[发明专利]一种基于卡尔曼滤波的曳引式电机速度和负载转矩观测器及观测方法

说明书

本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的曳引式电机速度和负载转矩观测器，其对于永磁同步电机而言，基于卡尔曼滤波的曳引式电机速度和负载转矩观测器采用如下空间方程表示：对于感应式异步电机而言，基于卡尔曼滤波的曳引式电机速度和负载转矩观测器采用如下空间方程表示：本发明还公开了一种基于卡尔曼滤波的曳引式电机速度和负载转矩观测方法，其包括：初始化步骤、预测步骤、校正步骤和收敛步骤。

技术领域

本发明涉及曳引式电机速度观测和负载转矩观测技术领域，特别涉及一种基于卡尔曼滤波的曳引式电机速度和负载转矩观测器及观测方法。

背景技术

控制系统存在不确定性，这样的不确定性体现在以下三点：第一，不存在完美的数学模型；第二，系统的扰动不可控，也很难建模；第三，测量的传感器本身也存在误差。

卡尔曼滤波器的目的即是在系统基本的数学模型已知的情况下，给定k时刻的状态观测向量,求k时刻的系统状态向量的最优估计,使得后验估计误差协方差矩阵(Posteriori Covariance Matrix)最小,即矩阵的迹(Trace)最小, 从而使得方差(Deviation)最小，进而使得后验估计误差(Posteriori Estimated Error)最小)，亦即寻找合适的卡尔曼增益(Kalman Gain),使得状态估计值趋近于真实值。

卡尔曼滤波中用协方差矩阵Q和R去描述高斯分布(Gaussian Distribution)的方差信息，高斯分布的特点是用均值和方差就可以进行描述且高斯分布经过线性系统后仍然是高斯分布，这样就保证了滤波可以进行的迭代状态估计。近半世纪以来的研究和实践表明，卡尔曼滤波是最优化的线性化滤波，用在线性系统里面可以得到最优的估计值。

电梯系统在起动时，由于使用低精度速度传感器，如ABZ增量式的速度传感器时，相比于模拟信号输入的SinCos传感器，其在很低速度时由于单位测速周期时得不到AB脉冲信号，一般的处理是沿用之前一个状态的速度信息，这相当于是一种延迟性的滤波器，测速是不准确的，这会导致对于控制器给的速度的控制量同实际所需要的控制量有偏差，导致起动的时候晃动。

如图1所示的ABZ增量式的速度传感器的AB相和SINCOS传感器的SIN 和COS相，其中AB相为方波信号，A相超前B相90°，SINCOS为模拟信号。实际使用中，对于ABZ增量式的速度传感器采用对AB两相的上下边沿捕捉方式进行计数，SINCOS传感器采用模拟信号采样方式进行相位角度解调。那么可知，在速度非常慢的时候，在使用ABZ增量式的速度传感器的时候，两次速度采样区间里可能无法捕捉到一个边沿，但实际上是有速度变化的，而采用SINCOS传感器因为是模拟信号采样，所以能够实时地得到角度的变化，从而得到速度的实时变化值。所以采用ABZ增量式的速度传感器时，在电梯起动的时候，测速会有不准确的区间。

另外，在起动时，控制器会根据安装在轿厢底部的称重开关测量的称重重量值预先提供一个前馈型的转矩，这样，在起动时就能减少反馈控制的负担，使得初始的反馈偏差更小，系统能够更快地跟随参考控制值。当称重开关(一般是磁感应开关)因为信号漂变导致称重值通实际值偏差较多时，就会影响到前馈的预置转矩，影响起动过程。

发明内容

本发明所要解决的技术问题之一在于针对曳引式电机速度观测和负载转矩观测所存在的不足而提供一种基于卡尔曼滤波的曳引式电机速度和负载转矩观测器，其卡尔曼滤波应用于曳引式电机系统等效为线性系统处理，可以恰到好处实现最优滤波。

本发明所要解决的技术问题之二在于针对曳引式电机速度观测和负载转矩观测所存在的不足而提供一种基于卡尔曼滤波的曳引式电机速度和负载转矩观测方法，其卡尔曼滤波应用于曳引式电机系统等效为线性系统处理，可以恰到好处实现最优滤波。

为了实现上述发明目的，本发明的一种基于卡尔曼滤波的曳引式电机速度和负载转矩观测器，所述曳引式电机分为永磁同步电机或者感应式异步电机，其中：