阅读说明：本技术 一种基于改进adrc的飞轮储能机侧控制系统及方法 (Flywheel energy storage machine side control system and method based on improved ADRC ) 是由 魏伟 杨婷 陈黎来 孙琦 姚玉婷 王文旭 饶赛 徐兴浩 于 2020-11-16 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于改进ADRC的飞轮储能机侧控制系统及方法,系统包括机侧PWM模块、机侧控制模块、启动电机PMSM模块和测量模块；机侧PWM模块、启动电机PMSM模块和测量模块依次连接,测量模块通过机侧控制模块与机侧PWM模块连接；机侧控制模块包括改进ADRC模块,改进ADRC模块包括基于Kalman滤波的改进状态观测器模块,基于Kalman滤波的改进状态观测器模块包括Kalman滤波器模块。本发明通过引入Kalman滤波器模块,对飞轮储能机侧控制系统的反馈转速进行滤波,使得转速以更小的速度损失且在短时间内迅速恢复为标准值,当转速发生变化时,能快速准确的跟踪转速变化,实现转速的最优控制。(The invention discloses a flywheel energy storage machine side control system and method based on improved ADRC, wherein the system comprises a machine side PWM module, a machine side control module, a starting motor PMSM module and a measuring module; the machine side PWM module, the starting motor PMSM module and the measurement module are sequentially connected, and the measurement module is connected with the machine side PWM module through the machine side control module; the machine side control module includes an improved ADRC module including a Kalman filtering based improved state observer module including a Kalman filter module. According to the invention, the Kalman filter module is introduced to filter the feedback rotating speed of the flywheel energy storage machine side control system, so that the rotating speed is quickly recovered to a standard value in a short time with smaller speed loss, and when the rotating speed changes, the rotating speed change can be quickly and accurately tracked, and the optimal control of the rotating speed is realized.)

一种基于改进ADRC的飞轮储能机侧控制系统及方法

技术领域

本发明涉及飞轮储能控制技术领域，具体涉及一种基于改进ADRC的飞轮储能机侧控制系统及方法。

背景技术

飞轮储能技术是一种新兴的电能存储技术，是近年来出现的具有较大发展前景的储能技术。飞轮储能系统通常包含飞轮、电机和轴承三个主要组成部分。永磁同步电机(PMSM)损耗小、效率高、性能优越，选用PMSM作为电机组件，可同时实现电动机和发电机功能。当“充电”时，PMSM作为电动机为飞轮加速，将电能转换为机械能储存；当“放电”时，PMSM作为发电机将机械能转换为电能。因此，针对PMSM的转速控制是飞轮储能系统的关键技术。然而，永磁同步电机是一个强耦合、多变量以及非线性的被控对象。加之负载对象也存在着负载扰动和转动惯量变化等不确定性，飞轮储能系统的应用环境中存在各种干扰，因此提高飞轮储能系统运行控制稳定性的相关问题亟待解决。飞轮储能机侧控制方法通过对PMSM的转速进行控制，提高PMSM速度的控制精度，达到提高飞轮储能系统控制稳定性的目的。

PMSM速度控制中，传统的PID控制方法由于原理简单、易于操作，因此仍然被广泛应用。但是，传统的PID控制存在自身的缺点，对非线性、强耦合、大时滞等特性的对象控制效果不理想，对于不同的控制对象，需要调整不同的控制参数且调节不便、抗扰动能力不理想、超调较大和对整个系统参数的抗扰动性不强等。传统PID的控制策略应用于PMSM会使其转速产生较大的波动和超调，而电机的拖动对象飞轮其转速较快，在这种转速的波动下，会导致飞轮发生高频的抖动，严重时导致系统失稳。

