基于EKF的PMSM无传感器控制研究

基于EKF的PMSM无传感器控制研究

季传坤;钱俊兵

【摘要】针对永磁同步电机(PMSM)位置与速度传感器易受外部条件和自身精度

的影响,以及PMSM无传感器控制等问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的PMSM非线性预测无传感器控制方法.该方法具有预测性、自适应能力、抗干扰性、易于软件实现等优点.首先,详细分析了PMSM的矢量控制系统数学模型和EKF原理.其次,将EKF算法应用于PMSM的无传感器矢量控制中,即将电机αβ轴电流和

电压作为输入变量,经过EKF算法运算,估算出转子转速和转子位置来代替电机的位置与速度传感器.最后,搭建基于MATLAB/Simulink的PMSM无传感器矢量控制

系统仿真模型.仿真结果表明,EKF控制方法能准确估算出电机在空载和负载(随机)

时的位置和转速,且具有较好的可预测性和系统响应性.在电机突加负载的情况下,也可以快速恢复到稳定状态,具有较强的抗负载性.

【期刊名称】《自动化仪表》

【年(卷),期】2019(040)001

【总页数】4页(P11-14)

【关键词】永磁同步电机;卡尔曼滤波;电机仿真模型;矢量控制;无传感器控制;系统

响应性;抗负载性

【作者】季传坤;钱俊兵

【作者单位】昆明理工大学机电工程学院,云南昆明650500;昆明理工大学机电工

程学院,云南昆明650500

【正文语种】中文

【中图分类】TH-39

0 引言

永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor，PMSM)具有结构简单、体积小、效率高、响应快、调速范围宽等优点[1]，被广泛应用于国防、航空航天、工业控制、农业生产等领域。但PMSM的永磁体所用材料价格昂贵，大大限制了PMSM的发展。随着永磁体材料汝铁硼的出现，PMSM进入一个全新的发展时期。PMSM通常采用磁场定向矢量控制，控制系统需要安装机械传感器来测量转子的

位置和电机转速。然而，安装高精度的机械传感器不仅会增加电机的成本，且不能保证在复杂状态下的测量精度和准确度[2]。因此，PMSM无位置传感器控制成为研究的热点[3]。PMSM无位置传感器控制常用的方法有：状态观测器、模型参考自适应、高频注入、智能控制等[4]。

模型参考自适应算法虽然控制方法比较简单，但是辨识的位置和速度以及控制系统的工作效率主要取决于参考模型能否得到准确的参数[5]。高频信号注入法适用于

凸极比较高的电机，且高频响应和相位延迟对算法精度的影响很大[6]。智能控制

算法，如神经网络、遗传算法等[7-8]，算法比较复杂，实现较为困难。本文提出

的扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter，EKF)控制方法具有较强的自适应性

和抗干扰性，且操作简单易行。仿真结果表明，本文提出的基于EKF控制的无传

感器控制方法具有很好的抗负载性和系统响应性。

1 PMSM矢量控制数学模型

矢量控制又称磁场定向控制。其基本思想是：模拟直流电机的控制方法，利用坐标变换将PMSM的定子电流分解成励磁电流分量和转矩电流分量(两个彼此相互垂直

的分量)，实现励磁分量和电磁转矩分量的解耦控制，完成对电机的磁链和电流的

单独控制[9]。PMSM矢量控制方法有：id=0控制、cosφ=0控制、最大转矩电

流比控制和弱磁控制。因id=0控制方法控制系统简单且转矩性好，故本文采用

id=0控制方法。

基于id=0永磁同步电机矢量控制框图如图1所示。

图1 基于id=0永磁同步电机矢量控制框图Fig.1 Vector control diagram of PMSM based on id=0

由图1可知，基于id=0的矢量控制方法是双闭环控制。其中：电流环为内环，转速环为外环。转速环中电机反馈转速n和电机给定转速nret的误差，经PI控制器获到q轴给定电流iqref。在电流环中，CLARK变换将电机的三相电流Ia、ib、ic 转变为αβ轴电流iα、iβ；然后再经PARK变换得到轴反馈电流id、iq、dq电压。udref、uqret是dq反馈电流分别与电机的给定电流0、iqref的误差经PI控制器得到的。经过PARK逆变换之后，获得α、β轴电压uαref、uβref，并且由空间

