永磁同步电机(PMSM)无感FOC控制技术，重点讨论了扩展卡尔曼滤波器(EKF)作为观测器的关键作用。文中首先简述了PMSM在现代工业中的广泛应用背景，随后深入剖析了EKF观测器的设计原理及其在无感启动中的应用。此外，还探讨了无感FOC控制策略的具体实施方法，包括转矩控制和磁场控制策略，确保电机在各种工况下保持高效稳定运行。最后，强调了代码的移植性，指出该代码可以在多种国产MCU平台上顺利运行，进一步提升了其实用价值。 适合人群：从事电机控制系统设计的研究人员和技术工程师，特别是关注高效能驱动系统开发的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解PMSM无感FOC控制机制的研发项目，旨在提高电机系统的性能、效率和可靠性。同时，对于希望将现有技术快速迁移到新硬件平台的开发者也非常有帮助。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还有具体的代码实现案例，有助于读者更好地理解和掌握相关技术要点。

AEKF_SOC_Estimation函数使用二阶RC等效电路模型（ECM）和自适应扩展卡尔曼滤波器（AEKF）估计电池的端电压（Vt）和荷电状态（SOC）。

永磁同步电机pmsm无感foc控制，观测器采用扩展卡尔曼滤波器ekf，代码运行无错误，支持无感启动，代码移植性强，可以移植到国产mcu上.

文中阐述一种移动机器人SLAM问题的解决方法，首先利用激光测距仪得到环境中障碍物的监测图表，然后增量的构建全局地图。利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）创建移动机器人定位计算的有界估量；最后通过仿真和物理实验验证了该方法的正确性。可为解决机器人在未知环境下的地图创建与定位问题提供理论依据，具有实际意义。

EEKF - 嵌入式扩展卡尔曼滤波器 该项目在 C 中实现了一个扩展卡尔曼滤波器，用于嵌入式应用程序。 主要特点是： 小实现 使用回调进行状态转换和测量预测功能的简单 C 接口 可用于非线性（扩展）和线性卡尔曼滤波器情况 没有动态内存分配 专用最小矩阵计算模块 使用 Cholesky 分解的高效滤波器计算 分离的预测和校正步骤 输入和测量维度允许在步骤之间改变 什么是卡尔曼滤波器？ 使用卡尔曼滤波器，可以通过仅测量可见输出来估计过程/系统的内部隐藏状态。 这广泛用于惯性测量单元 (IMU)，以进行传感器融合或航位侦察。 只要没有测量可用，过滤器就会预测系统的当前状态。 一旦测量可用，它将更新估计值。 这称为预测和校正步骤。 有关更多信息，请参阅 。 那么什么是扩展卡尔曼滤波器？ 在线性滤波器的情况下，从一个时间步到下一个时间步的状态是线性相关的。 这意味着它们存在一个表达这一点的常量

扩展卡尔曼滤波器（EKF） 3 非线性系统的卡尔曼滤波方程 3.1 扩展卡尔曼滤波器 非线性系统模型： 其中： 假设在 时刻已获得系统状态 的滤波估计 ，将 和 在 附近线性化，即非线性系统将随时在新估计的结果附近进行线性化。

Extended Kalman Filter for robot localization, mapping, SLAM. Matlab 仿真机器人应用扩展卡尔曼滤波器localization, ma

imu_sensor_rpy_filter 1.说明 imu传感器融合 Madgwick和扩展卡尔曼滤波器 2.使用 python3 madgwick.py python3 Extendedkalman.py 3.图 麦威克图 EKF图

这是一个用于正弦波的卡尔曼滤波器的简单演示，它的注释非常多，是学习它的功能时的一个很好的入门方法。

针对永磁直线同步电机（ PMLSM）伺服系统易受摩擦力和推力波动等外部扰动影响的 问题，提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器（ EKF）的扰动前馈补偿方法。首先，建立了与位移函 数相关的扰动模型，作为扰动前馈补偿器。然后，利用 EKF 估计电机初始位置并反映到扰动前馈 补偿器中，同时自适应调整扰动模型的系数，以实现扰动模型与实际扰动的同步，达到对系统扰 动补偿的目的。最后，系统仿真和实验结果表明该方案是有效可行的，与扰动观测器相比，基于 EKF 的 PMLSM 伺服系统在扰动补偿方面具有更加优越的性能。，论文下载