针对PID控制技术的缺陷，近年来自抗扰控制(ADRC)技术被广泛应用于各种控制环节。ADRC不受控制对象的约束，通过实时估计总扰动量来对系统给予适当的补偿，从而减少飞轮储能系统中输出转矩的超调并使其快速收敛，在转速的突变中也有一定成效，但是ADRC仍然存在着转速波动较大且到达稳定的时间较长，输出电流不稳定、杂波成分较多，转速变速时不平稳等缺点，改进的ADRC利用Kalman滤波器在时域上采用递推算法对随机信号进行滤波处理的优势，通过量测噪声协方差和过程噪声协方差对于转速信号的不断校准以获得最稳定以及精准的转速反馈信号，使得电机达到降低稳态误差、减少转速波动、稳定输出电流、增加变速平稳性的目的。但已有研究中尚存在着未考虑系统突变负载时的响应情况、系统的抗扰性能不足等缺点。

发明内容

发明目的：针对现有技术中飞轮储能系统突变负载时转速波动大、系统的抗扰性能不足的缺陷，本发明公开了一种基于改进ADRC的飞轮储能机侧控制系统及方法，通过引入Kalman滤波器模块对测量的转速进行控制，使得转速以更小的速度损失且在短时间内迅速恢复为标准值。当转速发生变化时，能够更加快速准确的跟踪转速变化。

技术方案：为实现上述技术目的，本发明采用以下技术方案。

一种基于改进ADRC的飞轮储能机侧控制系统，包括机侧PWM模块、机侧控制模块、启动电机PMSM模块和测量模块；所述机侧PWM模块、启动电机PMSM模块和测量模块依次连接，测量模块通过机侧控制模块与机侧PWM模块连接；

所述机侧PWM模块输入直流电源，输出三相交流电压至启动电机PMSM模块，所述测量模块从启动电机PMSM模块中获取电机由空载至负载时的若干变量的测量值，所述若干变量包括电机的测量转速n、电磁转矩、转子电角度θ和三相电流ia、ib、ic；所述机侧控制模块获取测量模块输出的若干变量值，并将PWM调制信号发送至机侧PWM模块；所述机侧控制模块包括改进ADRC模块，改进ADRC模块包括基于Kalman滤波的改进状态观测器模块，基于Kalman滤波的改进状态观测器模块包括Kalman滤波器模块，通过所述Kalman滤波器模块的动态估计功能，对飞轮储能机侧控制系统的反馈转速进行滤波，实现转速的最优控制。

优选地，所述机侧控制模块还包括Clark变换模块、Park变换模块、IPark变换模块、解耦计算模块和SVPWM模块；所述改进ADRC模块的输入为测量模块输出的电机的测量转速n，其输出电流分量iq^*至解耦计算模块；Clark变换模块的输入为测量模块输出的三相电流ia、ib、ic，其输出与Park变换模块连接后，Park变换模块输出d轴电流id和q轴电流iq至解耦计算模块；所述IPark变换模块的输入为测量模块输出的转子电角度θ和解耦计算模块输出的d轴电压Ud和q轴电压Uq，其输出与SVPWM模块连接后，SVPWM模块输出PWM调制信号至机侧PWM模块。

优选地，所述改进ADRC模块还包括跟踪微分器模块、非线性组合模块和限幅模块，所述跟踪微分器模块的输入为给定转速n^*，输出为过渡转速Z1；非线性组合模块的输入为观测转速Z2、扰动补偿Z3和过渡转速Z1，输出为控制规律信号u_t；基于Kalman滤波的改进状态观测器模块的输入为控制规律信号u_t和测量模块输出的电机的测量转速n，输出为观测转速Z2和扰动补偿Z3；限幅模块的输入为控制规律信号u_t，输出为电流分量iq^*。

