《基于粒子群算法的永磁同步电机无传感器控制优化》PDF+DOC
作者:陈小龙
单位:大连组合机床研究所:中国机械工程学会生产工程分会
出版:《组合机床与自动化加工技术》2014年第01期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFZHJC2014010370
DOC编号:DOCZHJC2014010379
下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于EKF的永磁同步电机无位置传感器控制》PDF+DOC2016年第02期 谷涛,李孟秋,黄庆,刘竹
《基于优化EKF的永磁同步电机转速估计》PDF+DOC2016年第04期 曹炎广,王剑平,张果,杨晓洪
《基于CKF的永磁同步电机无传感器控制》PDF+DOC2013年第12期 周博,徐大林,顾兆丹,何勇强
《基于多重渐消因子EKF的PMSM无传感器控制》PDF+DOC2019年第10期 臧瑞真,黄开启
《基于EKF的永磁同步电机转子位置和速度估计》PDF+DOC2005年第07期 江俊,沈艳霞,纪志成
《基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机无传感器矢量控制》PDF+DOC2011年第08期 薛树功,魏利胜,凌有铸
《永磁同步电机矢量控制系统的EKF无传感器控制策略》PDF+DOC2010年第04期 戴鹏,刘向超,符晓,邢文涛,孙建元
《基于dSPACE的永磁同步电机转子位置和速度估计方法》PDF+DOC2005年第06期 周平,江俊,纪志成
《基于EKF的PMSM无传感器控制及滤波参数选取》PDF+DOC2011年第05期 孙旭霞,刘博
《直驱型永磁同步风力发电机无传感器控制》PDF+DOC2009年第06期 陈明亮,肖飞,王颢雄,刘勇
针对确定噪声矩阵参数的困难性,将粒子群优化算法用于噪声矩阵参数的寻找。以电机转速的实际值和估计值的偏差绝对值对时间的积分为适应度函数,通过不断调整粒子在空间中的位置,最终寻找到使得适应度函数最小的粒子位置,从而得到使偏差最小的协方差矩阵。测试结果显示,经粒子群算法优化噪声矩阵参数后的系统,速度估计精度明显提高。优化后的电机实际速度波形脉动减小,调速更加平稳。
提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。