步提高永磁同步电机的无传感器控制性能和鲁棒性。

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