优选地，所述基于Kalman滤波的改进状态观测器模块还包括积分模块1、积分模块2、常数k₁模块、常数k₂模块、增益b模块、fal函数模块、运算1模块、运算2模块和运算3模块；所述控制规律信号u_t通过增益b模块与运算3模块连接，运算3模块、积分模块1、运算2模块、Kalman滤波器模块、运算1模块和fal函数模块依次连接，测量模块输出的电机的测量转速n输入至运算1模块，积分模块1输出观测转速Z2，fal函数模块与运算2模块连接，fal函数模块通过常数k₁模块将运算结果Z6输入至运算3模块，fal函数模块通过常数k₂模块将运算结果Z7输入至积分模块2，积分模块2输出扰动补偿Z3，并将扰动补偿Z3输入至运算3模块。

一种基于改进ADRC的飞轮储能机侧控制方法，应用于以上任一所述的一种基于改进ADRC的飞轮储能机侧控制系统，飞轮储能机侧控制系统中，电机由空载到负载运行时状态监测和实时控制，包括以下步骤：

S1、直流电源和PWM调制信号输入至机侧PWM模块中，机侧PWM模块输出三相交流电压UA、UB、UC至启动电机PMSM模块；

S2、在飞轮储能机侧控制系统中电机由空载到负载运行时，启动电机PMSM模块中电机若干变量变化，测量模块从启动电机PMSM模块中获取电机由空载至负载时的若干变量的测量值，包括电机的测量转速n、电磁转矩、转子电角度θ和三相电流ia、ib、ic；

S3、电机的测量转速n通过改进ADRC模块计算电流分量iq^*；

S4、三相电流ia、ib、ic通过Clark变换模块和Park变换模块输出d轴电流id和q轴电流iq；电流分量iq^*、d轴电流id和q轴电流iq通过解耦计算模块转换为d轴电压Ud和q轴电压Uq；

S5、转子电角度θ、d轴电压Ud和q轴电压Uq通过IPark变换模块和SVPWM模块转换为PWM调制信号，完成电机运行中各变量的监测以及通过PWM调制信号对电机进行实时控制。

优选地，所述S3中电机的测量转速n通过改进ADRC模块计算电流分量iq^*的具体过程包括：

S31、电机的测量转速n结合控制规律信号u_t通过基于Kalman滤波的改进状态观测器模块计算获取观测转速Z2和扰动补偿Z3；

S32、给定转速n^*通过跟踪微分器模块输出过渡转速Z1；

S33、过渡转速Z1、观测转速Z2和扰动补偿Z3通过非线性组合模块输出控制规律信号u_t，并将控制规律信号u_t反馈至基于Kalman滤波的改进状态观测器模块；

S34、控制规律信号u_t通过限幅模块输出为电流分量iq^*。

优选地，所述改进ADRC模块采用一阶模型的控制器：

在跟踪微分器模块的跟踪微分器中，其计算公式为：

其中，Z1为待求的过渡转速，为待求的过渡转速微分，n*为给定转速，e₀为过渡转速Z1与给定转速n*的差值，k₀为调节响应速度的比例系数，a₀为非线性因子，取值范围为[0，1]，δ₀为滤波因子，fal函数为非线性滤波函数；

在基于Kalman滤波的改进状态观测器模块的基于Kalman滤波的改进状态观测器中，其计算公式为：

其中，u_t为控制规律信号，Z2为待求的观测转速，为待求的观测转速微分，Z3为待求的扰动补偿，为待求的扰动补偿微分，n为电机的测量转速，a1为非线性因子，δ₁为滤波因子，b为补偿因子，k1、k2为调节响应速度的比例系数；

在非线性组合模块中，其计算公式为：

其中，a₂为非线性因子，δ₂为滤波因子，b₀为补偿因子，k₃为调节响应速度的比例系数。

优选地，所述S31中观测转速Z2和扰动补偿Z3的计算过程为：

S311、控制规律信号ut通过增益b模块计算出增益信号Z5；

S312、电机的测量转速n结合观测转速n₂通过运算1模块计算转速误差n₁，转速误差n₁通过fal函数模块计算扰动补偿微分Z4；

S313、扰动补偿微分Z4经过常数k₂模块计算出运算结果Z7后，对运算结果Z7进行积分，得到扰动补偿Z3；

S314、扰动补偿微分Z4经过常数k₁模块计算出运算结果Z6后，结合增益信号Z5和扰动补偿Z3通过运算3模块计算观测转速微分信号Z8，观测转速微分信号Z8求取积分后得到观测转速Z2；

