导读:本文包含了滤波同步论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:可控励磁,直线同步电动机,扩展卡尔曼滤波
滤波同步论文文献综述
任朝斌,蓝益鹏[1]（2019）在《扩展卡尔曼滤波在可控励磁直线同步电动机中的应用》一文中研究指出为使可控励磁直线同步电动机进给系统实现无速度传感器控制,控制系统需要准确获取电动机的速度和磁极位置信息。采用电动机电枢电压和电流来估计电动机速度和位置的方法——扩展卡尔曼滤波算法。选取αβ坐标系下的电流i_α、i_β、动子速度v和动子电角度θ_e作为状态变量,建立扩展卡尔曼滤波观测器的状态方程,并进行离散化。仿真表明,所提的方法对电动机速度和位置的估计值与电动机实际值相差很小。(本文来源于《第十六届沈阳科学学术年会论文集（理工农医）》期刊2019-10-10）
李长明,王传奎,魏利胜,陆华才[2]（2019）在《基于卡尔曼滤波的永磁同步电机转子位置估算方法研究》一文中研究指出针对永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor PMSM)矢量控制(FOC)系统中应用低分辨率霍尔(Hall)位置传感器估算转子位置的方法中存在的噪声干扰问题,提出利用卡尔曼滤波在平均加速度估算方法中对信号所夹杂的噪声进行滤除的方案。在Matlab中搭建改进的仿真模型进行仿真,与原有方案进行对比,结果显示进行滤波处理后的位置估算结果更加精确,效果明显。(本文来源于《绥化学院学报》期刊2019年09期）
邵堃,雷迎科[3]（2019）在《基于相关滤波和离散度分析的帧同步识别》一文中研究指出针对帧同步识别方法中门限选择难度大的问题和对与固定字段直接相连的同步码识别精度低的问题,提出了基于相关滤波和离散度分析的帧同步识别方法。该方法首先通过构造填充矩阵,初步消除冗余数据对帧长识别的影响;然后利用叁次相关滤波自适应地调整门限值,完成帧长的识别;之后利用相关值提取关键字段;最后通过离散度分析方法将同步码与固定字段分割开,完成对同步码的精确识别。仿真结果表明,该方法在保证较高的检测概率的同时可以降低门限选择的要求,并且可以准确识别与固定字段连接的同步码。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2019年04期）
程帅,于金鹏,于海生,付程[4]（2019）在《考虑铁损的永磁同步电机随机命令滤波控制》一文中研究指出针对永磁同步电机在运行中产生的随机扰动问题,提出了一种考虑铁损的永磁同步电机随机命令滤波控制方法。运用命令滤波技术解决了在电机反步控制中出现的"计算爆炸"问题,引入补偿信号消除滤波误差,采用神经网络技术近似系统中未知的随机非线性函数,选择随机Lyapunov函数并分析系统的稳定性。仿真结果表明,该控制方法能够实现对预期设计的信号的快速跟踪,有效地解决了系统的随机扰动问题,保证了系统的稳定性。(本文来源于《微电机》期刊2019年07期）
史仲渊,张华,王旭浩[5]（2019）在《基于改进卡尔曼滤波的实时以太网时钟同步优化算法》一文中研究指出为提高分布式控制系统的时钟同步精度,分析了影响时钟同步精度的主要因素,对时钟同步过程建立了含控制量的数学模型,提出了基于改进卡尔曼滤波的实时以太网时钟同步优化算法。针对传统时钟同步算法中驱动层加盖的时间戳精度低、链路延时抖动严重等不足,通过补偿软件时间戳精度,使驱动层获取时间戳更接近物理层获取的时间戳;采用对卡尔曼增益分段的方法改进卡尔曼滤波算法,并使用改进的卡尔曼滤波算法修正时钟偏差值,使时钟偏差测量过程更趋平稳。实验发现,当主从时钟经路由器相连,调整合适卡尔曼滤波参数并补偿软件时间戳精度后,时钟同步精度可达14μs。(本文来源于《浙江理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
刘朋成,项中明,江全元,耿光超,孙维真[6]（2019）在《基于鲁棒容积卡尔曼滤波的同步发电机实时动态状态估计方法》一文中研究指出同步发电机动态状态估计对电力系统的分析与控制具有重要意义。然而,基于卡尔曼滤波的动态状态估计算法计算量大,易受不良数据干扰。建立考虑励磁和调速的同步发电系统模型,进行初值优化。使用隐式梯形积分方法对机电暂态过程离散化,针对CKF算法特点,提出雅可比矩阵重用策略,提高算法效率,满足实时性要求。通过假设检验,辨识输入-输出不良数据,并进行修正,增强鲁棒性。IEEE9节点系统和华东电网某台实际运行机组算例证明了算法的有效性。(本文来源于《电网技术》期刊2019年08期）
邵磊,朱沙,成耀天[7]（2019）在《基于扩展卡尔曼滤波算法的永磁同步电机无速度传感器控制系统的设计》一文中研究指出当前PMSM无速度传感器控制系统的关键点为如何精确的估算出转子的位置及电机转速。针对这一问题,本文以永磁同步电机在两相静止坐标系中的数学模型为系统方程,选取电机转子位置θ及转速ω_e为系统状态变量,利用扩展卡尔曼滤波理论,最优估算出系统下一时刻状态变量,并将状态变量输出,最后输出值取代了增量式编码器的信号值,完成永磁同步电机无速度传感器控制系统。(本文来源于《电气开关》期刊2019年02期）
