Symmetric-Strong-Tracking-Extended-Kalman-Filter-Based Sensorless Control of Induction Motor Drives for Modeling Error Reduction

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作者
Zhonggang Yin,Guoyin Li,Yanqing Zhang,Jing Liu
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:15 (2): 650-662 被引量:72
标识
DOI:10.1109/tii.2018.2810850
摘要

This paper proposes a real-time speed identification method by using a symmetric strong tracking extended Kalman filter (SSTEKF) for induction motor sensorless drive. In SSTEKF, the residual sequences are forced orthogonal to each other, and the gain matrix is tuned in real-time by introducing fading factors into the covariance matrix of the predicted state. The modeling error is reduced, and the mutational state is tracked rapidly based on SSTEKF. Simultaneously, the Cholesky triangular decomposition is used to change the working way of the multiple fading factor matrix in the error covariance matrix. The application of the Cholesky triangular decomposition guarantees that the error covariance matrix is symmetric in the process of iteration, and the stability of the algorithm is enhanced. Therefore, the estimation accuracy, the tracking speed, and the noise suppression of the proposed method are better than the EKF. The correctness and effectiveness of the proposed method are verified by experimental results.
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