S315、观测转速Z2结合扰动补偿微分Z4计算去除扰动后的观测转速n₃，去除扰动后的观测转速n₃通过Kalman滤波器模块输出观测转速n₂。

优选地，所述S315中去除扰动后的观测转速n₃通过Kalman滤波器模块输出观测转速n₂的具体计算公式为：

其中X_K为K时刻观测转速n₂的状态预测值，X_K-1为K-1时刻，即X_K前一时刻的观测转速n₂的实际状态值，为K时刻观测转速n₂的最优估计值，Z2-fal(e₁，a₁，δ₁)为去除扰动之后的观测转速n₃，K_K为K时刻的Kalman滤波器的增益，其中R为量测噪声协方差，为K时刻的系统观测转速n₂的真实值与系统最优估计值的协方差，Q为过程噪声协方差，P_K为K时刻的系统观测转速n₂的真实值与状态预测值的协方差。

优选地，所述S312中fal函数模块的计算公式为：

其中，sign(e)是符号函数，当e≥0时，sign(e)＝1；当e＜0时，sign(e)＝0；a为非线性因子，δ为滤波因子；系统滤除扰动微分后得到更加精确的输出量观测转速Z2和扰动补偿Z3。

有益效果：本发明通过引入Kalman滤波器模块对测量的转速进行控制，使得转速以更小的速度损失且在短时间内迅速恢复为标准值。当转速发生变化时，能够更加快速准确的跟踪转速变化。此外，本发明中三相电流更加平滑，且在进入稳态以后，其稳态误差更小，杂波成分更少；电机输出电流更稳定，由仪器以及计算方法形成的量测噪声以及系统本身的过程噪声被滤除，使得波形更加平滑且稳定。

