附代码链接。可直接运行、得到结果
简介
本程序基于永磁同步电机（PMSM）数学模型，采用增广扩展卡尔曼滤波（EKF）实现定子电阻在线辨识与电气模型参数补偿。通过将定子电阻引入滤波状态向量，利用电压、电流及已知转速信息估计电阻变化，并模拟电阻随运行时间变化的工况。程序对比标称电阻模型与辨识更新模型的电流预测结果，分析参数补偿对模型预测精度的影响，同时绘制定子电阻估计、相对误差、dq轴电流及新息统计等曲线。电机参数、控制参数、仿真工况及测量噪声均可自行调整，适用于电机参数辨识、模型补偿与卡尔曼滤波算法的仿真研究。
运行结果
dq电流滤波
参数辨识结果
新息与参数不确定度
电压激励与编码器转速
电阻更新模型验证
命令行输出
MATLAB源代码
matlab
% 电阻辨识与模型补偿：独立MATLAB例程
% 2026-10-12/Ver1，作者：matlabfilter，V同号，可获取代码定制、讲解等
% 只使用基础MATLAB。参数为普通标量，信号为数值数组，不使用结构体。
% 点击运行即可；末尾含全部局部函数。Figure无水印，配套PNG由维护工具导出。
clear; clc; close all;
rng(0);
%% 共用教学参数与单位：不将本例解释为Word中15 kW电机的实机验证
Rs=0.45; Ld=3e-3; Lq=3.6e-3; psi_f=0.075;
pole_pairs=4; J=2e-3; B=5e-4;
Ts=1e-4; simulation_time=1.2;
dc_voltage=120; voltage_limit=dc_voltage/sqrt(3); current_limit=10;
Kp_speed=0.25; Ki_speed=4.0;
current_bandwidth=1200;
Kp_d=Ld*current_bandwidth; Kp_q=Lq*current_bandwidth;
Ki_d=Rs*current_bandwidth; Ki_q=Rs*current_bandwidth;
time=0:Ts:simulation_time; sample_count=numel(time);
Kt=1.5*pole_pairs*psi_f; Kr=1.5*pole_pairs*(Ld-Lq);
% 维护用汇总也是数值向量；各指标仍以独立、有意义的变量保留。
speed_rmse=NaN; angle_rmse_deg=NaN; load_rmse=NaN;
parameter_relative_rmse_pct=NaN; secondary_parameter_rmse_pct=NaN;
improvement_pct=NaN; current_rmse=NaN; peak_speed_error=NaN;
gap_speed_rmse=NaN; recovery_speed_rmse=NaN;
final_parameter=NaN; final_secondary_parameter=NaN;
disturbance_speed_peak=NaN; control_current_peak=NaN; takeover_speed_peak=NaN;
recovery_time=NaN; covariance_min=Inf; covariance_chol_failures=0;
jacobian_error=0; state_is_finite=1;
%% 理想有编码器电气台架：机械转速已知，只研究电气参数
speed_known=90+12*sin(2*pi*2*time);
angle_known=cumtrapz(time,pole_pairs*speed_known);
id_reference=1.2*sin(2*pi*19*time)+0.7*sin(2*pi*43*time);
iq_reference=2.5+1.1*sin(2*pi*17*time)+0.7*sin(2*pi*31*time);
resistance_true=Rs*ones(1,sample_count);
flux_true=psi_f*ones(1,sample_count);
Ld_true=Ld*ones(1,sample_count); Lq_true=Lq*ones(1,sample_count);
resistance_true=Rs*(1+0.25*(1+tanh((time-0.45)/0.07))/2);
current_true=zeros(2,sample_count); current_true(:,1)=[0;2.5];
voltage_dq=zeros(2,sample_count); current_integrals=zeros(2,1);
for k=2:sample_count
[udq,current_integrals]=dq_current_controller(current_true(:,k-1), ...
[id_reference(k-1);iq_reference(k-1)],speed_known(k-1),current_integrals,Ts, ...
Rs,Ld,Lq,psi_f,pole_pairs,Kp_d,Ki_d,Kp_q,Ki_q,voltage_limit);
voltage_dq(:,k-1)=udq;
current_true(:,k)=electrical_truth_step(current_true(:,k-1),udq,speed_known(k-1), ...
Ts,resistance_true(k-1),Ld_true(k-1),Lq_true(k-1),flux_true(k-1),pole_pairs);
end
voltage_dq(:,end)=voltage_dq(:,end-1);
current_dq_meas=current_true+0.04*randn(2,sample_count);
%% 对数参数增广EKF：不输入待辨识参数真值
更多代码⬇️完整代码：
https://download.csdn.net/download/callmeup/93685248
如需帮助，或有滤波相关的MATLAB代码定制需求，可从个人主页左侧联系我