MATLAB实现永磁同步电机降阶扩展卡尔曼滤波状态估计算法

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了永磁同步电机的降阶扩展卡尔曼滤波状态估计算法。通过建立降阶数学模型，提升状态估计效率与精度，适用于电机控制与系统仿真。

详 情 说 明

永磁同步电机降阶扩展卡尔曼滤波状态估计算法实现

项目介绍

本项目设计并实现了基于降阶扩展卡尔曼滤波（Reduced-Order Extended Kalman Filter）的永磁同步电机状态估计算法。通过建立PMSM的降阶数学模型，利用扩展卡尔曼滤波技术对电机转速、转子位置等关键状态变量进行实时估计，有效降低计算复杂度同时保持较高的估计精度。系统能够处理非线性系统动态，适用于电机控制系统的实时状态监测和故障诊断应用。

功能特性

• 降阶建模技术：采用降阶数学模型简化系统复杂度
• 扩展卡尔曼滤波算法：处理非线性系统状态估计问题
• 实时状态估计：对转子位置和转速进行高精度实时估计
• 噪声鲁棒性：能够处理过程噪声和测量噪声的影响
• 性能分析：提供估计误差协方差和滤波性能指标分析

使用方法

1. 参数配置：设置电机基本参数（定子电阻、电感、永磁磁链、极对数等）
2. 输入信号准备：提供三相电流测量值、直流母线电压和控制输入信号
3. 噪声参数设置：配置过程噪声协方差矩阵Q和测量噪声协方差矩阵R
4. 算法执行：运行状态估计算法，获取实时估计结果
5. 结果分析：查看状态估计值、估计误差协方差和性能指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 控制系统工具箱
• 信号处理工具箱
• 具备基本电机控制系统知识

文件说明

主程序文件实现了完整的降阶扩展卡尔曼滤波算法流程，包含系统初始化、参数配置、状态预测、测量更新、协方差矩阵计算等核心功能。该文件能够完成电机数学模型的建立、离散化处理、滤波算法迭代执行，并输出转子位置和转速的实时估计结果，同时提供估计误差分析和性能评估功能。