一种无刷直流电机的转速估计方法

专利类型：发明专利 

语 言：中文 

申 请 号：CN201510469527.3 

申 请 日：20150804 

发 明 人：盛朝强谢昭莉黄凯陈超 

申 请 人：重庆大学 

申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号 

公 开 日：20151021 

公 开 号：CN104993765A 

代 理 人： 

代理机构： 

摘　　要：本发明公开了一种无刷直流电机的转速估计方法。针对卡尔曼滤波器在估计无刷直流电机转速中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵的问题，提出了先利用蚁群算法和粒子群算法优化系统噪声矩阵和测量噪声矩阵，再利用扩展卡尔曼滤波器进行转速估计的方法。算法综合了蚁群算法和粒子群算法的优点，针对蚁群算法容易出现早熟现象和粒子群算法在后期的局部搜索能力差的缺点，将粒子群算法引入蚁群算法，让蚂蚁也具有粒子的特性。将优化后的卡尔曼滤波器应用于无刷直流电机转速估计，能够提高无刷直流电机转速估计的精度。 

主 权 项：一种无刷直流电机的转速估计方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1：建立静态abc坐标系下的方波无刷直流电机模型，将三相定子相电流i_a、i_b、i_c和转子转速ω和转子位置θ作为状态变量，构造电机的数学模型，将方程离散化得到电机离散模型；步骤2：初始化状态误差协方差矩阵P(0)、状态以及噪声矩阵Q和R，Q和R的每组参数对应一个粒子，随机初始化粒子的位置向量、速度向量，计算适应度函数值；步骤3：利用粒子群算法，更新粒子的位置和速度、个体极优值及其位置、全局极优值及其位置，进行粒子算法的递归迭代，生成若干组优化解；步骤4：根据优化解生成信息素初始分布，利用蚁群算法，计算移动到下一节点概率并更新信息素，进行蚁群算法递归迭代，得到Q和R的最优值；步骤5：根据扩展卡尔曼滤波算法，将优化后的噪声矩阵Q和R作为扩展卡尔曼滤波器的输入参数，经过卡尔曼滤波迭代，估计出电机转速值。 

关 键 词： 

法律状态：公开 

IPC专利分类号：H02P21/14(2006.01)I;H02P21/13(2006.01)I