基于鲁棒UKF的永磁同步电机转子速度估计

摘要

针对无位置传感器直驱永磁同步电机系统(DD-PMSG:Direct-Driven Permanent Magnetic Synchronous Generator),无迹Kalman滤波(UKF:Unscented Kalman Filtering)方法鲁棒性不高的问题,提出了基于一种新的鲁棒UKF的转子速度估计方法.该方法将DD-PMSG模型转化为由发电机机电状态与定子参数组成的增广方程形式.运用鲁棒UKF算法,可同时辨识发电机的机电状态和定子不确定参数动态,使估计发电机参数不确定的鲁棒性得以改善.仿真结果表明,与传统UKF方法相比,该方法对存在不确定性及非高斯噪声的系统模型具有较强的鲁棒性.