摘要：针对感应电机高性能矢量控制中的转速与磁链估计问题，提出了一种包含参数跟踪的转速与磁链联合估计强跟踪滤波（STF）方法。考虑电机参数变化及模型不确定性，采用粒子群迭代学习动态优化算法实现对感应电机参数的在线跟踪，修正的STF算法用于实现对感应电机转速与转子磁链的联合估计。仿真结果表明，包含参数跟踪的STF算法能够有效实现对感应电机转速与转子磁链的高性能估计；与扩展卡尔曼滤波算法相比，包含参数跟踪的STF算法在估计精度、跟踪速度和稳定性方面得到大幅度提高，并且能够快速跟踪突变状态，尤其在低速段仍能保持较好的估计性能，有效提高了状态估计精度和模型鲁棒性。

      关键词：感应电机；状态估计；参数跟踪；粒子群优化；强跟踪滤波器

      中图分类号：TM346     文献标识码：A