双重遗忘卡尔曼滤波PMLSM无位置传感控制研究

摘要

永磁直线同步电机（PMLSM）因其具有结构简单、动态性能好、力能指标高、可控性好、提升高度无限、可多轿厢提升等一系列优势，受到国内外研究人员的普遍重视。传统的机械传感器的存在会使系统成本增加、维修繁琐、运行精度下降、有些地方无法安装等，因此，PMLSM无位置传感成为本文研究的重点。 首先，功角特性是 PMLSM 最重要的特性之一，通过功角的变化来适应不同的负载。传统旋转电机的功角特性是简单的正弦函数，PMLSM由于两端开断、气隙大、运行频率低、端部漏抗较大、端部效应不可忽略、容易发生失步造成危险等。因此，为更好地控制PMLSM，研究其在不同电源频率下的功角特性就显得尤为重要。 其次，针对扩展卡尔曼滤波（EKF）估计PMLSM位置存在模型不精确、噪声统计特性不确定时估计精度不高，且有可能导致滤波发散的问题，提出一种双重遗忘卡尔曼滤波的方法用于PMLSM无位置传感器的控制研究，它是在EKF的基础上引入自适应渐消因子，实现第一重遗忘，然后将Sage-Husa自适应滤波引入算法之中，实现第二重遗忘，可以有效降低模型误差、提高滤波精度。 研究结果表明：EKF估计中出现滤波发散现象，而双重遗忘卡尔曼滤波算法，不论是同步速度变化还是负载突变，均按正弦规律递减，负载突变前速度稳定误差为0.469%，负载突变后速度最大估计误差百分比控制在0.943%以内，最终速度估计误差控制在0.167%附近，误差比较小，并且仿真时间越长，效果越明显，最终实现完全跟踪，且鲁棒性较好。

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