附图说明

图1为本发明的系统结构示意图；

图2为本发明的系统详细结构图；

图3为图2中改进ADRC模块结构示意图；

图4为图2中基于Kalman滤波的改进状态观测模块结构示意图；

图5为PMSM转速环构建基于Kalman滤波器的三阶扩张状态观测器结构图；

图6为Kalman滤波器Predition部分结构图；

图7为Kalman滤波器Correction部分结构图；

图8为仿真结果中转速滤波效果图；

图9为仿真结果中改进前三相电流波形图；

图10为仿真结果中改进后三相电流波形图；

图11为仿真结果中改进前负载转矩突变三相电流波形图(负载转矩由空载加入4N.m负载转矩)；

图12为仿真结果中改进后负载转矩突变三相电流波形图(负载转矩由空载加入4N.m负载转矩)；

图13为仿真结果中改进前转速突变三相电流波形图(转速由1000r/min突变为500r/min)；

图14为仿真结果中改进后转速突变三相电流波形图(转速由1000r/min突变为500r/min)；

图15为转速收敛阶段波形比较图；

图16为转速稳定阶段波形比较图；

图17为转矩突变时波形比较图(0.2s发生负载转矩由空载变为4N.m)；

图18为转速突变时波形比较图(0.3s进行速度变化)；

图19为仿真结果中转矩突变时电磁转矩波形比较图(0.2s发生负载转矩由空载变为4N.m)；

其中，a为机侧PWM模块，b为启动电机PMSM模块，c为测量模块，j为机侧控制模块；

d为SVPWM模块，e为IPark变换模块，f为解耦计算模块，g为改进ADRC模块，h为Park变换模块，i为Clark变换模块；

1为跟踪微分器模块，2为非线性组合模块，3为限幅模块，4为基于Kalman滤波的改进状态观测器模块；

5为运算3模块，6为积分模块1，7为运算2模块，8为Kalman滤波器模块，9为运算1模块，10为fal函数模块，11为积分模块2。

具体实施方式

以下结合附图和实施例对本发明做进一步的说明和解释。

本发明公开了一种基于改进ADRC的飞轮储能机侧控制系统及方法，来提高PMSM在控制过程中抑制转速波动的能力。

本发明具体实施例针对的是PMSM转速环一阶ADRC控制系统，采用Kalman滤波器对反馈转速进行信号滤波，再将滤波后的转速信号扩张成一个新的状态量，借此形成三阶扩张状态观测器对于滤波前的转速进行观测并将其作为反馈，构建改进的ADRC控制器模型。

如附图1所示，一种基于改进ADRC的飞轮储能机侧控制系统，包括机侧PWM模块、机侧控制模块、启动电机PMSM模块和测量模块；所述机侧PWM模块、启动电机PMSM模块和测量模块依次连接，测量模块通过机侧控制模块与机侧PWM模块连接；

所述机侧PWM模块输入直流电源，输出三相交流电压至启动电机PMSM模块，所述测量模块从启动电机PMSM模块中获取电机由空载至负载时的若干变量的测量值，所述若干变量包括电机的测量转速n、电磁转矩、转子电角度θ和三相电流ia、ib、ic；所述机侧控制模块获取测量模块输出的若干变量值，并将PWM调制信号发送至机侧PWM模块；所述机侧控制模块包括改进ADRC模块，改进ADRC模块包括基于Kalman滤波的改进状态观测器模块，基于Kalman滤波的改进状态观测器模块包括Kalman滤波器模块，通过所述Kalman滤波器模块的动态估计功能，对飞轮储能机侧控制系统的反馈转速进行观测的滤波，实现转速的最优控制。

如附图2所示，机侧控制模块还包括Clark变换模块、Park变换模块、IPark变换模块、解耦计算模块和SVPWM模块；所述改进ADRC模块的输入为测量模块输出的电机的测量转速n，其输出电流分量iq*至解耦计算模块；Clark变换模块的输入为测量模块输出的三相电流ia、ib、ic，其输出与Park变换模块连接后，Park变换模块输出d轴电流id和q轴电流iq至解耦计算模块；所述IPark变换模块的输入为测量模块输出的转子电角度θ和解耦计算模块输出的d轴电压Ud和q轴电压Uq，其输出与SVPWM模块连接后，SVPWM模块输出PWM调制信号至机侧PWM模块。

如附图3所示，改进ADRC模块还包括跟踪微分器模块、非线性组合模块和限幅模块，所述跟踪微分器模块的输入为给定转速n*，输出为过渡转速Z1；非线性组合模块的输入为观测转速Z2、扰动补偿Z3和过渡转速Z1，输出为控制规律信号u_t；基于Kalman滤波的改进状态观测器模块的输入为控制规律信号u_t和测量模块输出的电机的测量转速n，输出为观测转速Z2和扰动补偿Z3；限幅模块的输入为控制规律信号u_t，输出为电流分量iq*。

如附图4所示，基于Kalman滤波的改进状态观测器模块还包括积分模块1、积分模块2、常数k1模块、常数k2模块、增益b模块、fal函数模块、运算1模块、运算2模块和运算3模块；所述控制规律信号u_t通过增益b模块与运算3模块连接，运算3模块、积分模块1、运算2模块、Kalman滤波器模块、运算1模块和fal函数模块依次连接，测量模块输出的电机的测量转速n输入至运算1模块，积分模块1输出观测转速Z2，fal函数模块与运算2模块连接，fal函数模块通过常数k1模块将运算结果Z6输入至运算3模块，fal函数模块通过常数k2模块将运算结果Z7输入至积分模块2，积分模块2输出扰动补偿Z3，并将扰动补偿Z3输入至运算3模块。

