[发明专利]一种基于卡尔曼滤波的全参数观测器及全参数辨识方法在审
申请号: | 202210373246.8 | 申请日: | 2022-04-11 |
公开(公告)号: | CN114744938A | 公开(公告)日: | 2022-07-12 |
发明(设计)人: | 刘子睿;姚华;韩寻;张宇;陈智;郝嘉睿;孔武斌;曲荣海;仇小杰 | 申请(专利权)人: | 华中科技大学;中国航发控制系统研究所 |
主分类号: | H02P21/13 | 分类号: | H02P21/13;H02P21/14;H02P21/22;H02P25/022;H02P27/12 |
代理公司: | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人: | 夏倩;李智 |
地址: | 430074 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 卡尔 滤波 参数 观测器 辨识 方法 | ||
1.一种基于卡尔曼滤波的全参数观测器,用于对永磁同步电机进行参数辨识,所述永磁同步电机在运行过程中,其电流环输出的d、q轴指令电压内分别注入了频率为ωh的小信号电压udh和uqh;其特征在于,所述全参数观测器包括:参数扩展卡尔曼滤波器和状态扩展卡尔曼滤波器;
所述参数扩展卡尔曼滤波器包括:参数先验预测模块和参数后验估计模块;所述状态扩展卡尔曼滤波器包括:状态先验预测模块和状态后验估计模块;
所述参数先验预测模块,其第一输入端连接至所述参数后验估计模块的输出端,其用于对当前周期的参数进行先验预测,得到当前周期的参数先验预测值
所述状态先验预测模块,其第一输入端连接至所述状态后验估计的输出端,其第二输入端连接至所述参数先验预测模块的输出端,其用于对当前周期的状态进行先验预测,得到当前周期的状态先验预测值
所述参数后验估计模块,其第一输入端连接至所述参数先验预测模块的输出端,其第二输入端连接至所述状态先验预测模块的输出端,其用于对当前周期的参数进行后验估计,得到当前周期的参数后验估计值
所述状态后验估计模块,其第一输入端连接至所述状态先验预测模块的输出端,其第二输入端连接至所述参数先验预测模块的输出端,其用于对当前周期的状态进行后验估计,得到当前周期的状态后验估计值
其中,表示上一周期的状态后验估计值,Uk-1表示上一周期注入的小信号电压;Ts表示采样时间间隔,ωe表示电机基频;Rs表示电机定子绕组电阻;表示为电感矩阵的逆矩阵,和分别表示d轴增量自感和q轴增量自感,表示d、q轴增量互感;θ=[Rs Tdd Tdq Tqq]T表示待观测的参数,f*()表示电机的离散状态方程。
2.如权利要求1所述的基于卡尔曼滤波的全参数观测器,其特征在于,所述参数先验预测模块进行信号处理的计算表达式为:
其中,表示上一周期的参数后验估计值;表示当前周期的参数先验预测协方差矩阵,表示上一周期的参数后验估计协方差矩阵,Qp表示参数先验预测中的系统噪声协方差矩阵。
3.如权利要求2所述的基于卡尔曼滤波的全参数观测器,其特征在于,所述状态先验预测模型进行信号处理的计算表达式为:
其中,表示当前周期的参数先验估计协方差矩阵,表示上一周期的状态后验估计协方差矩阵,Qx表示状态先验预测中的系统噪声协方差矩阵;Fx,k-1表示离散状态方程f*()对电机状态X*的导数在上一周期的取值。
4.如权利要求3所述的基于卡尔曼滤波的全参数观测器,其特征在于,所述参数后验估计模块进行信号处理的计算表达式为:
其中,表示所述电机在当前周期的输出,h*()表示电机的离散输出方程;表示当前周期的参数后验估计协方差矩阵;Kθ,k表示当前周期参数的卡尔曼增益,Hθ,k表示离散输出方程对电机参数θ的导数在当前周期的取值;M表示系统的测量噪声协方差矩阵。
5.如权利要求4所述的基于卡尔曼滤波的全参数观测器,其特征在于,所述状态后验估计模块进行信号处理的计算表达式为:
其中,表示当前周期的状态后验估计协方差矩阵,Kx,k表示当前周期状态的卡尔曼增益,Hx,k表示离散输出方程对电机状态X*的导数在当前周期的取值。
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