基于改进型卡尔曼滤波的电机速度数据处理方法

2018-09-28肖金壮

微特电机 2018年9期

赵帅，肖金壮，郭一

(河北大学，保定 071000)

0 引言

伺服系统中电机转速是闭环控制必不可少的反馈量，其速度检测传感器多为光电编码器，通过编码器输出的两路正交脉冲来确定速度大小及方向。目前主流的测速方法为M法、T法、M/T法[1-3]。M法通过测量单位时间编码器脉冲数确定速度大小，适合高速测量；T法通过测量编码器脉冲脉宽确定速度大小，适合低速测量；M/T法测量单位时间编码器脉冲数，同时测量脉宽。相对M法或T法，M/T法测量范围更宽，准确度更高，但算法相对复杂。以上方法在实际应用中均存在噪声，其中T法的噪声较大。文献[4]采用阈值法切换M法与T法，即高速时利用M法，低速时利用T法，降低算法复杂度，未实现对噪声的滤波。文献[5]使用FPGA在M/T法的基础上动态估计电机速度，提高了动态特性，但只采用简单硬件滤波。文献[6]使用FPGA在M/T法的基础上引入滑动窗思想，提高算法动态性能，没进行噪声滤波。为抑制测量噪声，同时提高算法动态性能，本文提出改进型卡尔曼滤波测速法。

1 改进型卡尔曼滤波电机测速法

1.1 卡尔曼滤波

卡尔曼滤波[7-8]是20世纪60年代发展起来的一种现代理论，多数据融合的重要工具，通过递归更新状态，每次更新状态只通过上一次的状态最优估计值和最新的观测值融合计算得出，其中状态最优估计值维数小于等于观测值维数。使用卡尔曼滤波器对电机速度滤波时采用其离散形式。其离散化的状态方程由以下差分方程式(1)～式(6)描述。