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作者：靳越;李桢森;李岩;孙娜;
单位：张家口职业技术学院机电工程学院;华北电力大学电子与通信工程系;
摘要：鉴于现有的滤波算法在处理非线性同步发电机系统的动态状态估计问题时难有满意的滤波效果，这里提出了一种鲁棒扩展卡尔曼滤波（EKF）算法。该算法保留了非线性模型泰勒级数展开式的高阶项，并将其等效为满足范数有界的不确定线性矩阵形式。基于传统的EKF估计器框架，并使用一系列引理，逐步推导了误差协方差的上界，同时优化设计了合适的滤波器增益使得这样的上界最小以保证最优的滤波性能。提出的鲁棒EKF是一种递推算法，因此可在线应用，计算简便。最后，同步发电机的二阶和三阶模型作为例子以测试提出的估计方法，仿真结果表明，提出的鲁棒EKF算法的估计精度要优于传统的EKF。
关键词：同步发电机;;非线性系统;;动态状态估计;;扩展卡尔曼滤波;;鲁棒算法
基金资助：河北省教育厅河北省高等学校科学技术研究项目——电子技术类产业高技能人才培养模式的分析研究（Z2015033）的重要成果之一;; 河北省人力资源与社会保障厅河北省高层次人才资助项目——张家口市可再生能源产业技术创新联盟的研究（A2017002044）的重要成果之一;; 河北省职业教育科学研究——十四五”规划“职业院校实训基地建设和管理机制改革创新的研究（JZY22348）成果之一;; 张家口市科协2022年度调研课题——建立氢能产业学院对推动张家口氢能产业发展作用的研究（ZJKKXD10）成果之一
