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針對常規(guī)EKF估計(jì)結(jié)果受給定的噪聲協(xié)方差陣影響較大的問題，提出了一種基于自適應(yīng)卡爾曼濾波（Adaptive Kalman filtering，AEKF）來同時(shí)估計(jì)電機(jī)轉(zhuǎn)速和負(fù)載轉(zhuǎn)矩的方法。在用AEKF估計(jì)轉(zhuǎn)速和負(fù)載轉(zhuǎn)矩時(shí)，根據(jù)AEKF的要求，將電機(jī)增廣隨機(jī)數(shù)學(xué)模型的輸入噪聲與建模誤差引入的噪聲直接合并，等效為狀態(tài)噪聲；基于變換后的模型，利用狀態(tài)預(yù)測殘差估計(jì)狀態(tài)噪聲協(xié)方差陣，利用觀測殘差估計(jì)觀測噪聲協(xié)方差陣，實(shí)現(xiàn)了噪聲協(xié)方差陣自適應(yīng)變化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：所提方法的估計(jì)結(jié)果基本不受給定的噪聲協(xié)方差陣初值影響，且能以較高的精度估計(jì)出電機(jī)的轉(zhuǎn)速和負(fù)載轉(zhuǎn)矩。
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