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改进粒子群算法优化扩展卡尔曼滤波器电机转速估计  
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【英文篇名】 Speed estimation of motor using improved particle swarm algorithm optimized extended Kalman filter
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【作者】 林国汉; 章兢; 刘朝华; 赵葵银;
【英文作者】 LIN Guo-han1; ZHANG Jing1; LIU Zhao-hua1; ZHAO Kui-yin2(1.College of Electrical & Information Engineering; Hunan University; Changsha 410082; China; 2.College of Electrical & Information; Hunan Institute of Engineering; Xiangtan Hunan 411101; China);
【作者单位】 湖南大学电气与信息工程学院; 湖南工程学院电气信息学院;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2013年 07期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 转速估计; 无速度传感器矢量控制; 扩展卡尔曼滤波器; 粒子群算法;
【英文关键词】 speed estimation; sensorless vector control; extended Kalman filter(EKF); particle swarm algorithm;
【摘要】 针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点,采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进,将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测量噪声矩阵进行优化处理,将优化后的卡尔曼滤波器应用于感应电机转速估计。仿真实验表明,与试探法、标准粒子群算法及遗传算法比较,改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器能够有效提高转速估计的精度,从而提高无速度传感器矢量控制系统的控制性能。
【英文摘要】 Aiming at the problem of getting the extended Kalman filter(EKF)optimal value of system noise matrix and mea-surement noise matrix using in induction motor speed estimation,this paper proposed a speed estimation method using EKF optimized by improved particle swarm optimization(IPSO).By combining the advantages of genetic algorithm and particle swarm optimization,it adopted an adjustable algorithms in PSO.It optimized the EKF system noise matrix and measurement noise matrix by IPSO,using optimized EKF to es...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61174140); 国家教育部博士点基金资助项目(20110161110035); 湖南省高校重点实验室开放基金资助项目(10K017)
【更新日期】 2013-07-30
【分类号】 TM346.2
【正文快照】 0引言无速度传感器矢量控制系统一直是很多学者研究的热点,而实现无速度传感器矢量控制的关键是电机转速估计,许多文献也提出了电机转速的估计方法[1]。由于卡尔曼滤波器(Kal-man filter)具有良好的动态性和抗干扰性,因此,卡尔曼滤波器及其改进形式如扩展卡尔曼滤波器(EKF)被认

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