[發明專利]一種指數擬合容積卡爾曼濾波的電機轉子位置估計方法在審
| 申請號： | 202110403424.2 | 申請日： | 2021-04-15 |
| 公開（公告）號： | CN113114076A | 公開（公告）日： | 2021-07-13 |
| 發明（設計）人： | 于德亮;徐帆;王兆天 | 申請（專利權）人： | 哈爾濱理工大學 |
| 主分類號： | H02P21/13 | 分類號： | H02P21/13;H02P21/18;H02P6/34;H02P6/18 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 指數 擬合 容積 卡爾 濾波 電機 轉子 位置 估計 方法 | ||
本發明公開了一種指數擬合容積卡爾曼濾波(ECKF)的永磁同步電機轉子位置估算方法，可應用于永磁同步電機無傳感器轉子位置估計技術領域，解決了現有技術轉子位置估計精度低的問題。本發明提出了一種指數擬合的容積卡爾曼濾波方法，該方法通過指數擬合的方法對容積卡爾曼濾波過程中非線性函數與高斯概率密度函數乘積的積分部分進行最優的近似，結合了高斯濾波方法中球徑向數值逼近規則，達到對非線性系統更好的擬合效果，將其用于表貼式永磁同步電機轉子位置估計，使預估的電機轉子位置更精確，控制效果更好。
技術領域
本發明涉及內置式永磁同步電機的應用，例如系能源汽車、運輸機等領域，特別是涉及在無感傳感器控制方面，可應用精確度更高的表貼式永磁同步電機的指數擬合的容積卡爾曼濾波(ECKF)轉子位置估算方法。
背景技術
目前估算轉子位置的方法主要有模型參考自適應法、狀態觀測器估計法、人工智能法等，其中大多數的估計方法都需要利用準確的電機參數來進行估算。PMSM是一個多變量、強耦合、非線性、變參數的復雜對象，且在實際中PMSM是隨運行工作情況變化的。與傳統控制相比，滑模觀測器算法(SMO)和擴展卡爾曼濾波(EKF)算法時進行轉子位置估計對數學模型精確性要求不高，但由于傳統的滑模控制系統在滑模狀態下伴隨著高頻斗陣，其估算的反電動勢總將存在高頻抖震現象，而擴展得卡爾曼濾波線性化擬合程度不強，并且他的線性化是基于導數的方法局部線性化非線性系統模型，非線性模型的線性近似導致估計精度差和高發散率等問題，因此一直是無傳感器控制的一個瓶頸。
發明內容
為了解決上述問題，本發明根據對非線性模型進行更優的線性化擬合以加強其準確性，讓系統具有更強的魯棒性，提供了一種基于表貼式永磁同步電機的指數擬合的容積卡爾曼濾波(ECKF)轉子位置估算方法。
一種指數擬合容積卡爾曼濾波的電機轉子位置估計方法，包括以下步驟：
選取表貼式永磁同步電機靜止坐標系下的數學模型，選取需要觀測的狀態變量x，其含有靜止坐標系下的定子電流α-β軸分量iɑ,iβ、電機的機械角速度ωe、電機的轉角θe，并加入相應的高斯噪聲，即系統噪聲和量測噪聲：
xk＝φk-1(xk-1)+ηk
yk＝γk(xk)+vk
其中ηk是系統噪聲；vk是量測噪聲。
進一步的，所述系統進行初始化分析，采用球面徑向容積規則來取2n個容積點；用ξi來表示i個容積點：
進一步的，所述系統同CKF的方法，需要進行容積點的計算：
其中，Sk是對協方差Pk進行Cholesky分解：
進一步的，所述系統計算傳播容積點：
xk＝φk-1(xk-1)
進一步的，所述系統用指數擬合的方法計算狀態量預測值及誤差協方差預測值：
其中，x的協方差
進一步的，所述系統進行量測更新，同樣計算相應的容積點：
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