矢量脉宽调制(space vector pulse width modulation,SVPWM)模块产生脉宽调

制(pulse width modulation,PWM)波以驱动逆变器，进而由逆变器产生三相电压驱动电机并输出三相电流，从而形成闭环控制。

αβ坐标系下表贴式PMSM的电压方程为：

(1)

由于采样间隔较短，因此可以认为在两个相邻的采样周期内，电机的转速没有变化，即电机在每个采样周期末的速度不变，由此可得：

(2)

式中：Rs为相电阻；L为相电感；ω为电机转子电气角速度；φf为永磁体磁链；

θ为电机转子电气角度。

2 EKF算法的原理

卡尔曼滤波是一种递推计算方法，它是在线性最小方差估计基础上发展起来的，并且还是一种线性系统的随机观测器[10]。其基本思想是利用观测数据对状态变量的预测估计进行修正，以得到状态变量的最优滤波估计，即最优滤波估计=预测估计+修正[11-12]。EKF算法是线性系统状态估计在非线性系统的扩展应用。

EKF的状态估计可分为两个步骤，即预测和校正。具体运算流程如下。

①对状态矢量进行预测，由输入u(k)和前一次的状态估计来预测k+1时刻的状态矢量

(3)

式中：Ts为采样周期。

②计算误差协方差矩阵

TsF(k)T]+Q

(4)

③计算EKF的增益矩阵K(k+1):

(5)

④为了获得优化的状态估计需要对预测的状态矢量进行反馈校正：

(6)

⑤为了进行EKF算法的递推运算，需预先计算出误差的协方差矩阵

3 基于EKF的永磁同步电机实现

离散化的卡尔曼滤波模型为：

(8)

式中：x(k)、y(k)、u(k)分别为系统状态变量、输入矢量和输出矢量；V(k)为系统噪声；W(k)为测量噪声。

系统噪声主要包括系统参数误差、模型误差及扰动信号等。假设V(k)和W(k)均为值为零的高斯白噪声，其协方差为：

(9)

由式(1)、式(2)可得基于EKF的电机模型为：

(10)

其中：x=[iα iβ ω θ]T;u=[uα uβ]T;y=[iα iβ]T。

(11)

(12)

(13)

定义为雅克比矩阵：

(14)

(15)

式中：P为电机极对数；ωm为电机的机械角速度，rad/s；n为电机转速，

rad/min。

4 仿真分析

为了验证EKF算法的可行性，本文搭建了基于MATLAB/Simulink的PMSM仿真模型。仿真所用表贴式PMSM的具体参数为：电机额定转速n=3 000 rad/min，额定转矩TL=2.4 N·m，定子相电感Ld=Lq=L=6.552×10-3 H，定子相电感

Rs=0.901 Ω，转子永磁体磁链φf=0.038 4 Wb，转动惯量J=1.2×10-4kg·m2，极对数P=4，阻尼系数B=0。

基于EKF的PMSM无传感器控制系统如图2所示。

图2 基于EKF的PMSM无传感器控制系统图Fig.2 PMSM sensorless control system based on EKF

由图1和图2可知，基于id=0的矢量控制方法和基于EKF的无传感器控制方法

的不同点是：基于EKF的无传感器控制方法是将αβ坐标系下的电流和电压作为输入变量，经过EKF算法估算出转子转速和转子位置的数值，取代了基于id=0的矢量控制方法中的转速和位置(机械)传感器。

由于卡尔曼滤波算法是逐步递推的，所以选取初始状态矢量并不会对转速和转子位置估计数值产生影响。选取根据试凑法[12]，选取为:

