典型文献
基于粒子群优化EKF的无传感器DPMSM滑模控制
文献摘要：
针对直驱永磁同步电机控制系统中扩展卡尔曼滤波器(EKF)进行状态估计难以获得最优协方差矩阵的问题,采用改进粒子群算法来优化扩展卡尔曼滤波器的协方差矩阵,改进算法在标准粒子群算法的基础上引入了自然选择机制.其次由于EKF算法具有延迟效应使得系统鲁棒性降低,提出了一种基于改进指数趋近律的滑模控制器来代替传统的PI控制器.仿真结果表明,经改进粒子群算法对系统噪声协方差参数优化后可有效提高电机转速和转子位置角估计精度,此外与传统滑模控制器和PI控制器相比,该改进滑模控制器使系统具有抗负载扰动能力强、鲁棒性更好的优点,验证了该文所提控制策略的正确性和有效性.
文献关键词：
直驱永磁同步电机;无传感器控制;扩展卡尔曼滤波;滑模控制器
中图分类号：
作者姓名：
郑顺河;孟克其劳;海日罕;王藤
作者机构：
内蒙古工业大学 能源与动力工程学院,呼和浩特 010051;内蒙古工业大学 风能太阳能利用技术教育部重点实验室,呼和浩特 010051;内蒙古工业大学 内蒙古自治区风电技术与检测工程技术研究中心,呼和浩特 010051
文献出处：
引用格式：
[1]郑顺河;孟克其劳;海日罕;王藤-.基于粒子群优化EKF的无传感器DPMSM滑模控制)[J].组合机床与自动化加工技术,2022(07):66-70
A类：
DPMSM
B类：
粒子群优化,EKF,直驱永磁同步电机,电机控制,扩展卡尔曼滤波器,状态估计,难以获得,协方差矩阵,改进粒子群算法,改进算法,标准粒子群算法,自然选择,选择机制,延迟效应,改进指数趋近律,滑模控制器,经改,系统噪声,电机转速,和转子,转子位置,位置角,估计精度,改进滑模控制,抗负载扰动,无传感器控制
AB值：
0.238908
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