本发明针对卡尔曼滤波算法中噪声协方差矩阵参数难以整定的问题,提出一种基于噪声参数辨识的卡尔曼滤波无感控制策略。参数辨识算法采用改进的种群优化算法,结合了粒子群与天牛须思想,加入线性递减权重与学习因子同步化公式,使得优化算法收敛速度与搜索能力明显提高。在基于扩展卡尔曼滤波无刷直流电机矢量控制系统中,通过改进的种群算法对观测器中的过程噪声矩阵Q与测量噪声矩阵R参数优化,测试不同的适应度函数快速找到最优的噪声矩阵参数,通过仿真结果表明当转速超过1000速域时,稳态误差减小,观测器的估计性能有明显提升。
📄 2024109747682
📂 H02P21_24
👤 淮阴工学院
📅 2024-07-19