基于自整定卡尔曼滤波的DC-DC变换器实时参数估计

Real-Time Parameter Estimation of DC–DC Converters Using a Self-Tuned Kalman Filter

作者	Mohamed Ahmeid · Matthew Armstrong · Shady Gadoue · Maher Al-Greer · Petros Missailidis
期刊	IEEE Transactions on Power Electronics
出版日期	2017年7月
技术分类	控制与算法
技术标签	DC-DC变换器储能变流器PCS 充电桩组串式逆变器
相关度评分	★★★★★ 5.0 / 5.0
关键词	DC-DC变换器卡尔曼滤波参数估计系统辨识离散模型同步Buck变换器控制性能

语言:

中文摘要

本文提出了一种基于卡尔曼滤波（KF）的参数化系统辨识方法，用于精确估计同步降压DC-DC变换器的离散模型。该方法通过自整定机制优化了跟踪性能，旨在为现代DC-DC变换器的高性能控制提供准确的离散化模型支持。

English Abstract

To achieve high-performance control of modern dc-dc converters, using direct digital design techniques, an accurate discrete model of the converter is necessary. In this paper, a new parametric system identification method, based on a Kalman filter (KF) approach is introduced to estimate the discrete model of a synchronous dc-dc buck converter. To improve the tracking performance of the proposed K...

SunView 深度解读

该技术对阳光电源的核心产品线具有极高的应用价值。在光伏组串式逆变器和储能系统（如PowerTitan、PowerStack）中，DC-DC变换器是实现MPPT及电池充放电控制的关键环节。传统的控制策略往往依赖于固定的电路参数，但在实际运行中，电感、电容等元件会受温度和老化影响发生漂移。引入自整定卡尔曼滤波技术，能够实现变换器参数的实时在线辨识，从而提升控制系统的鲁棒性和动态响应速度。建议研发团队将其应用于iSolarCloud智能运维平台，通过实时参数监控实现更精准的故障预警，并优化PCS及充电桩产品的控制算法，以应对复杂工况下的高效能量转换需求。