电机在空载条件下，电机转速由100 rad/min变化到1 600 rad/min的仿真结果如图3所示。

由图3(a)和图3(b)可知，在转速上升阶段实测与估计转速误差比较大，最大转速

误差为100 rad/min。但随着EKF算法的推进，转速误差慢慢减小，电机趋于稳

定状态，估计转速与实际转速曲线基本重合。由图3(c)和图3(d)可知，随着电机

转速误差的减小，转子位置误差也慢慢变小，进一步证明了EKF算法具有收敛性。图3 PMSM空载仿真结果Fig.3 Simulation results of PMSM with no-load

电机在负载条件下，电机转速由100 rad/min变化到1 600 rad/min的仿真结果如图4所示。

图4 PMSM负载仿真结果Fig.4 Simulation results of PMSM with load

由图4(e)可知，负载值是随机变化的，并在t=1 s时对电机突加负载TL=1 N·m。由图4(a)和图4(b)可知，电机在负载情况下，EKF算法依然能准确的估算出电机

的转速。在1 s时给电机突加负载，转速值存在波动，但在0.08 s内恢复到稳定

状态，证明EKF算法有较强的抗干扰能力。由4(c)和图4(d)可知，在负载状态下，转子估计位置和实际位置误差在电机到达稳定状态后也逐渐较小。由图3和图4

可知，转速误差值和转子位置误差值并没有在负载状态下有太大的波动，证明EKF 算法有一定的收敛性和抗负载性。

5 结束语

本文在PMSM矢量控制的基础上，提出了一种基于EKF的PMSM无传感器控制

方法，并利用Matlab /Simulink 仿真软件进行了仿真分析。仿真结果表明，该控制方法在电机随机负载和空载情况下均能准确地估算出电机的转速和转子位置。虽然在电机启动阶段误差较大，但是由于EKF算法的收敛作用，误差快速减小，电

机在较短时间内恢复到稳定状态。在电机突加负载的情况下，该算法也具有较好的抗负载性和系统响应性。

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【相关文献】

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基于扩展卡尔曼滤波的无位置传感器PMSM系统研究共3篇

基于扩展卡尔曼滤波的无位置传感器PMSM系统研究共3篇 基于扩展卡尔曼滤波的无位置传感器PMSM系统研究1 基于扩展卡尔曼滤波的无位置传感器PMSM系统研究 随着技术的发展，无位置传感器PMSM系统逐渐成为了电机控制领域的热点。然而，由于无位置传感器系统缺乏准确的位置反馈，如何提高控制精度成为了该领域亟待解决的问题。扩展卡尔曼滤波是一种基于贝叶斯滤波的优秀算法，正在被广泛应用于无位置传感器PMSM系统的位置估计中。 本文将以无位置传感器PMSM系统为研究对象，探索如何利用扩展卡尔曼滤波来提高系统的位置估计精度。我们将从以下几个方面进行研究和分析。 一、无位置传感器PMSM系统的建模 无位置传感器PMSM系统由一个三相交流电机和一个驱动器组成，在建模过程中我们需要考虑到电机的动力学方程，如转子磁场方程、电磁耦合方程等。此外，我们还需要考虑到系统的不确定因素，如摩擦力、气隙磁通等。 二、扩展卡尔曼滤波原理 扩展卡尔曼滤波是一种基于卡尔曼滤波的非线性滤波算法。其

主要原理是通过将非线性系统线性化，然后应用卡尔曼滤波的方法，得到非线性系统的最优估计值。 具体而言，扩展卡尔曼滤波主要由预测步骤和更新步骤组成。在预测步骤中，我们利用上一时刻的状态和控制输入，通过系统动力学方程，预测当前状态。在更新步骤中，我们先通过当前时刻的测量值，计算当前时刻状态的协方差矩阵。然后将其与预测值的协方差矩阵进行比较，将其加权平均后得到当前时刻的最优估计值。 三、扩展卡尔曼滤波在无位置传感器PMSM系统中的应用 在无位置传感器PMSM系统中，我们可以将扩展卡尔曼滤波应用于位置估计。具体而言，我们可以通过测量电机的电流和转速，得到电机的转矩、转子位置及速度等状态量，并利用扩展卡尔曼滤波系统模型进行位置估计。 四、实验结果和分析 我们进行了一系列实验，对比了扩展卡尔曼滤波和传统位置估计方法的运行效果。结果显示，扩展卡尔曼滤波能够准确地估计电机的转子位置和速度，并且在电机负载变化时具有更好的鲁棒性。这说明，扩展卡尔曼滤波可以有效地提高无位置传感器PMSM系统的位置估计精度。 总结：

