一種基于擴展卡爾曼濾波器的無刷直流電機狀態(tài)估計方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于擴展卡爾曼濾波器的無位置傳感器無刷直流電機狀態(tài)估計方法。使用本發(fā)明能夠在系統(tǒng)噪聲和測量噪聲為非零均值白噪聲以及系統(tǒng)模型存在誤差的情況降低調(diào)試難度，提高觀測精度。本發(fā)明通過模糊規(guī)則調(diào)整測量誤差協(xié)方差矩陣R，從而大幅度降低了系統(tǒng)調(diào)試難度，并提高了精度；同時在狀態(tài)更新方程中加入一個衰減因子，調(diào)整了新舊觀測量對估計值的修正權(quán)重，提高了跟蹤性能；此外，通過將p(0)，Q的值做適當(dāng)分組調(diào)整的方法，抑制嚴(yán)重失真情況并提高擴展卡爾曼濾波器的估計準(zhǔn)確性。
【專利說明】一種基于擴展卡爾曼濾波器的無刷直流電機狀態(tài)估計方法【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及無刷直流電機的無位置傳感器控制【技術(shù)領(lǐng)域】，具體涉及一種基于擴展卡爾曼濾波器的無位置傳感器無刷直流電機狀態(tài)估計方法。
【背景技術(shù)】
[0002]永磁無刷直流電機(Brushless DC Motor, BLDCM)融合了直流電動機控制方式簡單，轉(zhuǎn)矩特性好，調(diào)速性能好，以及交流電動機制造簡單，無勵磁損耗，功率密度高等優(yōu)點，所以在各個領(lǐng)域都有應(yīng)用，并引起國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注與研究。但是無刷直流電機的運行需要轉(zhuǎn)子位置信號，傳統(tǒng)的方法是采用位置傳感器。隨著對額定功率更小的電機的研究與需求，位置傳感器的體積占整個電機系統(tǒng)體積的百分比越來越大，這就使得整個系統(tǒng)難以實現(xiàn)小型化，限制了其在精密微小場合的應(yīng)用。此外，由于位置傳感器的存在，使得系統(tǒng)復(fù)雜程度加大、成本增加、可靠性降低、增加了生產(chǎn)和維護難度并且對電機的制造工藝也帶來不利的影響。
[0003]針對位置傳感器對無刷直流電機控制系統(tǒng)帶來的上述不利影響，比較好的解決辦法是采用無位置傳感器控制技術(shù)。所謂的無位置傳感器控制，實質(zhì)上是無機械位置傳感器的控制，即在電機的運轉(zhuǎn)過程中，由新的位置信號檢測方法(一般通過軟件與硬件相互結(jié)合的技術(shù))代替機械的位置 傳感器來提供逆變橋功率器件換相導(dǎo)通的時序信號。無位置傳感器控制不僅可以克服機械位置傳感器帶來的問題，還可以充分利用軟件技術(shù)改善并提高電機的動、靜態(tài)性能。
[0004]所以在無刷直流電機的無位置傳感器控制技術(shù)中，狀態(tài)估計是最關(guān)鍵的核心問題，也就是如何不通過機械的位置傳感器，而只通過三相電壓與電流，準(zhǔn)確、快速、可靠的得到轉(zhuǎn)子位置與速度信號。
[0005]Gamazo-Real JC 等人在文獻(Position and Speed Control of BrushlessDC Motors Using Sensorless Techniques and Application Trends [J].SENSORS, 2010, 10(7):6901-6947.)中總結(jié)，現(xiàn)有的無位置傳感器無刷直流電機的狀態(tài)估計方法主要有傳統(tǒng)方法和狀態(tài)觀測器方法兩種。其中傳統(tǒng)方法主要有:反電勢過零法、三次諧波電壓積分法、續(xù)流二級管法、反電勢積分法等；狀態(tài)觀測器法主要有:擴展卡爾曼濾波法、參考模型自適應(yīng)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和滑模觀測器法等。
[0006]傳統(tǒng)方法主要存在的問題是在某一特定的速度范圍內(nèi)可以較好的估計出轉(zhuǎn)子的速度、位置信息，但是在電機低速或高速運行時，觀測效果大幅下降甚至無法使用。
[0007]近年來的主要研究和應(yīng)用方向都集中在利用狀態(tài)觀測器對無刷直流電機系統(tǒng)進行狀態(tài)估計，無刷直流電機系統(tǒng)是一個典型的非線性的系統(tǒng)，結(jié)合擴展卡爾曼濾波器，可以對其進行狀態(tài)估計。
[0008]卡爾曼濾波器有一系列遞推數(shù)學(xué)公式描述。他們提供了一種高效可計算的方法來估計過程的狀態(tài)，并使估計均方誤差最小?？柭鼮V波器應(yīng)用廣泛且功能強大；它可以估計信號的過去和當(dāng)前狀態(tài)，甚至能估計將來的狀態(tài)，即使并不知道模型的確切性質(zhì)。但是卡爾曼濾波器用于無刷直流電機系統(tǒng)的估計存在一些問題。首先，由于卡爾曼濾波器的參數(shù)是在某一特定轉(zhuǎn)速(如額定轉(zhuǎn)速)下設(shè)置的，當(dāng)速度變化時，會導(dǎo)致觀測精度下降。其次，在擴展卡爾曼濾波器的設(shè)計過程中，假設(shè)了系統(tǒng)噪聲和測量噪聲為精確已知的零均值白噪聲，而當(dāng)系統(tǒng)噪聲與測量噪聲不滿足此條件時，可能會導(dǎo)致誤差協(xié)方差矩陣變大，降低了估計精度，如果實時人工調(diào)整濾波器的參數(shù)，調(diào)試難度很大。