[发明专利]一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的电机参数估计方法

权利要求书

1.一种基于自适应扩展卡尔曼滤波的电机参数估计方法，其特征在于：

包括如下步骤：

(1)将在αβ静止参考坐标系下的电流方程作为电机的连续状态空间表达式描述电机的内部动态特性；

(2)离散化状态空间方程同时将所需辨识参数增广到系统状态中；

(3)仿真电机采用双闭环控制方式，通过从电流检测单元和电压检测单元获得相电流、相电压；

(4)用当前时刻状态估计值代替系统真实值，并考虑满足白噪声时刻无关的性质，估计出当前时刻的系统噪声协方差矩阵；对噪声协方差估计值进行加权，得到当前时刻估计的噪声协方差矩阵；

(5)通过获得的相电流、相电压，利用已计算得到噪声协方差矩阵的扩展卡尔曼滤波算法估计反电动势同时辨识电机参数；

所述步骤(1)中在αβ静止参考坐标系下的电流方程如下：

其中i_α，i_β是定子电流，e_α，e_β是绕组反电势，u_α，u_β是αβ坐标系中的定子电压；

R为定子电阻，L为定子电感，等于绕组自感与互感的差，

状态空间表达式表示为：

其中x₀＝[i_α，i_β，e_α，e_β]^T为系统状态向量，z＝[i_α，i_β]^T为系统输出；u＝[u_α，u_β]^T为系统输入；

所述步骤(4)的具体过程为：

为了估计噪声协方差矩阵Q_k-1，将x_k用代替，可得：

进而可得：

同时，希望过程噪声估计不同时刻无关，即满足：

最终得噪声协方差的估计式：

为了避免某些系统状态在H中对应的系数全为0，从而使得对应的值为0的情况，

其中，λ为(0，1)的常数；

估计过程如下：

将得到的替换原来的回代到(2)-(4)式

P_k＝(I-K_kH_k)P_k/k-1。

2.如权利要求1所述的基于自适应扩展卡尔曼滤波的电机参数估计方法，其特征在于：

将L和R增广到系统状态向量中，得到以下六阶模型：

其中

采用一阶欧拉离散化方法得到一个离散时间模型，以T_s为采样周期，

A_k＝(I+T_sA)，B_k＝T_sB，H_k＝T_sH

u_k为系统输入，由于L和R是未知的，所以A_kx_k+B_ku_k是一个非线性函数，用f_k(x_k，u_k)表示非线性函数，

x_k＝f_k-1(x_k-1，u_k-1)+w_k-1

z_k＝H_kx_k+v_k

其中w_k和v_k是系统噪声和测量噪声。

3.如权利要求1所述的基于自适应扩展卡尔曼滤波的电机参数估计方法，其特征在于：所述步骤(3)在双闭环控制模式下，电机转速的给定值与霍尔信号计算的实际转速值之差作为输入速度控制器输入，速度控制器的输出和电流检测单元采集到的当前电流反馈量的差为电流控制器的输入，PWM控制信号产生器，根据霍尔传感器判读当前的电机转子位置，然后将PWM控制信号发生器连接到需要打开的功率管上，以完成电机的调速，同时，通过从电流检测单元和电压检测单元获得相电流和相电压。