永磁同步电机无传感器控制技术

哈尔滨工业大学，电气工程系 Departme nt of Electrical Engin eeri ng Harbin In stitute of Tech no logy 电力电子与电力传动专题课 报告 报告题目：永磁同步电机无传感器控制技术 哈尔滨工业大学 电气工程系 姓名：沈召源___________ 学号：14S006040 2016年1月

目录 1.1研究背景 (1) 1.2国内外研究现状 (1) 1.3系统模型 (3) 1.4控制方法设计 ....................................................... 5 ........ 1.5系统仿真 ........................................................... 9 ............... 参考文献 1.6结论 ............................................................. 1.0 ...... 1.1

1.1研究背景 永磁同步电机具有体积小、惯量小、重量轻等优点，在各领域的应用越来越广泛。目前在永磁同步电机的各种控制算法中，使用最多的是矢量控制和直 接转矩控制，而这两种控制方式都需要转子位置，但转子位置传感器的采用限制了系统使用范围。永磁同步电机控制系统大多采用测速发电机或光电码盘等传感器检测速度和位置的反馈量，这不但提高了驱动装置的造价，而且增加了电机与控制系统之间的连接线路和接口电路，使系统易于受环境干扰、可靠性降低。由于永磁同步电机无传感器控制系统具有控制精度高、安装、维护方便、可靠性强等一系列优点，成为近年来研究的一个热点。 1.2国内外研究现状 无传感器永磁同步电机是在电机转子和机座不安装电磁或光电传感器的情 况下，利用电机绕组中的有关电信号，通过直接计算、参数辨识、状态估计、间接测量等手段，从定子边较易测量的量如定子电压、定子电流中提取出与速度、位置有关的量，利用这些检测到的量和电机的数学模型推测出电机转子的位置和转速，取代机械传感器，实现电机闭环控制。 最早出现的无机械传感器控制方法可统称为波形检测法。由于同步电机是 一个多变量、强耦合的非线性系统，所要解决的问题是采用何种方法获取转速和转角。目前适合永磁同步电机的最主要的无速度传感器的控制策略主要有以下几种 (1)利用定子端电压和电流直接计算出B和 ①。该方法的基本思想是基于场旋 转理论，即在电机稳态运行时，定子磁链和转子磁链同步旋转，且两磁链之间的夹角相差一个功角该方法适用于凸极式和表面式永磁同步电机。该方法计算方法简单，动态响应