再次，擴展卡爾曼濾波的速度跟蹤性能不是很好，主要體現(xiàn)在估計的轉(zhuǎn)速比實際轉(zhuǎn)速存在一個明顯的相位延遲，造成這種現(xiàn)象的原因主要是新舊觀測量對估計值的修正權(quán)重不一樣。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009]有鑒于此，本發(fā)明提供了一種基于擴展卡爾曼濾波器的無位置傳感器無刷直流電機狀態(tài)估計方法，能夠在系統(tǒng)噪聲和測量噪聲為非零均值白噪聲以及系統(tǒng)模型存在誤差的情況降低調(diào)試難度，提高觀測精度。
[0010]本發(fā)明的基于擴展卡爾曼濾波器的無刷直流電機狀態(tài)估計方法包括如下步驟:
[0011]步驟一，對 傳統(tǒng)的擴展卡爾曼濾波器進行改進，采用模糊算法調(diào)整測量誤差協(xié)方差矩陣Rk，Rk = R+ λ R，其中，R為系統(tǒng)噪聲Wk的協(xié)方差矩陣，Δ R為根據(jù)模糊規(guī)則獲得的調(diào)
整量;
[0012]其中，模糊規(guī)則為:
[0013]以測量變量與預(yù)測值之差的理論值與實際值之差ek作為模糊輸入，測量噪聲方差陣Rk的調(diào)整量Λ R作為模糊輸出；
[0014]當(dāng)ek~0 時，AR 為 O;
[0015]當(dāng)6,〉0時，八1?為負值；
[0016]當(dāng)一一時’厶尺為正值；
[0017]步驟二，采用步驟一改進后的的擴展卡爾曼濾波器對無刷直流電機的狀態(tài)進行估計。
[0018]其中，所述模糊算法中，ek和AR的隸屬度函數(shù)均分為負大NB、負中匪、負小NS、零Z0、正小PS、正中PM和正大PB7個區(qū)間，每個區(qū)間的隸屬度函數(shù)均為三角形，其中，模糊輸入ek隸屬度函數(shù)中，NB區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(-°o，l)、(-4.8，I)、(-2.5，O)；NM區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(-4.8，O)、(-3，I)、(-2，O) ；NS區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(-3.2，O)、(-2，I)、(O, O) ；Z0 區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(-2.6，O)、(O, I)、(2.6，O) ；PS 區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(0，0)、(2，I)、(3.2，O) ;PM區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(2，O)、(3，I)、(4.8，O) ；PB區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(2.5，O)、(4.8，I)、(+ °o，I);模糊輸出AR隸屬度函數(shù)中，NB區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(_ °°，I)、(-2.8，I)、(-1.8，O) ；NM區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(-2.8，O)、(-2，I)、(-1.3，O) ；NS區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(' 2，O)、(_1，1)、(0,0) ;Z0區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(-1.3,0), (O, I)、(1.3,0) ;PS區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(0，0)、(1.3, I)、(2,0) ;PM區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(1.3，O)、(2，I)、(2.8，O) ；PB區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(1.8，O)、(2.8，I)、(+ °o，I)；
[0019]模糊規(guī)則為:
[0020](I)如果 ek e Z0,則令 Δ R e ZO ；
[0021](2)如果 ek e NS，則令 Δ R e PS ；[0022](3)如果 ek e NM，則令 Λ R e PM ;
[0023](4)如果 ek e NB，則令 Δ R e PB ；
[0024](5)如果 ek e PS,則令 Δ R e NS ；
[0025](6)如果 ek e PM,則令 Λ R e NM ;
[0026](7)如果 ek e PB，則令 AR e NB。
[0027]進一步地，可以在擴展卡爾曼濾波器的狀態(tài)更新方程中加入一個衰減因子Y，SP擴展卡爾曼濾波器的狀態(tài)更新方程為
[0028]
