基于参数跟踪的感应电机转速与磁链强跟踪滤波估计方法

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针对感应电机高性能矢量控制中的转速与磁链估计问题,提出了一种包含参数跟踪的转速与磁链联合估计强跟踪滤波(STF)方法。考虑电机参数变化及模型不确定性,采用粒子群迭代学习动态优化算法实现对感应电机参数的在线跟踪,修正的STF算法用于实现对感应电机转速与转子磁链的联合估计。仿真结果表明,包含参数跟踪的STF算法能够有效实现对感应电机转速与转子磁链的高性能估计;与扩展卡尔曼滤波算法相比,包含参数跟踪的STF算法在估计精度、跟踪速度和稳定性方面得到大幅度提高,并且能够快速跟踪突变状态,尤其在低速段仍能保持较好的估
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