永磁式同步电动机无传感器控制技术简述

永磁式同步电动机无传感器控制技术简述 前言：pmsm矢量控制效法直流电机通过转矩分量和励磁分量解耦控制获得了优良动静态性能。打破了高性能电力传动领域直流调速系统一家独大的局面，并逐步迈进交流调速系统时代。 pmsm因其高转矩惯性比、高能量密度、高效率等固有特点广泛应用于航空航天、电动车、工业伺服等领域。伴随着高性能磁性材料、电力电子技术、微电子技术和现代控制理论的发展，特别是矢量控制和直接转矩控制等高性能控制策略的提出，使得pmsm调速系统得以迅猛发展。pmsm矢量控制效法直流电机通过转矩分量和励磁分量解耦控制获得了优良动静态性能。打破了高性能电力传动领域直流调速系统一家独大的局面，并逐步迈进交流调速系统时代。 高性能pmsm控制系统依赖于可靠的传感器装置和精确的检测技术。传统控制系统多采用光电编码器，旋转变压器等机械传感器获得转子位置信息。但是机械传感器安装维护困难，不但增加了系统机械结构复杂度，而且影响了系统动静态性能，降低了系统鲁棒性和可靠性。pmsm矢量控制系统性能往往受限于机械传感器精度和响应速度，而高精度、高分辨率的机械传感器价格昂贵，不但提高了驱动控制系统成本，还限制了驱动装置在恶劣条件下的应用。机械传感器低成本、高精度、高可靠性的自身矛盾根本的解决方法就是去掉机械传感器而采取无传感器技术。因此，pmsm无传感器控制技术的研究迅速成为热点。 pmsm国内外研究现状 国外在20世纪70年代就开展无传感器控制技术的研究工作。在其后的20多年里，国内外学者对交流电机的无传感器运行进行了广泛的研究并提出了很多方法。这些研究成果使得无传感器控制的电机驱动系统能够应用于更多的工业领域中。 pmsm无传感器技术主要两个发展阶段：第一代采用无传感器矢量控制技术的交流电动机经过近10年的研究和原型机试验已经出现在市场上。第一代无传感器电动机的调速精度不高，可以正常工作的速度范围也有限，在低速、零速时，机械特性很软且误差变得很大，无法进行调速。第一代无传感器技术还很不完善，因此限制了它的使用范围。现在正在研制的是第二代无传感器技术，人们预计将能有更高的精度且在零速时也能进行完全的转矩控制，可与传统的矢量控制技术相媲美。第二代无传感器技术预期的应用领域与第一代无传感器技术基本相同，但有更好的动态特性。 pmsm无传感器控制技术综述 pmsm无传感器技术自荣获国内外学者的广泛关注之后，研究进展很快，已取得阶段性成果，部分技术已实用化。从pmsm自身特点的深入挖掘到众多现代控制理论的引用，pmsm 无传感器控制理论正不断的推陈出新。现对pmsm无传感器控制主流理论综述如下。

BLDC和PMSM电机的构造及驱动方案介绍

BLDC和PMSM电机的构造及驱动方案介绍 无刷直流（BLDC）和永磁同步电机（PMSM）现在在许多应用中受到青睐，但运行它们的控制软件可能难以实现。恩智浦的Kinetis电机套件弥补了与嵌入式控制软件和直观GUI的差距，最大限度地降低了软件的复杂性并加快了开发过程。 本文将简要介绍BLDC和PMSM电机的构造和关键操作参数，然后介绍如何驱动它们。然后，它将讨论软件为何复杂，如何管理以及一些硬件选项。然后，它将研究如何使用恩智浦的Kinetis电机套件启动和运行项目。 三相无刷直流电机（BLDC）及其近似同类电机，永磁同步电机（PMSM）已成为在过去十年中，由于其控制电子设备的成本急剧下降，新的控制算法激增，因此在过去的十年中，工业领域也越来BLDC电机具有高可靠性，高效率和高功率体积比。它们可以高速运行（大于10,000 rpm），具有低转子惯量，允许快速加速，减速和快速反向，并具有高功率密度，将大量扭矩包装成紧凑的尺寸。今天，它们被用于任何数量的应用，包括风扇，泵，真空吸尘器，四轴转换器和医疗设备，仅举几例。 PMSM与带有绕线定子和永磁转子的BLDC具有相似的结构，但定子结构和绕组更类似于AC感应电机，在气隙中产生正弦磁通密度。PMSM与施加的三相交流电压同步运行，并且具有比交流感应电动机更高的功率密度，因为没有定子功率用于感应转子中的磁场。今天的设计也更强大，同时具有更低的质量和惯性矩，使其对工业驱动，牵引应用和电器具有吸引力。 创造驱动器 鉴于这些优势，它不是不知道这些电机是如此受欢迎。然而，没有任何东西没有价格，在这种情况下，驱动和控制电路的复杂性。消除换向电刷（及其伴随的可靠性问题）使得需要电气换向以产生定子旋转场。这需要一个功率级（图1）。 图1：三相电机驱动的简化框图。三个半桥在控制器的指导下切换电机相电流，其输出由前置驱动器放大和电平移位。（使用Digi-Key方案绘制的图表- 它）

