[发明专利]一种基于扩展卡尔曼滤波器的无刷直流电机状态估计方法

摘要

本发明公开了一种基于扩展卡尔曼滤波器的无位置传感器无刷直流电机状态估计方法。使用本发明能够在系统噪声和测量噪声为非零均值白噪声以及系统模型存在误差的情况降低调试难度，提高观测精度。本发明通过模糊规则调整测量误差协方差矩阵R，从而大幅度降低了系统调试难度，并提高了精度；同时在状态更新方程中加入一个衰减因子，调整了新旧观测量对估计值的修正权重，提高了跟踪性能；此外，通过将p(0)，Q的值做适当分组调整的方法，抑制严重失真情况并提高扩展卡尔曼滤波器的估计准确性。

主权项

一种基于扩展卡尔曼滤波器的无刷直流电机状态估计方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一，对传统的扩展卡尔曼滤波器进行改进，采用模糊算法调整测量误差协方差矩阵Rk，Rk＝R+ΔR，其中，R为系统噪声wk的协方差矩阵，ΔR为根据模糊规则获得的调整量；其中，模糊规则为：以测量变量与预测值之差的理论值与实际值之差ek作为模糊输入，测量噪声方差阵Rk的调整量ΔR作为模糊输出；当ek≈0时，ΔR为0；当ek>0时，ΔR为负值；当ek<0时，ΔR为正值；所述模糊算法中，ek和ΔR的隶属度函数均分为负大NB、负中NM、负小NS、零ZO、正小PS、正中PM和正大PB 7个区间，每个区间的隶属度函数均为三角形，其中，模糊输入ek隶属度函数中，NB区间三角形三个顶点坐标为(‑∞，1)、(‑4.8,1)、(‑2.5,0)；NM区间三角形三个顶点坐标为(‑4.8,0)、(‑3,1)、(‑2,0)；NS区间三角形三个顶点坐标为(‑3.2,0)、(‑2,1)、(0,0)；ZO区间三角形三个顶点坐标为(‑2.6,0)、(0,1)、(2.6,0)；PS区间三角形三个顶点坐标为(0,0)、(2,1)、(3.2,0)；PM区间三角形三个顶点坐标为(2,0)、(3,1)、(4.8,0)；PB区间三角形三个顶点坐标为(2.5,0)、(4.8,1)、(+∞，1)；模糊输出ΔR隶属度函数中，NB区间三角形三个顶点坐标为(‑∞,1)、(‑2.8,1)、(‑1.8,0)；NM区间三角形三个顶点坐标为(‑2.8,0)、(‑2,1)、(‑1.3,0)；NS区间三角形三个顶点坐标为(‑2,0)、(‑1,1)、(0,0)；ZO区间三角形三个顶点坐标为(‑1.3,0)、(0,1)、(1.3,0)；PS区间三角形三个顶点坐标为(0,0)、(1.3,1)、(2,0)；PM区间三角形三个顶点坐标为(1.3,0)、(2,1)、(2.8,0)；PB区间三角形三个顶点坐标为(1.8,0)、(2.8,1)、(+∞,1)；模糊规则为：(1)如果ek∈ZO，则令ΔR∈ZO；(2)如果ek∈NS，则令ΔR∈PS；(3)如果ek∈NM，则令ΔR∈PM；(4)如果ek∈NB，则令ΔR∈PB；(5)如果ek∈PS，则令ΔR∈NS；(6)如果ek∈PM，则令ΔR∈NM；(7)如果ek∈PB，则令ΔR∈NB；并且，在扩展卡尔曼滤波器的状态更新方程中加入一个衰减因子γ，即扩展卡尔曼滤波器的状态更新方程为P^k+1/k=Fk′(x^k/k)γP^k/kFk′T(x^k/k)+Qk]]>其中，为先验估计误差的协方差；为后验估计误差的协方差；为已知测量变量zk时k时刻的后验状态估计；Qk为过程噪声wk的协方差矩阵；Fk′=∂[Fk(xk)xk+Gk(xk)uk]∂xk|xk=xk/k,]]>Fk(xk)=1-RT/L00-ea/L001-RT/L0-eb/L0001-RT/L-ec/L000010000T1k,]]>Gk(xk)=T/3L-T/3L0000T/3L-T/3L00-T/3L0T/3L00kT,]]>xk=[ia,ib,ic,ω,θ]kT,uk=[uab,ubc,uca]kT,]]>ia、ib、ic为定子三相的绕组电流，ea、eb、ec为定子三相绕组的反电动势，ω为转子速度，θ为转子位置，uab为a相与b相的相电压，ubc为b相与c相的相电压，uca为c相与a相的相电压，L为电机每相绕组的自感，R为电机每相定子绕组的电阻，T为采样周期，衰减因子γ在1.05～1.15之间；步骤二，采用步骤一改进后的的扩展卡尔曼滤波器对无刷直流电机的状态进行估计。