《采用卡尔曼滤波器的PMSM改进预测函数控制》.pdf

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1、第19卷第7期电机与控制学报Vo1．19No．72015年7月ElectriCMachinesandControlJuly2015采用卡尔曼滤波器的PMSM改进预测函数控制王爽，朱文举，黄苏融，季画(上海大学机电工程与自动化学院，上海200072)摘要：针对伺服控制系统中，外部转矩扰动、低分辨率码盘带来的测速量化误差等因素影响预测模型的精度，使得标准预测函数控制(PFC)在面对强扰动时不能达到令人满意控制效果的问题，提出了一种采用卡尔曼滤波器(Kalmanfilter)的改进预测函数控制方法。首先以伺服系统的数学模型为基础，在有限精度位置编码器条件下，构建了Kalman滤波器模型，准确

2、观测出负载转矩、转子位置和转速信息；然后将观测的转矩与转速信息反馈给预测函数控制器，重构了计及扰动影响的预测函数控制模型，从而得到最优控制量，实现伺服系统的高性能控制。实验结果验证了所提方法在转速检测与扰动抑制方面的可行性和有效性。关键词：永磁同步电机；卡尔曼滤波器；预测函数控制；扰动观测器；转矩补偿DOI：10．15938／j．emc．2015．07．013中图分类号：TM301．2文献标志码：A文章编号：1007—449X(2015)07—0088—07ImprovedpredictivefunctionalcontrolusingKalmanfilterforPMSMWANGSh

3、uang，ZHUWen-ju，HUANGSu—rong，JIHua(SchoolofMechatronicEngineeringandAutomation，ShanghaiUniversity，Shanghai200072，China)Abstract：Aimingattheproblemsthattheaccuracyofpredictivemodelisinfluencedbyexternaldisturb—ancesandspeeddetectionquantizationerrorofthelowdistinguishabilityopticalencoderinservoco

4、ntrolsystem，andthestandardpredictivefunctionalcontrol(PFC)methoddoesnotachieveasatisfyingeffectinthepresenceofstrongdisturbances，animprovedPFCmethodologywasproposedbyusingKalmanfil-ter(KF)．Firstly，themethodisbasedonservosystemmodelandrulesmodelingtheKalmanfiltertoob—servationloadtorque，rotorposi

5、tionandspeedinfowiththelimitprecisionpositionencoder；Thentheob-servedtorqueandrotationalspeedinformationwasfedbacktoPFCcontroller，thePFCmodelwasrebuiltthatconsiderstheinfluencedofperturbation，therebyoptimalcontrolledquantitywasobtained，andthehighperformanceofservocontrolsystemwasimplemented．Expe

6、rimentresultsdemonstratetheeffective-nessoftheproposedmethodsabouttheaspectofspeeddetectionanddisturbancerejection．Keywords：permanentmagnetsynchronousmotor；Kalmanfilter；predictivefunctionalcontrol；disturb-anceobserver；torquecompensation收稿日期：2014—06—13基金项目：国家高新技术研究发展计划(863计划)(2011AA04A105)；高等学校博士

7、学科点专项科研基金(20113108110008)作者简介：王爽(1977一)，男，博士，讲师，研究方向为电力电子与电力传动，新能源汽车电驱动；朱文举(1986一)，男，硕士研究生，研究方向为电力电子与电力传动，新能源汽车电驱动；黄苏融(1953一)，男，教授，博士生导师，研究方向为电机设计，电力电子与电力传动，电机电磁场分析；季画(1977一)，女，博士研究生，副教授，研究方向为电力电子与伺服控制技术。通讯作者：王爽第7期王爽等：采用卡尔曼滤