基于卡尔曼滤波器的永磁同步电机的二阶电阻辨识

资 源 简 介

基于卡尔曼滤波器的永磁同步电机的二阶电阻辨识

详 情 说 明

永磁同步电机（PMSM）在工业驱动系统中广泛应用，其控制性能高度依赖于电机参数的准确性。电阻作为关键参数之一，会随着温度变化而发生漂移，进而影响控制精度。本文探讨如何利用卡尔曼滤波器实现PMSM的二阶电阻辨识，提升系统自适应能力。

卡尔曼滤波器作为一种最优状态估计算法，通过融合预测和测量数据，能够有效抑制噪声干扰。在电阻辨识场景中，可将电阻及其变化率建模为二阶状态变量：电阻值为一阶状态，其变化速率为二阶状态。这种建模方式能跟踪电阻的动态变化过程，尤其适用于温升导致的缓变参数。

系统实现时需建立扩展状态空间模型，将电阻及其导数纳入观测方程。通过实时采集电机端电压、电流等信号，卡尔曼滤波器递归更新状态协方差矩阵，最终输出最优电阻估计值。与传统离线辨识方法相比，该方法具有在线更新、噪声抑制和动态跟踪三大优势。

该技术可延伸应用于多参数联合辨识场景，如同时观测电阻和电感参数。未来结合深度学习等自适应算法，有望进一步提升复杂工况下的参数辨识鲁棒性。