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卡爾曼

  • “擴展卡爾曼濾波法”無位置傳感器無刷直流電機控制系統研究和實現.rar

    無刷直流電機,是隨著電力電子技術的發展和新型永磁材料的出現而迅速成熟起來的一種機電一體化電機.隨著無刷直流電機在各個領域的廣泛應用,其常用的帶位置傳感器控制方法暴露出了越來越多的局限性.同時,隨著計算機技術和電子技術的不斷發展,基于高性能數字信號處理器的"狀態觀測器"法無位置傳感器控制則漸漸成為研究的熱點.論文在詳細介紹了"擴展卡爾曼濾波法"無位置傳感器無刷直流電機控制原理的基礎上,建立了基于"擴展卡爾曼濾波法"無位置傳感器無刷直流電機控制系統模型,對模型中誤差造成的原因作出了定性和定量的分析,給出了解決的辦法.另外,論文以Texas Instrument公司的TMS320LF2407A數字信號處理器為核心,設計了一套基于"擴展卡爾曼濾波法"的無位置傳感器無刷直流電機控制系統,并給出了各模塊的設計電路.文中介紹了系統的各個組成部分,并給出了系統的抗干擾措施."三段式"起動技術是無傳感器無刷直流電機控制中的常用起動方法,也是"擴展卡爾曼濾波法"控制中的一個重要環節.文中對"三段式"起動技術中轉子定位、外同步加速和外同步到自同步的切換三部分進行了詳細的分析和討論,指出了各部分的難點,給出了相應的解決方法.基于"擴展卡爾曼濾波法"的控制系統中包含了大量的運算和多路的AD采集,因此不可避免存在系統和測量誤差以及干擾噪聲,論文著重對系統誤差、量測誤差和干擾噪聲三個方面作了詳細的分析,并提出了解決的方法.對于噪聲信號的數字化處理,論文探討了常用的幾種數字濾波算法并給出了仿真波形.在前面所設計的控制系統的基礎上,論文介紹了"擴展卡爾曼濾波法"無位置傳感器無刷直流電機控制系統的運行調試過程,分析了調試中出現的問題并提出了解決的方法.最后,文中給出了系統調試中的電壓、反電勢以及相電流等信號的實測波形,并與仿真結果作了比較分析.

    標簽: 擴展 卡爾曼濾波 無位置傳感器

    上傳時間: 2013-07-30

    上傳用戶:gongxinshiwo@163.com

  • 基于卡爾曼濾波算法的永磁同步電機無速度傳感器控制研究.rar

    永磁同步電機是同步電機的一個重要類型,其轉子一般采用稀土永磁材料做激磁磁極,與傳統同步電機相比,體積和重量大為減小,而且結構簡單,運行可靠,維護更方便。現代電氣傳動控制的發展趨勢之一是開發新的交流調速與伺服系統。無論在矢量控制還是標量控制中,轉速與位置的閉環控制都需要在電機軸上安裝一個速度傳感器,但是由于速度傳感器的引進不僅增加了成本,降低了系統可靠性,還存在安裝問題,效果并不十分理想。因此高性能無速度傳感器控制成為近年來電機研究的熱點。 本文在系統介紹卡爾曼濾波器的基礎上,將其引入到永磁同步電機無速度傳感器狀態觀測中。由于永磁同步電機是一個強耦合的多階非線性系統,本文采用了工程實際中普遍采用的泰勒展開式截斷的方法,對電機方程線性化處理,將卡爾曼濾波算法推廣至非線性系統,并加入了反映電機系統模型誤差和環境干擾的系統噪聲和測量噪聲模型,形成擴展卡爾曼濾波算法。擴展卡爾曼濾波器將電機轉子位置與轉速作為系統狀態變量進行實時估算,并將所得信息反饋到永磁同步電機控制系統中。通過仿真,與電機實際運行狀態進行比較,證明了擴展卡爾曼濾波具有良好的動態跟蹤能力和抗噪聲能力。 針對擴展卡爾曼濾波算法在無速度傳感器控制中存在的不足,本文給出了降階線性卡爾曼濾波算法。降階線性卡爾曼濾波算法重新選擇了系統狀態變量,建立新的完全線性化的系統方程,并且卡爾曼濾波算法中的系統協方差矩陣成為時不變序列,因此可以直接應用線性卡爾曼濾波算法。仿真結果證明,與擴展卡爾曼濾波算法相比,新的算法更加簡單,減輕了繁重的參數調節任務,易于數字化實現,不僅具備擴展卡爾曼濾波算法的優勢,而且在某些性能方面超越了擴展卡爾曼濾波算法。 通過分析得知,由于將系統模型不確定性與測量噪聲體現在系統方程中,因此卡爾曼濾波算法在狀態估算方面具有良好的性能。本文以降階線性卡爾曼濾波 算法為理論基礎,以永磁同步電機為對象,以數字信號處理器(DSP)為核心,設計了電機狀態觀測系統的設計方案。整個方案在不增加成本的基礎上,充分利用數字信號處理器(DSP)豐富的資源和強大的運算能力,通過檢測電機相電流,實時估算出電機轉子位置與轉速。本系統可以代替傳統速度傳感器,為電機控制系統提供轉子位置和轉速反饋信息。本文的下一步主要工作便是將此系統付諸實踐,應用于實際工程中,對卡爾曼濾波算法在永磁同步電機無速度傳感器控制方面的性能進行進一步研究。關鍵詞:永磁同步電機;無速度傳感器;卡爾曼濾波

