检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]东南大学,南京210096
出 处:《微特电机》2015年第11期1-4,8,共5页Small & Special Electrical Machines
基 金:国家自然科学基金项目(51177014;51207021)
摘 要:使用增量式编码器的超声波电动机伺服系统利用M测速算法时存在较大的误差,针对这一情况,提出一种卡尔曼滤波测速算法。该方法在不改变原有电路的情况下,针对性地设计了状态方程和观测模型。仿真结果与实测的M测速算法结果相比较,卡尔曼滤波能够很好地跟随电机转速的变化,同时有效地抑制噪声对于测速的影响,降低了转速的超调量。并且根据仿真结果提出了一种改进的卡尔曼滤波,简化了计算量,使其具有较强的实用性。Large error existed when using M speed detection method for uhrasonic motor with incremental encoder. Aiming at this situation a Kalman filter algorithm was proposed in this article. Without changing the original circuit, state equation and observer model were targeted designed. Comparing the results of simulation and experimental, the Kalman filter showed good performance in tracking the motor parameters, meanwhile effectively suppressed the impact of noisy in velocity estimation, reducing the speed overshoot. Basing on the simulation results, an improved Kalman filter was presented which greatly simplified the calculation to make it more practical.
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