基于改进PSO与广义五阶CKF算法的PMSM无传感器控制

摘要：

为提高永磁同步电机无传感器控制效果,针对电机转速估计精度及PI参数优化的问题,提出一种基于改进粒子群优化(PSO)的PI参数与广义五阶容积卡尔曼滤波(CKF)算法的PMSM无传感器控制方法.首先,建立了PMSM的离散数学模型,推导了其转速环传递函数,并以此为适应度函数利用基于柯西变异的改进PSO算法来对转速环PI参数进行优化;其次,利用广义五阶容积规则推导了广义五阶CKF算法,构建了基于改进PSO的PI参数和广义五阶CKF算法的PMSM无传感器控制方法;最后,实验结果表明,广义五阶CKF算法相较于三阶CKF算法,对电机转速和转子位置估计精度更高,基于改进PSO转速环PI参数的优化方法能够改善PMSM的控制效果,将改进PSO与广义五阶CKF算法相结合有利于改善PMSM的无传感器控制效果.

关键词：粒子群算法、永磁同步电机、矢量控制、广义五阶CKF、转子转速位置估计、无传感器控制

所属期刊栏目：25

分类号：TM341(电机)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;教育部重点实验室开放基金;安徽省高校科研平台创新团队建设项目

在线出版日期：2021-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：120-128