龍 駒
(西華大學(xué)電氣信息學(xué)院,四川 成都 610039)
應(yīng)用改進(jìn)卡爾曼濾波算法估算BLDCM的轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速
龍 駒
(西華大學(xué)電氣信息學(xué)院,四川 成都 610039)
以無傳感器永磁無刷直流電動機(jī)(BLDCM)作為研究對象,運(yùn)用改進(jìn)的卡爾曼濾波算法對其轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速的估算進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計,該算法應(yīng)用三次樣條函數(shù)代替常規(guī)卡爾曼濾波算法中非線性函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)進(jìn)行計算。仿真試驗(yàn)表明,采用該算法能提高估算精度。
無傳感器永磁無刷直流電動機(jī);卡爾曼濾波算法;三次樣條函數(shù); MATLAB仿真
無傳感器永磁無刷直流電動機(jī)(BLDCM)轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)是一個復(fù)雜的非線性的隨機(jī)系統(tǒng),系統(tǒng)中含有未知參數(shù),同時噪聲方差陣Q和量測方差陣R也未知,因而在對系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行估計的同時應(yīng)對系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行估計。筆者對基于反電勢的常規(guī)卡爾曼濾波估算方程進(jìn)行改進(jìn),建立了具有自適應(yīng)功能的估算方程,再應(yīng)用改進(jìn)卡爾曼濾波算法估算BLDCM轉(zhuǎn)子的位置和轉(zhuǎn)速?。
(1)
(2)
式中,Td代表電機(jī)的驅(qū)動轉(zhuǎn)矩;Tl代表負(fù)載轉(zhuǎn)矩;J代表電機(jī)的轉(zhuǎn)動慣量。
可以得到BLDCM經(jīng)過離散化后的非線性狀態(tài)方程和以反電勢作為觀測量的量測方程:
X(k+1)=Φ(k+1|k)X(k)+Γ(k)U(k)+G(k)ω(k)
(3)
Z(k+1)=H[X(k+1)]X(k+1)+ν(k+1)
(4)
式中,X(k+1)是k+1時刻的狀態(tài)向量;X(k)、U(k)、Z(k)分別是k時刻的狀態(tài)向量、輸入向量、觀測向量;ω(k)是k時刻由擾動和模型誤差引起的過程噪聲;ν(k+1)是k+1時刻的量測噪聲;Φ(k+1|k)、Γ(k+1|k)、G(k+1|k)分別是k時刻到k+1時刻的狀態(tài)一步轉(zhuǎn)移矩陣、輸入一步轉(zhuǎn)移矩陣、動態(tài)噪聲一步轉(zhuǎn)移矩陣;H[X(k+1)]是k+1時刻的量測矩陣。
定義BLDCM改進(jìn)卡爾曼濾波法遞推公式中各個向量的維數(shù)如下。
轉(zhuǎn)移矩陣:
H(k+1)=[H1(k+1)H2(k+1)]
(5)
雅可比矩陣:
(6)
式(6)中的偏導(dǎo)數(shù)用筆者設(shè)計的三次樣條函數(shù)進(jìn)行計算,即:
(7)
式中,h1(k+1)和M1(k+1)分別是k+1時刻樣條函數(shù)的取樣高度值和寬度值;h1(k)和M1(k)分別是k時刻樣條函數(shù)的取樣高度值和寬度值。
濾波增益矩陣:
K(k+1)=[K1(k+1)K2(k+1)]
(8)
式中,K(k+1)是k+1時刻的濾波增益矩陣。
濾波誤差方差矩陣:
(9)
式中,P(k+1)是k+1時刻的濾波誤差方差陣。
狀態(tài)噪聲和量測噪聲協(xié)方差矩陣:
(10)
式中,Q(k+1)和R(k+1)分別是k+1時刻的狀態(tài)噪聲和量測噪聲方差陣。
將式(5)~(10)代入式(1)~ (4)經(jīng)過計算可以得到BLDCM轉(zhuǎn)子速度和位置的估算公式:
轉(zhuǎn)速估算方程:
(11)
空間位置估算方程:
(12)
3.1仿真參數(shù)設(shè)置
采用一臺已知反電動勢波形為梯形的三相星型連接的BLDCM(24VDC,70W),其相關(guān)的仿真參數(shù)設(shè)置如表1所示。
表1 永磁無刷直流電動機(jī)的仿真參數(shù)
3.2仿真試驗(yàn)結(jié)果
采用常規(guī)的卡爾曼濾波算法進(jìn)行仿真,得到估計的轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速和反映位置的電角度仿真曲線分別如圖1、圖2所示。
采用改進(jìn)的卡爾曼濾波算法進(jìn)行仿真,得到估計的轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速和反映位置的電角度仿真曲線分別如圖3、圖4所示。
圖3 改進(jìn)的卡爾曼濾波法估計的轉(zhuǎn)子 圖4 改進(jìn)的卡爾曼濾波法估計的轉(zhuǎn)子 轉(zhuǎn)速仿真曲線 電角度仿真曲線
通過比較圖1與圖3以及圖2與圖4的仿真結(jié)果可以看出,使用改進(jìn)卡爾曼濾波算法對電機(jī)轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)子空間電角度進(jìn)行估算比使用常規(guī)的卡爾曼濾波算法具有更高的估算精度,從而驗(yàn)證了該方法的正確性與可行性。
[1]王翼,王秀峰.現(xiàn)代控制論基礎(chǔ)[M].北京:高等教育出版社,1995.
[2] 金小俊.基于DSP實(shí)現(xiàn)無位置傳感器無刷直流電機(jī)的控制[D].無錫:江南大學(xué),2001.
[3] 劉思華,張樹春.用擴(kuò)展卡爾曼濾波器估計無刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速[J].微電機(jī),2006,39(6):8-10,18.
[4] Nobuyuki K. A mechanical sensorless control system for salient-pole brushless DC motor with Autocalibration of Estimated Position angles[J].IEEE Trans.Ind.Electron,2000(147):389-395.
[5] Ogasawara S.An approach to position sensorless drive for brushless dc motors[J]. IEEE Trans.Ind.Applicat,1991(127):928-933.
[編輯] 李啟棟
10.3969/j.issn.1673-1409.2011.02.032
TM33
A
1673-1409(2011)02-0087-03
2010-12-21
龍駒(1974-),男,1997年大學(xué)畢業(yè),碩士,副教授,現(xiàn)主要從事電氣工程與自動化方面的教學(xué)與研究工作;E-mail:1254490245@qq.com。
?西華大學(xué)人才基金資助項(xiàng)目(0429126)。