作者：陆可,肖建 单位：中国自动化学会;中国科学院自动化所 出版：《自动化学报》2008年第09期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFMOTO2008090080 DOC编号：DOCMOTO2008090089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 在强跟踪滤波(Strong track filter，STF)算法和延迟扩展Kalman滤波(Schmidt extended Kalman filter，SEKF)算法的基础上，提出了强跟踪延迟滤波(Strong track Schmidt filter，STSF)算法，结合感应电机降阶模型建立了电机状态估计算法，将其应用于感应电机无速度传感器控制系统中，并与扩展Kalman滤波(Extended Kalman filter，EKF)、SEKF和STF三种算法的状态估计性能作比较.仿真和实验结果表明，STSF算法在估计精度、跟踪速度、抑止噪声等方面均优于EKF算法，并且计算复杂度显著降低，能有效在线估计电机转速和磁链。

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