基于强跟踪容积卡尔曼滤波的永磁同步电机转子位置估计

对于电动汽车内置式永磁同步电机(IPMSM)驱动系统,转子位置的精度在高性能无传感器矢量控制中起到极其重要的作用.当电机在运行过程中受到外界干扰和系统状态突变时,传统的容积卡尔曼滤波(CKF)算法的动态响应较差,导致对转子位置的跟踪能力下降,估计精度降低,甚至引起滤波器发散.因此,本文采用强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)算法,在传统的容积卡尔曼滤波的基础上引入了强跟踪滤波器(STF),进而动态改善容积卡尔曼滤波算法的估计精度和跟踪能力.在Matlab/Simulink中对改进的转子位置估计算法进行仿真分析,并且进行测功机台架实验.实验结果表明:强跟踪容积卡尔曼滤波算法响应快,跟踪能力强,估计精度相比于传统的容积卡尔曼滤波算法提高19％.