永磁同步电机控制系统无电流传感器技术的研究

永磁同步电机控制系统无电流传感器技术的研究 永磁同步电机控制系统无电流传感器技术的研究 摘要： 永磁同步电机在工业应用中具有广泛的应用前景。然而，传统的永磁同步电机控制系统需要使用电流传感器来测量电机的电流，增加了系统的复杂性和成本。因此，研究无电流传感器技术对永磁同步电机控制系统的发展至关重要。本文通过分析智能控制算法、状态观测器以及PWM技术在永磁同步电机无电流传感器技术中的应用，总结了目前的研究进展，并对未来的研究方向进行展望。 1. 引言： 随着工业自动化的快速发展，永磁同步电机作为一种高效、高功率因数、高扭矩密度的电机，被广泛应用在机床、电动汽车等领域。然而，传统的永磁同步电机控制系统需要使用电流传感器来获得电机的电流信息，电流传感器不仅增加了系统的复杂性和成本，还限制了电机系统的可靠性和精度。因此，研究无电流传感器技术对于提高永磁同步电机控制系统的性能具有重要意义。 2. 永磁同步电机控制系统概述： 永磁同步电机是一种具有良好动态特性和高效率的电机，广泛应用于各种工业领域。在传统的永磁同步电机控制系统中，电流传感器被用于测量相电流，以实现电机的控制和保护。然而，电流传感器不仅增加了系统的成本和复杂性，而且存在传感器故障或失效的风险，降低了整个系统的可靠性。 3. 无电流传感器技术的研究方法： 目前，有许多无电流传感器技术被提出和研究，以解决永磁同

步电机控制系统中的电流传感器问题。其中，智能控制算法、状态观测器和PWM技术被广泛应用于无电流传感器技术的研究和实践中。 3.1 智能控制算法： 智能控制算法基于电机的数学模型和输出信息，通过推广输出模型和状态观测器的方法，实现电流信息的实时估计与测量。例如，模型参考自适应控制算法、滑模观测器的方法，可以用来估计永磁同步电机的电流信息。这些算法通过计算输出误差，并利用控制器对输出进行反馈调整，实现电流的准确测量和控制。 3.2 状态观测器： 状态观测器是一种基于电机模型和输出反馈的技术，通过观测输出和状态信息，实现电流测量。状态观测器通常由电机模型和输出模型组成，通过比较模型输出与实际输出之间的误差来实现电流的估计和测量。常用的状态观测器包括扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）。这些观测器通过对电机输出和状态信息的估计，实现对电流信息的准确测量和控制。 3.3 PWM技术： PWM（Pulse Width Modulation）技术是一种通过改变电机的 调节器开关周期和占空比来实现电流测量的技术。PWM技术通 过调整开关周期和占空比，使得电机的平均电流等于期望电流。该方法可以用来估计电机的电流信息，从而实现无电流传感器的电流测量和控制。 4. 研究进展和展望： 目前，针对永磁同步电机控制系统无电流传感器技术的研究取得了一些进展，但还存在一些问题需要解决。首先，智能控制

永磁同步电机无传感器控制及其启动策略

永磁同步电机无传感器控制及其启动策略 张耀中;黄进;康敏 【摘要】In order to realize sensorless vector control of permanent magnet synchronous motor, a novel method based on improved flux observer was adopted. A low-pass filter was used instead of a pure inte-grator, which reduced the errors caused by the initial value and DC offset. The magnitude and phase er-rors of the stator flux linkage introduced by the low-pass filters were compensated in the polar coordinate to make accurate estimation of speed and rotor position. In order to start motor successfully under the load conditions, a start-up method called I-f control was used, which can avoid the problem of overcurrent. A new switching strategy was also adopted. The given position was switched to the estimated according to weighting function. At the same time the given stator current was changed accordingly. It ensured that motors could switch from I-f control mode to vector control mode smoothly and reliably. The experimental results verify that the sensorless control system can work reliably and stably with smooth switching process and good control performance.%为了实现永磁同步电机的无速度传感器矢量控制，采用改进的磁链观测器法，用低通滤波环节代替纯积分环节，减小了初值误差及直流偏置误差，同时在极坐标系下对定子磁链幅值及相位进行补偿，实现转速和转子位置的准确估算。针对带载情况下无法自启动的问题，采用I-f控制自启动方法，避免了启动过程中出现过流情况。设计了一种新的切换方式，给定坐标角度按加权函数切换至位置观测值，同时相应改变定子电流给定值，保证电机平滑可靠地从I-f控制方式切