方安成,罗正华[8]（2019）在《无线时间同步系统中滤波算法的研究》一文中研究指出在无线时间同步系统中,针对无线信道的复杂性及其中噪声随各种环境因素变化等问题,提出在接收授时信号的过程中使用滤波算法来对授时数据进行处理的方法.比较了经典的线性滤波算法——卡尔曼滤波算法与经典的非线性滤波算法——粒子滤波算法.从数学公式出发分析了2种算法的特性且通过仿真对理论进行了验证.结果表明,在无线时间同步系统中,其特性表现为线性的时间函数通过复杂的无线信道后呈现出非线性特征,所以经线性卡尔曼滤波算法处理后的滤波结果是发散的,而非线性粒子滤波算法却展现了优秀的滤波结果,证明了方法的可行性和有效性.(本文来源于《成都大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
李依泽,陆超,王印峰,熊春晖,方陈[9]（2019）在《基于Kalman滤波与神经网络的高精度同步时钟算法》一文中研究指出大规模分布式电源、储能与电动汽车的接入对配电网状态监测与运行控制带来了挑战。基于配电网同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的广域量测系统被认为是解决这一问题的有效方式。然而,采用低成本晶振时,现有的同步时钟算法难以满足配电网PMU对同步时钟高精度、高稳定性、低成本的要求。为满足配电网PMU应用的需求,提出一种基于Kalman滤波器与BP神经网络的授时/守时算法。基于卫星信号误差与晶振频率数学模型,利用Kalman滤波器对卫星信号的随机误差进行滤除,提高授时精度,并提供准确的晶振状态数据。利用此数据训练BP神经网络模型,刻画出晶振频率的老化规律,提高守时性能。在卫星信号正常接入与失锁场景下,基于实际时钟装置量测数据进行测试验证。测试结果显示,文中所提算法在不提高现有硬件成本的基础上,有效提高了同步时钟的算法性能。(本文来源于《电网技术》期刊2019年03期）
陈涛,郭壮志[10]（2019）在《基于双无迹卡尔曼滤波算法的永磁同步电机转子磁链辨识》一文中研究指出转子磁链的准确辨识是实现永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)转子磁场监控,确保其驱动系统可靠运行并实现高性能控制的有效方法。为解决测量噪声、电机参数变化及辨识模型欠秩对转子磁链辨识精度影响的问题,提出了基于双无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法的PMSM转子磁链辨识方法,可在确保满秩辨识的前提下,减小测量噪声与电机参数变化对转子磁链辨识精度的影响,实现PMSM转子磁链的准确辨识,并在参数敏感性分析的基础上,降低了算法计算量,合理兼顾了辨识精度与辨识速度。对所提方法进行了仿真研究和实验验证,研究结果证实了所提方法的有效性。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年06期）
滤波同步论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor PMSM)矢量控制(FOC)系统中应用低分辨率霍尔(Hall)位置传感器估算转子位置的方法中存在的噪声干扰问题,提出利用卡尔曼滤波在平均加速度估算方法中对信号所夹杂的噪声进行滤除的方案。在Matlab中搭建改进的仿真模型进行仿真,与原有方案进行对比,结果显示进行滤波处理后的位置估算结果更加精确,效果明显。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
滤波同步论文参考文献
[1].任朝斌,蓝益鹏.扩展卡尔曼滤波在可控励磁直线同步电动机中的应用[C].第十六届沈阳科学学术年会论文集（理工农医）.2019
[2].李长明,王传奎,魏利胜,陆华才.基于卡尔曼滤波的永磁同步电机转子位置估算方法研究[J].绥化学院学报.2019
[3].邵堃,雷迎科.基于相关滤波和离散度分析的帧同步识别[J].探测与控制学报.2019
[4].程帅,于金鹏,于海生,付程.考虑铁损的永磁同步电机随机命令滤波控制[J].微电机.2019
[5].史仲渊,张华,王旭浩.基于改进卡尔曼滤波的实时以太网时钟同步优化算法[J].浙江理工大学学报(自然科学版).2019
[6].刘朋成,项中明,江全元,耿光超,孙维真.基于鲁棒容积卡尔曼滤波的同步发电机实时动态状态估计方法[J].电网技术.2019
[7].邵磊,朱沙,成耀天.基于扩展卡尔曼滤波算法的永磁同步电机无速度传感器控制系统的设计[J].电气开关.2019
[8].方安成,罗正华.无线时间同步系统中滤波算法的研究[J].成都大学学报(自然科学版).2019
[9].李依泽,陆超,王印峰,熊春晖,方陈.基于Kalman滤波与神经网络的高精度同步时钟算法[J].电网技术.2019
[10].陈涛,郭壮志.基于双无迹卡尔曼滤波算法的永磁同步电机转子磁链辨识[J].科学技术与工程.2019