[發明專利]基于漸消因子矩陣的強跟蹤UKF異步電機轉速辨識方法

在審

• 申請號: 202010130536.0
• 申請日: 2020-02-28
• 公開（公告）號: CN113328664A
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發明（設計）人: 胡文斌;常棋棋;哈進兵;呂建國;杜夢婷;瞿仁杰
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: H02P21/13
• 分類號: H02P21/13;H02P21/14;H02P21/18;H02P21/24;H02P25/02
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 薛云燕

本發明公開了一種基于漸消因子矩陣的強跟蹤UKF異步電機轉速辨識方法。該方法如下：建立基于UKF的電機狀態方程，選取電機的狀態變量；初始化電機的狀態變量及狀態誤差協方差，構造并計算Sigma點；求解電機的狀態變量預測均值和狀態誤差協方差，并確定漸消因子矩陣；進行測量誤差協方差矩陣的更新，計算狀態變量與觀測變量的互協方差矩陣；計算卡爾曼濾波增益矩陣；通過計算的漸消因子矩陣對電機的狀態變量預測均值進行修正更新，得到修正后的電機的狀態變量和狀態誤差協方差，計算得到電機轉速信息。本發明引入多重次優漸消因子矩陣來改進UKF轉速估計器，提升了電機在狀態突變以及電機參數失配等情況下的轉速辨識魯棒性。

技術領域

本發明涉及電機轉速識別技術領域，特別是一種基于漸消因子矩陣的強跟蹤UKF異步電機轉速辨識方法。

背景技術

在現代高性能交流電機調速控制系統中，矢量控制技術以其性能優良、方法簡單可靠等優點，已經廣泛應用于各種交流電機的高性能控制中。高性能的交流電機矢量控制系統中需要在轉子軸上安裝相應的速度傳感器，實時采集電動機的轉速和位置信息，導致系統成本增加、可靠性降低、環境適應性變差等問題。因此，研究轉速估計精度高、魯棒性好的無速度傳感器矢量控制系統對于提高交流調速系統性能具有一定的價值與意義。在眾多無速度傳感器中，基于非線性卡爾曼濾波的無速度傳感器濾波精度高且抗干擾性強，具有很高的研究價值與研究意義。

無速度傳感器中的非線性卡爾曼濾波算法主要包含擴展卡爾曼濾波(ExternedKalman Filter，EKF)與無跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman Filter，UKF)兩種，EKF算法在非線性函數Taylor展開式的高階項無法忽略時，線性化會使系統產生較大的誤差，影響濾波器的穩定性；而UKF使用采樣方法近似非線性分布來解決非線性濾波問題，該方法無需對非線性函數進行Taylor級數展開，避免了EKF局部線性化造成的濾波器不穩定。但是，當電機模型遇到狀態突變以及電機參數失配時，基于UKF的無速度傳感器對于轉速的估計精度大大下降，甚至可能導致濾波發散。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于漸消因子矩陣的強跟蹤UKF異步電機轉速辨識方法，以提高電機在狀態突變以及電機參數失配等情況下的轉速辨識魯棒性。

實現本發明目的的技術解決方案為：一種基于漸消因子矩陣的強跟蹤UKF異步電機轉速辨識方法，包括以下步驟：

步驟1、建立基于UKF的電機狀態方程，選取電機的狀態變量；

步驟2、初始化電機的狀態變量及狀態誤差協方差，構造并計算Sigma點；

步驟3、求解電機的狀態變量預測均值和狀態誤差協方差；

步驟4、利用狀態誤差協方差矩陣求解漸消因子矩陣Λ_k；

步驟5、進行測量誤差協方差矩陣的更新，計算狀態變量與觀測變量的互協方差矩陣；

步驟6、計算卡爾曼濾波增益矩陣；

步驟7、通過計算的漸消因子矩陣Λ_k對電機的狀態變量預測均值進行修正更新，得到修正后的電機的狀態變量和狀態誤差協方差；

步驟8、利用修正后的電機的狀態變量和狀態誤差協方差，計算得到電機轉速信息。

進一步地，步驟1所述的建立基于UKF的電機狀態方程，選取電機的狀態變量，具體如下：

步驟1.1、將UKF方程表示為：