无刷直流电机的无位置传感器控制

无位置传感器控制技术是无刷直流电机研究的热点之一，国内外相关研究已经取得阶段性成果。 在无刷直流电机工作过程中，各相绕组轮流交替导通，绕组表现为断续通电。在绕组不通电时，由于绕组线圈的蓄能释放，会产生感应电动势，该感应电动势的波形在绕组两端有可能被检测出来。利用感应电动势的一些特点，可有取代转子上的位置传感器功能，来得到需要的换相信息。由此，就出现了无位置传感器的无刷直流电动机。 尽管无位置传感器控制方式使得转子位置检测的精确度有所降低，但由于取消了位置传感器，电机的结构更加简单，安装更加方便，成本降低，可靠性进一步提高，在对体积和可靠性有要求的领域以及不适合安装位置传感器的场合，无位置传感器无刷直流电机应用广泛。 无位置传感器控制方式下的无刷直流电机具有可靠性高、抗干扰能力强等优点，同时在一定程度上克服了位置传感器安装不准确引起的换相转矩波动。 无位置传感器技术是从控制的硬件和软件两方面着手，以增加控制的复杂性换取电机结构复杂性的降低。 以采用120o电角度两两导通换相方式的三相桥式Y接无刷直流电机为例，讨论基于现代控制理论和智能算法的无刷直流电机无位置传感器控制方法。 转子位置间接检测法 目前无刷直流电机中主要采用电磁式、光电式、磁敏式等多种形式的位置传感器，但位置传感器的存在限制了无刷直流电机在某些特定场合的应用，主要体现在： 1、位置传感器可使电机系统的体积增大； 2、位置传感器使电机与控制系统之间导线增多，使系统易受外界干扰影响； 3、位置传感器在高温、高压和湿度较大等恶劣工况下运行时灵敏度变差，系统运行可 靠性降低 4、位置传感器对安装精度要求较高，机械安装偏差引起的换相不准确直接影响电机的 运行性能。 无位置传感器控制技术越来越受到重视，并得到了迅速发展。依据检测原理的不同，无刷直流电机无位置传感器控制方法主要包括反电势法、磁链法、电感法及人工智能法等。 反电势法 反电势法（感应电动势过零点检测法）目前是技术最成熟、应用最广泛的一种位置检测方法。该方法将检测获得的反电势过零点信号延迟30o电角度，得到6个离散的转子位置信号，为逻辑开关电路提供正确的换相信息，进而实现无刷直流电机的无位置传感器控制。 无刷直流电机反电势过零点与换相时刻的对应关系如图所示，图中e A、e B、e C为相位互差120o电角度的三相梯形波反电势，Q1~Q6为一个周期内的6个换相点，分别滞后相应反电势过零点30o电角度。