ADRC广泛应用于受未知扰动作用的非线性的不确定对象，可以用微分方程描述如下：

其中，是未知函数，ω(t)是未知的扰动作用，b是控制作用增益，u是系统控制作用，x(t)是系统输出。

一种基于改进ADRC的飞轮储能机侧控制方法，应用于以上所述的一种基于改进ADRC的飞轮储能机侧控制系统中，具体实施例的对象为一阶ADRC控制系统，给出一阶ADRC的模型。

飞轮储能机侧控制系统中，电机由空载到负载运行时状态监测和实时控制，包括以下步骤：

S1、直流电源和PWM调制信号输入至机侧PWM模块中，机侧PWM模块输出三相交流电压UA、UB、UC至启动电机PMSM模块；

S2、在飞轮储能机侧控制系统中电机由空载到负载运行时，启动电机PMSM模块中电机若干变量变化，测量模块从启动电机PMSM模块中获取电机由空载至负载时的若干变量的测量值，包括电机的测量转速n、电磁转矩、转子电角度θ和三相电流ia、ib、ic；

S3、电机的测量转速n通过改进ADRC模块计算电流分量iq*；

S4、三相电流ia、ib、ic通过Clark变换模块和Park变换模块输出d轴电流id和q轴电流iq；电流分量iq*、d轴电流id和q轴电流iq通过解耦计算模块转换为d轴电压Ud和q轴电压Uq；

S5、转子电角度θ、d轴电压Ud和q轴电压Uq通过IPark变换模块和SVPWM模块转换为PWM调制信号，完成电机运行中各变量的监测以及通过PWM调制信号对电机进行实时控制。

其中，S3中电机的测量转速n通过改进ADRC模块计算电流分量iq*的具体过程包括：

S31、电机的测量转速n结合控制规律信号u_t通过基于Kalman滤波的改进状态观测器模块计算获取观测转速Z2和扰动补偿Z3；

S32、给定转速n*通过跟踪微分器模块输出过渡转速Z1；

S33、过渡转速Z1、观测转速Z2和扰动补偿Z3通过非线性组合模块输出控制规律信号u_t，并将控制规律信号u_t反馈至基于Kalman滤波的改进状态观测器模块；

S34、控制规律信号u_t通过限幅模块输出为电流分量iq*。

跟踪微分器模块表达式为

其中e₀为过渡转速Z1与给定转速n*的差值，k₀为调节响应速度的比例系数，a₀为非线性因子，δ₀为滤波因子；

基于Kalman滤波的改进状态观测器模块表达式为

其中u_t为控制规律信号，Z2为观测转速，Z3为扰动补偿，为观测转速微分，为扰动补偿微分，e₁为转速误差n₁，即Kalman滤波器处理之后得出的更为精确的观测转速[Z2-fal(e₁，a₁，δ₁)]′与测量转速n的误差，a₁为非线性因子，δ₁为滤波因子，b为补偿因子；k₁、k₂为调节响应速度的比例系数；

非线性组合模块表达式为

其中e₂为过渡转速Z1与观测转速Z₂的差值，a₂为非线性因子，δ₂为滤波因子，Z3为扰动补偿，b₀为补偿因子，k₃为调节响应速度的比例系数；

在安排过渡过程、非线性状态误差反馈和扩张状态观测器中，都用到了非线性函数fal()，其具体表达式如下：

其中sign(e)是符号函数，在e≥0时，sign(e)＝1；在e＜0时，sign(e)＝0，a为非线性因子，δ为滤波因子。在a＜1的时候，fal(e，a，δ)具有小误差大增益，大误差小增益的特性。