【權(quán)利要求】
1.一種基于擴展卡爾曼濾波器的無刷直流電機狀態(tài)估計方法，其特征在于包括如下步驟: 步驟一，對傳統(tǒng)的擴展卡爾曼濾波器進行改進，采用模糊算法調(diào)整測量誤差協(xié)方差矩陣Rk，Rk = R+ Λ R，其中，R為系統(tǒng)噪聲Wk的協(xié)方差矩陣，Λ R為根據(jù)模糊規(guī)則獲得的調(diào)整量; 其中，模糊規(guī)則為: 以測量變量與預(yù)測值之差的理論值與實際值之差ek作為模糊輸入，測量噪聲方差陣Rk的調(diào)整量ΛR作為模糊輸出； 當(dāng)ek~O時，AR為O; 當(dāng)ek>0時，Λ R為負值； 當(dāng)ek〈0時，Λ R為正值； 步驟二，采用步驟一改進后的的擴展卡爾曼濾波器對無刷直流電機的狀態(tài)進行估計。
2.如權(quán)利要求1所述的無位置傳感器無刷直流電機的擴展卡爾曼濾波器，其特征在于，所述模糊算法中，ek和Λ R的隸屬度函數(shù)均分為負大NB、負中匪、負小NS、零Z0、正小PS、正中PM和正大ΡΒ7個區(qū)間，每個區(qū)間的隸屬度函數(shù)均為三角形，其中，模糊輸入ek隸屬度函數(shù)中，NB區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(_ °°，I)、(-4.8，I)、(-2.5，O);匪區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(-4.8，O)、(-3，I)、(-2，O) ;NS區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(-3.2，O)、(-2，I)、(0,0) ;ZO區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(-2.6，O)、(O, I)、(2.6, O) ;PS區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(O, O)、(2，I)、(3.2，O) ；PM區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(2，O)、(3，I)、(4.8，O) ；PB區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(2.5，O)、(4.8，I)、(+ °?，I);模糊輸出Λ R隸屬度函數(shù)中，NB區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(_ °°，I)、(-2.8，I)、(-1.8，O);匪區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(-2.8，O)、(-2，I)、(-1.3，O) ；NS區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(' 2，O)、(-1，I)、(O, O) ；ZO區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(-1.3，O)、(O, I)、(1.3，O) ；PS區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(O, O)、(1.3，I)、(2，O) ；PM區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(1.3，O)、(2，I)、(2.8，O)；PB區(qū)間三角形三個頂點坐標(biāo)為(1.8，O)、(2.8，I)、(+ Oo，I)； 模糊規(guī)則為: (1)如果ek e Z0，則令 AR e ZO ; (2)如果ek e NS，則令 AR e PS ;
(3)如果ek e NM,則令 Δ R e PM ；
(4)如果ek e NB,則令 Δ R e PB ； (5)如果ek e PS，則令 AR e NS ;
(6)如果ek e PM,則令 Λ R e NM ; (7)如果ek e PB，則令 AR e NB。
3.如權(quán)利要求1或2所述的無位置傳感器無刷直流電機的擴展卡爾曼濾波器，其特征在于，在擴展卡爾曼濾波器的狀態(tài)更新方程中加入一個衰減因子Y，即擴展卡爾曼濾波器的狀態(tài)更新方程為
4.如權(quán)利要求1或2所述的無位置傳感器無刷直流電機的擴展卡爾曼濾波器，其特征在于，在狀態(tài)更新方程中根據(jù)電機的轉(zhuǎn)子速度對系統(tǒng)誤差協(xié)方差矩陣Q、濾波器初值P(O)進行分組，其中，分別將轉(zhuǎn)子速度小于額定轉(zhuǎn)速30%、轉(zhuǎn)子速度為額定轉(zhuǎn)速30% -60%和轉(zhuǎn)子速度為額定轉(zhuǎn)速60% -120%分為三個區(qū)間，根據(jù)仿真實驗結(jié)果分別選取p(0)，Q的值。
【文檔編號】H02P21/14GK103956956SQ201410200184
【公開日】2014年7月30日 申請日期:2014年5月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月13日
【發(fā)明者】甘明剛, 李昕, 陳杰, 竇麗華, 鄧方, 蔡濤, 白永強 申請人:北京理工大學(xué)