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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明针对卡尔曼滤波算法中噪声协方差矩阵参数难以整定的问题，提出一种基于噪声参数辨识的卡尔曼滤波无感控制策略。参数辨识算法采用改进的种群优化算法，结合了粒子群与天牛须思想，加入线性递减权重与学习因子同步化公式，使得优化算法收敛速度与搜索能力明显提高。在基于扩展卡尔曼滤波无刷直流电机矢量控制系统中，通过改进的种群算法对观测器中的过程噪声矩阵Q与测量噪声矩阵R参数优化，测试不同的适应度函数快速找到最优的噪声矩阵参数，通过仿真结果表明当转速超过1000速域时，稳态误差减小，观测器的估计性能有明显提升。
主权项：1.一种噪声参数辨识的卡尔曼滤波无感控制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：建立无刷直流电机在两相静止坐标系下的状态空间方程；步骤2：在步骤1基础上，构建扩展卡尔曼滤波观测器，无刷直流电机两相静止坐标系下的电压电流经过扩展卡尔曼滤波观测器后输出的观测转速电角度步骤3：将步骤2中构建的扩展卡尔曼观测器中的系统噪声协方差矩阵Q与测量噪声协方差R通过群优化搜索算法搜索最优协方差矩阵；所述群优化搜索算法结合粒子群与天牛须算法并加入线性递减权重与学习因子同步化方法；步骤4：采用线性加权组合法对噪声矩阵参数以αβ轴定子电流、转速与相角误差多目标优化，通过实验测试各个目标对应的权重系数，算法收敛反馈给卡尔曼滤波观测器最优噪声矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种噪声参数辨识的卡尔曼滤波无感控制策略
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