IGSO优化EKF：无传感器PMSM速度估计提升控制器性能

该篇论文主要探讨了在无传感器永磁同步电机（PMSM）控制系统的优化中，如何利用改进群搜索优化（IGSO）算法结合扩展卡尔曼滤波（EKF）技术来提升速度估计的精度。PMSM是一种广泛应用在工业自动化和电动汽车等领域的高效电机，其磁场定向控制（FOC）是实现精确控制的关键。 首先，作者对PMSM的FOC系统模型进行了深入分析，这是速度控制的基础，因为理解电机的工作原理和动态特性对于准确估计至关重要。PMSM的运行状态由<i>d</i>-<i>q</i>轴电压、电流和转子速度等参数决定，这些参数被设定为EKF的状态变量，用于构建EKF的动态方程，从而实时跟踪电机的转速和负载信息。 EKF是一种常用的估计方法，但在实际应用中，噪声的存在可能会影响估计精度。因此，论文提出通过IGSO算法优化EKF中的噪声协方差矩阵Q和R。IGSO是一种群体智能优化算法，它模仿了鸟类的群体行为，能够有效地搜索到全局最优解。作者选择估计值与实际值的平方误差积分（ISE）作为适应度函数，因为这个指标直接反映了EKF估计的准确性，优化的目标是减小这个误差，提高系统的稳定性和精度。 通过这种方法，论文实验结果显示，基于IGSO优化的EKF能够显著提高无传感器PMSM的速度估计性能，使得控制器能够更精确地控制电机转速，这对于电机驱动系统的实时性和稳定性具有重要意义。此外，论文还强调了团队合作的重要性，包括张相胜、田佳文和潘丰三位作者，他们在生产过程建模、优化与控制领域有着丰富的经验和深厚的学术背景，共同推动了这一关键技术的研究进展。 这篇论文提供了一种创新的策略，将群搜索优化算法应用于无传感器PMSM的速度估计，旨在解决实际应用中可能遇到的噪声干扰问题，对于提升永磁同步电机的控制性能具有重要的理论价值和实践意义。