Método de estimación de posición del rotor para motor síncrono de imán permanente basado en filtro de Kalman extendido de alto orden
Autores: Liu, Yan; Li, Hange; He, Wei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Método de estimación de posición del rotor para motor síncrono de imán permanente basado en filtro de Kalman extendido de alto orden
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Problema
Estimación de la posición del rotor
Precisión
Motores síncronos de imanes permanentes
Filtro de Kalman extendido
De orden superior
Expansión de series de Taylor
Resultados de simulación
Error cuadrático medio
Algoritmo.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 39
Citaciones: Sin citaciones
Para abordar el problema de la disminución de la precisión de la estimación de la posición del rotor en motores síncronos de imán permanente (PMSM) causada por errores de redondeo en la linealización en el filtro de Kalman extendido (EKF), este documento propone un método de estimación de la posición del rotor para PMSMs basado en el filtrado de Kalman extendido de orden superior. Este método se basa en las ecuaciones de espacio de estados de un PMSM en un sistema de coordenadas estacionario y establece una expansión de series de Taylor de orden superior basada en el enfoque de mínimos cuadrados. Construye un modelo de predicción y actualización para las variables de estado utilizando la expansión de series de Taylor de orden superior y diseña un algoritmo para estimar la posición del rotor de los PMSM basado en el filtrado de Kalman extendido de orden superior. Los resultados de la simulación indican que, en comparación con el EKF, el método propuesto reduce el error cuadrático medio en un 10%.
Descripción
Para abordar el problema de la disminución de la precisión de la estimación de la posición del rotor en motores síncronos de imán permanente (PMSM) causada por errores de redondeo en la linealización en el filtro de Kalman extendido (EKF), este documento propone un método de estimación de la posición del rotor para PMSMs basado en el filtrado de Kalman extendido de orden superior. Este método se basa en las ecuaciones de espacio de estados de un PMSM en un sistema de coordenadas estacionario y establece una expansión de series de Taylor de orden superior basada en el enfoque de mínimos cuadrados. Construye un modelo de predicción y actualización para las variables de estado utilizando la expansión de series de Taylor de orden superior y diseña un algoritmo para estimar la posición del rotor de los PMSM basado en el filtrado de Kalman extendido de orden superior. Los resultados de la simulación indican que, en comparación con el EKF, el método propuesto reduce el error cuadrático medio en un 10%.