双段卡尔曼滤波优化永磁电机无传感器控制：减少运算时间

本文主要探讨了基于双段卡尔曼滤波的永磁电机无传感器控制技术，针对传统卡尔曼滤波在无传感器控制中的应用所存在的运算量大和硬件成本高的问题，提出了一种优化的解决方案。论文发表于2013年的《华南理工大学学报(自然科学版)》第41卷第12期，作者易伯瑜、康龙云等人，他们针对永磁同步电机在工业现场、机器人控制和电动汽车等领域广泛应用的需求，寻求一种无需依赖传统角度传感器的控制方法。 传统的卡尔曼滤波算法在估计电机状态变量时能一定程度上减少模型误差和测量误差的影响，但它对计算资源的需求较高。为改善这一点，研究人员将最优双段卡尔曼滤波算法引入到永磁电机的无传感器控制系统中。这种方法在静止的两相坐标系下构建了线性数学模型，通过利用静止两相定子电流值和反电动势值作为全阶状态量和增广状态量，设计出更为高效的滤波算法。这种优化策略有助于提高状态估计的精度，并通过软件锁相环结构来获取所需的电机速度，从而简化硬件需求。 相比于传统卡尔曼滤波器，新方法在保持同等性能的同时，成功降低了24.49%的运算时间，这对于实时性要求较高的电机控制来说具有显著优势。论文的研究成果对于降低电机系统的成本、提升控制效率和适应复杂环境条件下的运行稳定性具有重要意义。 关键词：永磁同步电机、无传感器控制、最优双段卡尔曼滤波、锁相环。论文的中图分类号为TM351，表明其主要关注的是电机控制领域的理论和技术。此外，文章还引用了相关的研究文献，显示了作者对该领域的深入理解和当前研究的热点趋势。 总结来说，这篇文章提供了一种创新的永磁电机无传感器控制策略，通过结合最优双段卡尔曼滤波和软件锁相环技术，实现了电机控制的高效性和准确性，对于降低电机系统复杂性以及减少外部传感器依赖有着实际价值。