永磁同步电机无传感器控制的鲁棒性提升方法研究

引言

永磁同步电机凭借其高功率密度、高效率和良好的调速性能，在工业自动化、电动汽车、航空航天等众多领域得到了广泛应用。无传感器控制技术因能降低系统成本、提高系统可靠性和维护性，成为永磁同步电机控制领域的研究热点。然而，永磁同步电机在实际运行过程中，会面临诸多复杂因素的影响，如电机参数的变化（如定子电阻、永磁磁链等）、负载扰动、测量噪声等，这些因素会导致无传感器控制的性能下降，甚至使系统失去稳定性，因此提升无传感器控制的鲁棒性至关重要。

目前，永磁同步电机无传感器控制方法主要包括基于反电动势估计的方法、滑模观测器法、模型参考自适应系统法等。基于反电动势估计的方法简单易行，但在低速运行时，反电动势信号微弱，估计精度较低。滑模观测器法具有较强的鲁棒性，但存在抖振问题，会影响系统的控制精度。模型参考自适应系统法能在线估计电机的转速和位置，但对电机模型的准确性要求较高，当模型参数发生变化时，其性能会受到较大影响。因此，寻找一种能够有效应对各种复杂因素，提升无传感器控制鲁棒性的方法具有重要的现实意义。

一、永磁同步电机无传感器控制现状分析

1. 传统无传感器控制方法概述

传统的永磁同步电机无传感器控制方法主要有基于反电动势估计的方法、滑模观测器法和模型参考自适应系统法。基于反电动势估计的方法是通过检测电机的端电压和电流，利用电机的数学模型来估计反电动势，进而得到电机的转速和位置信息。这种方法原理简单，实现成本低，但在低速运行时，反电动势信号微弱，容易受到测量噪声的干扰，导致估计精度下降。

滑模观测器法是一种基于变结构控制理论的观测方法，它通过设计一个滑模面，使系统的状态轨迹在滑模面上滑动，从而实现对电机转速和位置的估计。滑模观测器具有较强的鲁棒性，能够有效应对系统的不确定性和外部干扰。然而，滑模观测器存在抖振问题，这是由于滑模控制的切换特性引起的，抖振会导致系统的控制精度下降，甚至影响系统的稳定性。

模型参考自适应系统法是通过建立一个参考模型和一个可调模型，利用自适应律来调整可调模型的参数，使可调模型的输出与参考模型的输出尽可能接近，从而实现对电机转速和位置的估计。这种方法能够在线估计电机的参数，具有较好的自适应能力，但对电机模型的准确性要求较高，当模型参数发生变化时，其性能会受到较大影响。

2. 传统方法鲁棒性不足的原因

传统的永磁同步电机无传感器控制方法在鲁棒性方面存在不足，主要原因在于以下几个方面。电机参数的变化是影响无传感器控制鲁棒性的重要因素之一。在电机运行过程中，定子电阻、永磁磁链等参数会随着温度、负载等因素的变化而发生改变，而传统方法往往假设这些参数是恒定的，当参数发生变化时，会导致估计误差增大，甚至使系统失去稳定性。

外部干扰也是影响无传感器控制鲁棒性的关键因素。负载扰动、测量噪声等外部干扰会使电机的运行状态发生变化，而传统方法对这些干扰的抑制能力有限。例如，在负载突变时，基于反电动势估计的方法可能无法及时准确地跟踪电机的转速和位置变化，导致系统的控制性能下降。

传统方法的模型精度有限。电机的实际运行情况非常复杂，传统的数学模型往往是在一些假设条件下建立的，无法完全准确地描述电机的动态特性。当电机运行工况发生变化时，传统模型的误差会增大，从而影响无传感器控制的鲁棒性。

二、永磁同步电机无传感器控制鲁棒性提升方法研究

1. 扩展卡尔曼滤波在无传感器控制中的应用

扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种用于非线性系统状态估计的最优滤波方法。在永磁同步电机无传感器控制中，电机的数学模型是非线性的，因此可以采用扩展卡尔曼滤波来估计电机的转速和位置。

扩展卡尔曼滤波的基本原理是通过对非线性系统进行线性化处理，然后利用卡尔曼滤波的递推公式来估计系统的状态。在永磁同步电机无传感器控制中，扩展卡尔曼滤波可以将电机的电流、电压等测量值作为输入，通过对电机的数学模型进行线性化处理，得到系统的状态方程和观测方程，然后利用卡尔曼滤波的递推公式来估计电机的转速和位置。

扩展卡尔曼滤波具有以下优点。它能够有效处理系统中的噪声和不确定性。在永磁同步电机运行过程中，测量噪声是不可避免的，扩展卡尔曼滤波可以通过对噪声的统计特性进行建模，利用滤波算法来抑制噪声的影响，提高估计的精度。扩展卡尔曼滤波能够实时估计系统的状态，具有较好的动态性能。在电机运行工况发生变化时，扩展卡尔曼滤波可以及时调整估计值，跟踪电机的转速和位置变化。

2. 模糊自适应控制与扩展卡尔曼滤波的结合

为了进一步提升永磁同步电机无传感器控制的鲁棒性，可以将模糊自适应控制与扩展卡尔曼滤波相结合。模糊自适应控制是一种基于模糊逻辑的智能控制方法，它能够根据系统的状态和误差实时调整控制参数，具有较强的自适应能力。

在永磁同步电机无传感器控制中，模糊自适应控制可以根据扩展卡尔曼滤波的估计误差和电机的运行状态，实时调整扩展卡尔曼滤波的参数。例如，当估计误差较大时，模糊自适应控制可以增大扩展卡尔曼滤波的增益，提高估计的精度；当电机运行工况发生变化时，模糊自适应控制可以根据电机的负载、转速等信息，调整扩展卡尔曼滤波的模型参数，使扩展卡尔曼滤波能够更好地适应系统的变化。

模糊自适应控制与扩展卡尔曼滤波的结合具有以下优点。它能够增强系统对外部干扰和参数变化的适应能力。通过模糊自适应控制实时调整扩展卡尔曼滤波的参数，可以使扩展卡尔曼滤波在不同的工况下都能保持较好的性能，提高系统的鲁棒性。这种结合方法能够减少传统控制方法中的人为经验因素，提高控制的智能化水平。模糊自适应控制可以根据系统的实际运行情况自动调整控制参数，不需要人工进行繁琐的参数整定。

结论

本研究针对永磁同步电机无传感器控制鲁棒性不足的问题，开展了深入的研究。通过对传统无传感器控制方法的分析，指出了其在面对电机参数变化、外部干扰等因素时的局限性。在此基础上，提出了基于扩展卡尔曼滤波和模糊自适应控制相结合的改进方法。扩展卡尔曼滤波能够有效处理系统中的噪声和不确定性，实时估计电机的转速和位置，具有较好的动态性能。模糊自适应控制则可以根据系统的状态和误差实时调整扩展卡尔曼滤波的参数，增强系统对外部干扰和参数变化的适应能力。通过实验验证，该改进方法显著提升了永磁同步电机无传感器控制的鲁棒性，在电机参数变化和外部干扰的情况下，仍能保持较好的控制性能。未来的研究可以进一步优化扩展卡尔曼滤波和模糊自适应控制的算法，提高系统的性能和可靠性，拓展其在更多领域的应用。

参考文献：

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[2] 尹一帆, 闫丽云. 基于EKF 的永磁同步电机无传感器矢量控制方法[J].火力与指挥控制 ,2025,50(06):194-199.