综上所述，改进ADRC模块中个，PMSM一阶ADRC控制器的具体实现表达式为

如附图4所示，S31中观测转速Z2和扰动补偿Z3的计算过程为：

S311、控制规律信号u_t通过增益b模块计算出增益信号Z5；

S312、电机的测量转速n结合观测转速n₂通过运算1模块计算转速误差n₁，转速误差n₁通过fal函数模块计算扰动补偿微分Z4；

S313、扰动补偿微分Z4经过常数k2模块计算出运算结果Z7后，对运算结果Z7进行积分，得到扰动补偿Z3；

S314、扰动补偿微分Z4经过常数k1模块计算出运算结果Z6后，结合增益信号Z5和扰动补偿Z3通过运算3模块计算观测转速微分信号Z8，观测转速微分信号Z8求取积分后得到观测转速Z2；运算3模块为加法模块；

S315、观测转速Z2结合扰动补偿微分Z4通过运算2模块计算去除扰动后的观测转速n3，去除扰动后的观测转速n3通过Kalman滤波器模块输出观测转速n2；观测转速n2与电机的测量转速n的差值即为转速误差n₁。

如附图5至附图7所示，Kalman滤波器模块，此为改进的ADRC模块的拓展，嵌入在ADRC模块的扩张状态观测器模块中，Kalman滤波器对反馈转速进行信号滤波，再将滤波后的转速信号扩张成一个新的状态量，借此形成三阶扩张状态观测器对于滤波前的转速进行观测并将其作为反馈，构建了改进的ADRC控制器模型。

S315中去除扰动后的观测转速n3通过Kalman滤波器模块输出观测转速n2，为改进的ADRC模块中Kalman滤波器所使用的公式以及基本原理推导为

Kalman滤波器所使用的状态预测矩阵为

其中X_K为K时刻观测转速n₂的状态预测值，X_K-1为K-1时刻，即X_K前一时刻的观测转速n₂的实际状态值，为K时刻观测转速n₂的最优估计值，其值为

Z2-fal(e₁，a₁，δ₁)为去除扰动之后的观测转速n₃，K_K为K时刻的Kalman增益，其值为

其中R为量测噪声协方差，为K时刻的系统观测转速n₂的真实值与最优估计值的协方差，其值为

Q为过程噪声协方差，P_K为K时刻的系统观测转速n₂的真实值与状态预测值的协方差，其值为

Kalman滤波器模型具体分为两部分，分别为状态预测部分与状态更新部分。Kalman滤波器中的滤波器参数Q(过程噪声协方差)和R(量测噪声协方差)分别表示转速信号传递中来自转速迭代收敛中产生的过程噪声和测量方法以及器械产生地外在噪声，通过Q和R来获得Kalman增益以修正转速值。

对于Kalman滤波器的参数整定部分，因为控制信号不存在所以设置控制输入矩阵为0，状态转移矩阵即为1，此时过程噪声为解耦过程不完全产生的误差，对过程噪声计算获得噪声方差数量级，再在该数量级上下调节获得准确值。量测噪声即为电机转速获得时产生的误差，给定一个定值作为其量测误差。

Kalman滤波器各个参数精调时遵循相应原则：

(1)Q的值为过程噪声，越小系统越会收敛，即对模型预测的信任度越高，若值过小的话则会发散；当Q值为零时，预测值即是真实值；Q值越大，则预测值的可信任度越低；如果Q的值无穷大，测量值即是真实值；

(2)R值为量测噪声，R值过大，Kalman滤波器对新的测量值信任度降低，Kalman滤波器的响应会变慢；R值过小，收敛速度非常快但是会产生小幅震荡，在一般情况下，测试时建议将Q从小往大调整，将R值固定，并观察收敛速度与波形输出。

(3)P的值为误差协方差初始值，表示滤波器对当前预测状态的信任度，当P越小时表明当前预测状态越值得信任。同时，P值也决定了滤波器输出的初始收敛速度，通常设置较小的初始值获得较快的收敛速度。随着Kalman滤波的迭代，P的值会不断的改变，当输出值进入稳态之后P值会收敛成一个最小的估计方差，这个时候的Kalman增益为最优值，因此P只是影响初始收敛速度，在实际仿真中该值并不需要特别精准，在数量级上接近即可起到作用。在本发明中，将其设置为10-5，这样可以获得较快的收敛速度而又不会导致其产生大幅震荡。

