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針對常規(guī)EKF估計結果受給定的噪聲協(xié)方差陣影響較大的問題，提出了一種基于自適應卡爾曼濾波（Adaptive Kalman filtering，AEKF）來同時估計電機轉速和負載轉矩的方法。在用AEKF估計轉速和負載轉矩時，根據(jù)AEKF的要求，將電機增廣隨機數(shù)學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)預測殘差估計狀態(tài)噪聲協(xié)方差陣，利用觀測殘差估計觀測噪聲協(xié)方差陣，實現(xiàn)了噪聲協(xié)方差陣自適應變化。實驗結果表明：所提方法的估計結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出電機的轉速和負載轉矩。
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