异步电机转速估计方法
【专利摘要】异步电机转速估计方法，包括以下环节：第1环节，EKF的残差的实际值与理论值的获取环节；第2环节，EKF的残差序列的实际值与理论值匹配环节；第3环节，基于模糊推理系统实时自适应调整函数实现环节；第4环节，实时自适应EKF测量噪声校正环节；第5环节，基于实时自适应扩展卡尔曼滤波算法的转速估计环节。本发明可实时的监测滤波器测量噪声的统计特性的变化情况，跟踪真实值，不但实时性好，而且算法也比较简单，提高了系统的精度；且在线修正测量噪声协方差阵的同时，实现了电机转速的快速收敛，对负载扰动具有较强的鲁棒性。
【专利说明】异步电机转速估计方法
【技术领域】
[0001]本发明属于异步电机控制方法【技术领域】，涉及一种异步电机转速估计方法。
【背景技术】
[0002]在现代电机控制【技术领域】，异步电机矢量控制技术获得了广泛应用。由于速度传感器的使用破坏了异步电机结构简单、可靠、成本低、维护方便的优势，也限制了其应用范围，降低了系统的鲁棒性，因此，无速度传感器控制不仅成为了现代交流传动控制技术的一个重要研究方向，同时也是研究高性能通用变频器的关键技术。
[0003]在异步电机模型相对精确并且噪声的统计特性假定已知的条件下，扩展卡尔曼滤波(EKF)的转速估计方法具有较强的抗噪能力和较高的调速范围，使其非常适合应用于异步电机的调速。然而研究表明，在异步电机的非线性动态系统中，控制过程中测量数据中含有噪声，其测量噪声统计特性随实际工作环境而改变，所以初始的先验值并不能代表实际工作时的噪声情况。而EKF算法却需要准确的测量噪声的统计特性，因此在实际应用中，提前设定的噪声的统计特性会导致扩展卡尔曼滤波算法的滤波精度降低甚至发散。
【发明内容】
[0004]本发明的目的在于提供一种异步电机转速估计方法，解决现有技术存在的无法实时统计噪声特性而导致转速估计精度低的问题。
[0005]本发明的技术方案是，异步电机转速估计方法，包括以下环节:
[0006]第1环节，EKF的残差的实际值与理论值的获取环节；
[0007]第2环节，EKF的残差序列的实际值与理论值匹配环节；
[0008]第3环节，基于模糊推理系统实时自适应调整函数实现环节；
[0009]第4环节，实时自适应EKF测量噪声校正环节；
[0010]第5环节,基于实时自适应扩展卡尔曼滤波算法的转速估计环节。
[0011]本发明的特点还在于:
[0012]第1环节，残差实际值由静止两相坐标系下的电流值isa、ise经过计算获得，残差理论值依靠EKF算法获得。
[0013]第2环节，将残差实际值与残差理论值进行匹配，匹配结果经过基于模糊推理系统实时自适应调整函数输出匹配状态。
[0014]第3环节，首先根据残差匹配结果设计模糊推理系统，根据模糊推理过程，将模糊推理系统的功能近似为一个简单的调整函数。
[0015]第4环节，根据模糊推理系统实时自适应调整环节输出的匹配状态调整EKF中的测量噪声矩阵，使其逼近真实测量噪声状态。
[0016]第5环节，将得到的真实测量噪声矩阵，代入到扩展卡尔曼滤波算法中，进行转速估计。
[0017]第1环节中，EKF的残差序列:
【权利要求】
1.异步电机转速估计方法，其特征在于，包括以下环节:第1环节，EKF的残差的实际值与理论值的获取环节；第2环节，EKF的残差序列的实际值与理论值匹配环节；第3环节，基于模糊推理系统实时自适应调整函数实现环节；第4环节，实时自适应EKF测量噪声校正环节；第5环节,基于实时自适应扩展卡尔曼滤波算法的转速估计环节。
2.根据权利要求1所述的异步电机转速估计方法，其特征在于，第1环节，残差实际值由静止两相坐标系下的电流值isa、ise经过计算获得，残差理论值依靠EKF算法获得；第2环节，将残差实际值与残差理论值进行匹配，匹配结果经过基于模糊推理系统实时自适应调整函数输出匹配状态；第3环节，首先根据残差匹配结果设计模糊推理系统，根据模糊推理过程，将模糊推理系统的功能近似为一个简单的调整函数；第4环节，根据模糊推理系统实时自适应调整环节输出的匹配状态调整EKF中的测量噪声矩阵，使其逼近真实测量噪声状态；第5环节，将得到的真实测量噪声矩阵，代入到扩展卡尔曼滤波算法中，进行转速估计。
3.根据权利要求2所述的异步电机转速估计方法，其特征在于，第1环节中，EKF的残差序列:
4.根据权利要求2所述的异步电机转速估计方法，其特征在于，第2环节中，残差的实际值应该与残差的理论值应该是近似相等的即:cr ^ pr (4)定义残差实测方差与理论方差的比值为DOMk
5.根据权利要求2所述的异步电机转速估计方法，其特征在于，第3环节中，包括模糊调整因子的设计和实时自适应调整因子的设计；a)模糊调整因子的设计釆用模糊推理系统单输入单输出模式，将DOMk作为FIS的输入，得到系统的输出模糊调整因子sk ；DOMk为分为5个等级:lessl、mlessl、equalK lmorel、morel ;模糊调整因子sk也分为5个等级:lessl、mlessl、equall、lmorel、morel ;具体的模糊规则如下:IF R0Rk ∈ lessl，then sk ^ lesslIF R0Rk ^ equal1，then sk ^ equallIF R0Rk ^ morel，then sk ^ morelIF R0Rk ^ mlessl, then sk ^ mlesslIFR0Rk ^ lmorel, then sk ^ lmorel反模糊化釆用重心法，计算公式如下:
6.根据权利要求2所述的异步电机转速估计方法，其特征在于，第4环节中，
7.根据权利要求2所述的异步电机转速估计方法，其特征在于，第5环节中，包括实时自适应扩展卡尔曼滤波器的预测阶段和实时自适应扩展卡尔曼滤波器的校正阶段；a)实时自适应扩展卡尔曼滤波器的预测阶段，xk的预测值足^及其误差其误差协方差阵为
【文档编号】H02P21/14GK103684183SQ201310573905
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2013年11月14日 优先权日:2013年11月14日
【发明者】尹忠刚, 肖鹭, 孙向东, 钟彦儒 申请人:西安理工大学