除Kalman滤波器模块外，其他模块中参数选取的基本原则与取值范围如下：

(1)fal函数中，a影响函数的非线性程度，取值范围为[0，1]；δ为滤波因子，影响函数的非线性和线性拐点位置，其整定值与e相关；

(2)跟踪微分器中，k₀的值根据过渡过程的安排进行调整，整定值设置为6500；

(3)基于Kalman滤波的状态观测器中，k₁、k₂值决定状态观测器的性能，k₁的整定值设置为8500，k₂的整定值设置为50000；b值计算公式为其中J为转动变量，ψ_f为定子绕组和永磁体交链的磁链，n_p为电机极对数，b的整定值设置为1250；

(4)非线性组合中，k₃的值影响系统响应速度和负载突变时候的速度，在一定范围中其值越大，系统响应越好，整定值设置为5000；b0的值根据b的值进行微调，整定值设置为1030。

本发明通过引入Kalman滤波器模块对测量的转速进行控制，使得转速以更小的速度损失且在短时间内迅速恢复为标准值。当转速发生变化时，能够更加快速准确的跟踪转速变化。此外，本发明中三相电流更加平滑，且在进入稳态以后，其稳态误差更小，杂波成分更少；电机输出电流更稳定，由仪器以及计算方法形成的量测噪声以及系统本身的过程噪声被滤除，使得波形更加平滑且稳定。

为了验证本发明所提技术方案的有益效果，基于MATLAB/Simulink进行仿真实验，设置关键参数分别：表1为永磁同步电机参数，表2为自抗扰控制器参数，表3为Kalman滤波器参数，如下：

表1

表2

b₀根据被控对象中b的大小进行设置，越接近b越好，但是b₀过大会导致系统的动态性能变差，因此需要对b₀进行微调，其值最终设置为1030。

表3

电机转速标准值输入设置为一个阶跃信号，设置初始值为1000r/min，并且在0.3s阶跃变化为500r/min，以测试在转速突变情况下控制效果。转矩输入也为一个阶跃信号，设置初始值为0，表示初始为空载情况，在0.2s时加入一个4N.m负载转矩，观察在转矩变化时的控制效果。以下将结合仿真结果证明模型可行性以及优势。

如附图8所示，采用本发明的转速滤波后的波形波动幅度明显小于转速滤波前的波形波动幅度，同理，结合附图9、附图10综合性能比较得出，改进后地三相电流相较于原三相电流波形更加平滑，且在进入稳态以后，其稳态误差更小，杂波成分较少。

结合附图11至附图14综合性能比较得出：改进后地电机输出电流相较于为改进前更加稳定，多数噪声由于加入了Kalman滤波环节被滤除干净，使得波形更加平滑。综上所述，对于电流波形，改进后更加平滑且稳定。

如附图15所示，在0-0.005s时间内，波形完全重合，0.005s之后，转速迭代过程中噪声不断被放大，Kalman滤波器地优势逐渐开始发生作用，对于每次迭代中产生地过程噪声进行滤波，使得原本在进入稳态后转速波形的波动减弱。在图中可以很明显的看出，原波形会在转速标准值上下5r进行波动，会对电机拖动对象即飞轮造成影响，使得其产生高频振动。

如附图16所示，将改进前与改进后的转速波形进行对比，改进后波形更加稳定、大幅减小了转速波动；

如附图17所示，在0.2s时发生负载转矩由空载变为4N.m，相较于改进前，转速以更小的速度损失且在短时间内迅速恢复为标准值。

如附图18所示，在0.3s时进行速度变化，改进后相较于改进前能够更加精确的跟踪转速变化。

如附图19所示，在0.2s时发生负载转矩由空载变为4N.m，相较于改进前，电磁转矩以更小的转矩损失达到标准值且在稳定后转速波动更小。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。