基于ukf算法异步电机无速度传感器矢量控制系统

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1、《电气自动化}2011年第33卷第2期控制理论及其应用ControlTheory＆ftsApplications基于UKF算法的异步电机无速度传感器矢量控制系统廖晓文陈政石(广东石油化工学院自动化系，广东茂名52500o)摘要：针对异步电机无速度传感器矢量控制系统的转速、磁链估计问题，提出一种基于无轨迹卡尔曼滤波(UKF)的状态估计算法。为避免常用的对称采样方法仅适用于处理高斯噪声并且sigma点多带来的计算量大问题，依据uT变换理论，采用最小偏度单形采样方法，减少了近1／3的计算量。仿真结果表明，所提出的基于最小偏度采样的UKF估计器能够准确地估计转子磁链、转速。

2、关键词：无轨迹卡尔曼滤波；最小偏度；无速度传感器；矢量控制；异步电机[中图分类号]TM921．5；TM346[文献标识码]A[文章编号]1000—3886(2011)02-0004-03SpeedSensorlessVectorControlOfAsynchrOnOusMotorBasedonUKFLiaoXiaowenChenZhengshi(AutomationDepartment，GuangdongInstituteofPetrol-ChemicalTechnology，MaomingGuangdong525000，China)Abstract：Concern

3、ingthespeedandfluxestimationproblemofspeedsensorlessvectorcontrolofasynchronousmotor。astateestimationalgorithmbasedonUnscentedKalmanFilterisproposed．Symmetricalsamplingstrategyiscommonusedbutnotshowedgoodperformancewhiledealingwithnon—Gaussiannoise，andthelargenumberofsigmapointscausesr

4、easonablecomputationload．Inthepaper，minimalskewsimplexsamplingisadoptedaccordingtoUTtransformationtheory，asaresult，nearly1／3computationloadisreduced．SimulationresultsshowthattheUKFestimatorbasedontheminimalskewsimplexsamplingcanestimatefluxandrotorspeedprecisely,Keywords：unscentedKalma

5、nfilterminimalskewsimplexsamplingspeedsensorlessvectorcontrolasynchronousmotorO引言值和方差选取一组加权采样点集(sigma点集)，将非线性变换作用于每一个采样点，得到一个加权的均值和方差。因而，相对于异步电机无速度传感器矢量控制的研究方法可分为基于非非线性系统近似线性化方法，UKF更适用于电机这种复杂非线理想特性和理想模型的两种方法⋯。基于非理想特性的方法对性系统。电机参数变化有很好的鲁棒性，如利用齿槽谐波信号的转速辨识UKF算法的计算量与uT变换中的sigma点数量有关。应用方法、高频

6、信号注入法以及饱和凸极检测法J，但此类方法对信UKF对电机控制进行状态估计，国内外文献普遍采用对称采样号处理的要求较高，未达到实用的程度。基于理想模型的方法较法。对称采样需要的sigma点个数为L：2n+1，其中，n为被观测多，例如直接计算、模型参考自适应法(MRAS)、Luenberger观测系统的维数。由于电机控制系统对控制算法的实时性要求较高，器法、EKF观测器法、滑模观测器法、人工神经网络方法等。直接因而在保证精度的同时，要求进一步减少sigma点的数目，以降计算法计算简单，但没有误差校正环节，抗干扰性能较差；MRAS低计算负载。而单形采样策略，考虑中心点，

7、只需要n+2个s培方法研究较广，但按照MRAS的理论还难以做到获取准确的动态ma点。目前，单形采样策略有两种：最小偏度单形采样和超球体转速；对于近似线性系统，Luenberger观测器和EKF观测器的单形采样。此外，对称采样的优势在于其能很好地处理高斯噪设计已经非常成熟，但是应用于异步电机这样的复杂非线性系统声，而电机控制系统的噪声多为非高斯噪声。在上述认识基础尚存在缺陷；滑模观测器法具有很好的鲁棒性，但其本质上是不连续的开关控制，会使系统产生抖动H；人工神经网络方法常用上，本文提出了一种基于最小偏度单形采样的UKF方法来估计异步电机的转速及磁链，并对系统进行了