    標簽: 卡爾曼 濾波算法 永磁同步電機

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:lifangyuan12

  • 基于推廣卡爾曼濾波的永磁同步電機無位置傳感器控制

    永磁同步電機(PMSM)是一種性能優越、應用領域廣闊的電機,其傳統的理論分析與設計方法已比較成熟。它的進一步推廣應用,在很大程度上有賴于對控制策略的研究。實踐中,使用通用變壓變頻(VVVF)變頻器來驅動沒有阻尼繞組的永磁同步電動機開環運行時,有時電機的運行頻率超過某一頻率,系統就會變得不穩定,甚至導致系統失步。本文研究了無位置傳感器的永磁同步電機的速度控制問題。 論文提出了一種將推廣卡爾曼濾波(EKF)原理應用于永磁同步電機無位置傳感器調速系統的方法。對永磁同步電機的數學模型和卡爾曼濾波原理作了詳細的分析,在dq轉子同步坐標系中應用推廣卡爾曼濾波算法,對永磁同步電機的轉角和轉速進行實時在線估計。所選取的濾波算法只需測量電流和逆變器直流母線電壓,具有不改造電機、可靠性高和經濟耐用的優點。利用在線估計出的轉速和電流實現轉速電流雙閉環的永磁同步電機矢量控制。同時還提出了基于磁飽和原理的永磁轉子初始位置的檢測方法。針對轉子磁場定向方式及矢量控制方案,采用了空間矢量脈寬調制方法對系統進行控制,此方法可以輸出任意給定位置的電壓矢量,在不增加功率管開關頻率和不增加系統復雜性的前提下,明顯提高電機的調速性能。 在Matlab6.5環境下進行的系統仿真實驗表明,所提出的位置估計算法和控制方法具有優良的轉角跟蹤特性和速度控制性能,同時系統具有較強的抗負載擾動性能和較好的魯棒性。實驗結果表明本文的方法達到了預期的效果。

    標簽: 卡爾曼濾波 永磁同步電機 無位置傳感器 控制

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:huangld

  • 由TMS320C32芯片實現陀螺儀漂移卡爾曼濾波算法研究

    ·摘要:  陀螺儀漂移數據經過處理后將是一組高度相關的平穩隨機時間序列.在對陀螺儀漂移數據建立時間序列AR模型的基礎上,考慮到精度與實時性的要求,采用卡爾曼濾波算法對捷聯陀螺模擬漂移數據進行了處理,并運用基于TI公司的TMS320C32型DSP對算法進行了實驗.通過實時考察實驗系統算法程序的運行情況可以看出,卡爾曼濾波算法能有效地提高陀螺精度,并且對于實時性要求高而計算量大的卡爾曼濾波算法

    標簽: 320C TMS 320 C32

    上傳時間: 2013-06-22

    上傳用戶:koulian

  • 卡爾曼濾波c語言程序

    給出了卡爾曼濾波c語言程序,并通過運行驗證,菜鳥入門,希能對大家有所幫助

    標簽: 卡爾曼濾波 c語言 程序

    上傳時間: 2013-06-28

    上傳用戶:是王洪文

  • 一種基于卡爾曼濾波的船載伺服系統隨機誤差處理方法

    針對測量船伺服系統存在隨機誤差的情況,為提高角誤差的精度,基于著名的Singer模型建立了航天測量船伺服系統卡爾曼濾波算法,并通過計算機進行了實際測量數據的仿真實驗。從實驗仿真結果分析可看出,采用提出的算法,能夠較大程度的減小角誤差電壓含有的隨機誤差,驗證了本方法的有效性,達到了提高測量船測控精度的目的。

    標簽: 卡爾曼濾波 伺服系統 船載 處理方法

    上傳時間: 2013-11-18

    上傳用戶:Avoid98

  • 基于卡爾曼濾波與Mean Shift的運動車輛跟蹤

    針對Mean Shift算法不能跟蹤快速目標、跟蹤過程中窗寬的大小保持不變的特點。首先,卡爾曼濾波器初步預測目標在本幀的可能位置;其次, Mean Shift算法在這點的鄰域內尋找目標真實的位置;最后,在目標出現大比例遮擋情況時,利用卡爾曼殘差來關閉和打開卡爾曼濾波器。實驗表明該算法在目標尺度變化、遮擋等情況下對快速運動的目標能夠取得較好的跟蹤效果。

    標簽: Shift Mean 卡爾曼濾波 車輛跟蹤

    上傳時間: 2013-10-10

    上傳用戶:TF2015

  • 在ADIS16480中調諧擴展卡爾曼濾波器

    ADIS16480是一款MEMS慣性測量單元(IMU),內置一個三軸加速度計、一個三軸陀螺儀、一個三軸磁力計和一個氣壓計。除了提供完全校準、幀同步的慣性MEMS傳感器,ADIS16480還集成了一個擴展卡爾曼濾波器(EKF),可計算動態方位角。

    標簽: 16480 ADIS 調諧 擴展

    上傳時間: 2013-10-22

    上傳用戶:上善若水

  • 卡爾曼濾波(非矩陣)參考程序

    卡爾曼濾波(非矩陣)參考程序

    標簽: 卡爾曼濾波 矩陣 參考程序

    上傳時間: 2013-11-18

    上傳用戶:ch3ch2oh

  • 卡爾曼濾波的基本原理及應用

    卡爾曼濾波

    標簽: 卡爾曼濾波

    上傳時間: 2013-10-15

    上傳用戶:baitouyu

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