作者：屈稳太,王郎,王领 单位：中国科学院深圳先进技术研究院;科学出版社 出版：《集成技术》2014年第05期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJCJI2014050050 DOC编号：DOCJCJI2014050059 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 传统的扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter，EKF)用于无刷直流电机状态辨识时，观测数据容易出现残差，辨识结果偏差大，位置及转速存在耦合，导致辨识系统鲁棒性弱。文章基于离散的直流无刷电机(Brushless DC Moter，BLDCM)数学模型和M-估计方法，构建了改进的扩展卡尔曼滤波算法(MEKF)。首先，基于BLDCM的工作原理，建立了独立于EKF的BLDCM换相离散模型；其次，通过修正系统观测矩阵，对转速与位置的强耦合关系进行解耦，实现了EKF分离变量辨识；最后，基于去耦合后的时序模型设计出独立于EKF的转子位置检测模块，无需深度滤波就可实现转子的精确定位。实验仿真结果表明，文章方法能够有效抑制卡尔曼滤波器的粗差扰动，提高了系统抵抗初始值不确定性的干扰和系统鲁棒性。

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