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基于降阶线性卡尔曼滤波与预测误差滚动补偿的表贴式永磁同步电机无传感器控制策略
Surface-PMSM Sensorless Control Strategy Based on Reduced-Order Linear Kalman Filter Cooperating With Prediction Error Rolling Compensation
| 作者 | Sang Xu · Anwen Shen · Qipeng Tang · Miaomiao Wang · Pan Luo · Xin Luo · Jinbang Xu |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年8月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | PWM控制 充电桩 |
| 相关度评分 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 表贴式永磁同步电机 (Surface-PMSM) 无传感器控制 卡尔曼滤波 降阶 预测误差 动态性能 鲁棒性 |
语言:
中文摘要
针对传统卡尔曼滤波在表贴式永磁同步电机无传感器控制中动态性能差及计算量大的问题,本文提出了一种增强型控制策略。通过引入降阶线性卡尔曼滤波与预测误差滚动补偿机制,有效提升了动态工况下的位置与速度估计精度,并降低了计算开销,增强了系统的鲁棒性。
English Abstract
Kalman filter (KF) is increasingly attracted for sensorless control of surface permanent magnet synchronous motors due to its strong robustness against measurement and system noise. However, the conventional method suffers from poor position and speed estimation accuracy under dynamic conditions and high computational cost. In order to solve these problems, an enhanced sensorless control strategy ...
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SunView 深度解读
该技术主要针对永磁同步电机(PMSM)的无传感器控制,在阳光电源的业务体系中,该算法可应用于电动汽车充电桩的功率模块控制,或风电变流器中电机的精细化驱动控制。通过降低卡尔曼滤波的计算复杂度并提升动态响应,有助于提升充电桩功率变换效率及风电变流器的控制精度。建议研发团队关注该算法在嵌入式DSP/MCU平台上的移植可行性,以优化电机驱动系统的动态性能与成本控制。