计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2013年
7期
2003-2006
,共4页
林国汉%章兢%刘朝华%赵葵银
林國漢%章兢%劉朝華%趙葵銀
림국한%장긍%류조화%조규은
转速估计%无速度传感器矢量控制%扩展卡尔曼滤波器%粒子群算法
轉速估計%無速度傳感器矢量控製%擴展卡爾曼濾波器%粒子群算法
전속고계%무속도전감기시량공제%확전잡이만려파기%입자군산법
speed estimation%sensorless vector control%extended Kalman filter(EKF)%particle swarm algorithm
针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法.算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点,采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进,将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测量噪声矩阵进行优化处理,将优化后的卡尔曼滤波器应用于感应电机转速估计.仿真实验表明,与试探法、标准粒子群算法及遗传算法比较,改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器能够有效提高转速估计的精度,从而提高无速度传感器矢量控制系统的控制性能.
針對感應電機擴展卡爾曼濾波器轉速估計中難以取得卡爾曼濾波器繫統譟聲矩陣和測量譟聲矩陣最優值的問題,提齣瞭一種基于改進粒子群算法優化的擴展卡爾曼濾波器轉速估計方法.算法通過融閤遺傳算法和粒子群算法的優點,採用可調整的算法模型對粒子群算法進行改進,將改進的粒子群算法對擴展卡爾曼濾波器中的繫統譟聲矩陣和測量譟聲矩陣進行優化處理,將優化後的卡爾曼濾波器應用于感應電機轉速估計.倣真實驗錶明,與試探法、標準粒子群算法及遺傳算法比較,改進粒子群算法優化的擴展卡爾曼濾波器能夠有效提高轉速估計的精度,從而提高無速度傳感器矢量控製繫統的控製性能.
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