基于EKF的无位置传感器永磁同步电机转速估计

基于EKF的无位置传感器永磁同步电机转速估计 摘要：本文利用扩展卡尔曼滤波（EKF）为理论基础，对无位置传感器永磁同步电机的转速进行估算从而达到对电机转速和转矩的精确控制，用MATLAB软件进行了仿真对比，并对在电机空载，有转矩扰动和急加速工作条件下的估算准确性进行了分析。实验结果表明EKF对电机转速估算有良好的稳态和动态响应特性。 关键词：永磁同步电机；无传感器控制；扩展卡尔曼滤波；MATLAB仿真 1.永磁同步电机（PMSM）的数学模型 PMSM的最大特点就是使用了可以产生永久磁场的永磁体作为主磁场，这样就取代了转子的励磁机构，可以把转子的永磁磁场转化为等效的励磁电感和励磁电流。电机是一个高阶、非线性、强耦合的多变量系统。这里假设：1）三相绕组对称；2）忽略磁路饱和；3）忽略铁损的影响。4）电机转子电气角速度相对于采样周期变化非常缓慢，因此得到的d-q轴旋转坐标系下的数学模型为： 其中x为状态变量，A为状态转移矩阵；B为输入控制矩阵；C为输出控制矩阵。 T为采样周期，Vk和Wk分别为系统噪音和测量噪音，它们都是正态分布的零均值白噪音，其协方差矩阵为cov(V)=E{VVT}=Q; cov(W)=E{WWT}=R. 2.系统仿真模型和实验结果 本文使用了仿真软件Matlab中的Simulink组件中的表贴式永磁同步电机模型，具体的电极参数如下： 电机额定功率：2.2 Kw（3Hp）；电机电阻：Rs= 0.2 Ω；电机及对数：np= 4 ；电机定子电感：Ld=Lq= 0.0085 H； 转子励磁磁链：Ψf= 0.175 Wb；电机转动惯量：J= 0.089 kg/m2建立无位置传感器永磁同步电机的整套控制系统。 如图中所示，主要的控制策略采用永磁同步电机较为常用的使d轴电流为0的矢量控制策略，这种控制方法可获得最大的转矩电流比，而且控制方法比较简单容易实现，有利于提高仿真效率。在所构建的控制系统中，加入了转速和电流的双PI调节器的闭环控制系统，通过两个调节器的输出产生参考电压和电流值，对实际的电压电流值就行调节修正。转速控制模块读取给定的目标转速ω*，它会与电机反馈的转速通过比较器输出差值，用PI调节器来控制q轴电流，产生目标id*从而使电机得到合适的电流值产生转矩。真实的转速值有系统自带的霍尔传感器给出，作为校验卡尔曼滤波估计的实际转速校验用，估计转速采用扩展卡尔曼滤波算法，在系统中加入转速估算模块，与真实转速相比较来评估估计效果。 在仿真系统模型当中，交流电机为面贴式的永磁同步电机，直流母线电压为300V,给定转速为31.4rad/s（300rpm）,给定的目标转矩是5Nm。系统使用离散时间求解器，设置采样周期Ts=1e-5秒.实际转速有模型自带的传感器反馈得出，与EKF的估算记过进行对比分析。 2.1 空载起动下的转速估计结果及波形分析 电机以空载起动，参考转速为300rpm，电机加速后达到目标转速。 可以看出,由于起动阶段初始P值与实际P值差异较大，使得起始阶段估算的转子转速与实际有所偏差，不过经过大概0.07秒后的迭代修正，估算转速逐渐接近实际转速，0.3秒后达到稳态。超调量为1.25% 稳态误差0.16%，可以达到满意效果。 2.2 有转矩扰动下的转速估计结果及波形分析 电机在复杂工况下工作时难免有转矩突变的情况，如急加速、爬坡、外界扰动等情况下有一个短时，突变快恢复的转矩扰动，在电机控制时需要对中突变的转矩做出快速准确的响应，以免电机堵转或报警。这里模拟在电机带载（5Nm），以指定转速（300rpm）稳定运转的情况下，添加一个0.2秒的2倍转矩（10Nm），0.2秒后转矩恢复原来转矩值。 结果显示，在转矩突变过程中，转速估算结果比稳态稍大，突变瞬间超调量1.23%；突变过程中稳态误差0.9%，这是由于瞬时电流过大造成的电流跟踪误差早成的，如果所加转矩不撤销，估算转速会逐渐减小稳态误差。当突变转矩消失后转矩值逐渐恢复正常转矩，稳态

同步磁阻电机及其控制技术的发展和应用

同步磁阻电机及其控制技术的发展和应用 摘要:本文简单介绍了同步磁阻电机（SynRM)的运行原理。追溯同步磁阻电机的发展历史，总结了同步磁阻电机的结构和运行特点。根据同步磁阻电机的特点结合目前国内外研究现状讨论了同步磁阻电机现有的几种高性能控制方法.最后根据同步磁阻电机当前的研究进展结合其取得的优越性能介绍了其在电动汽车和高速发电等领域的应用. 关键词:同步磁阻电机 1同步磁阻电机的原理 SynRM 运行原理与传统的交、直流电动机有着根本的区别，它不像传统电动机那样依靠定、转子绕组电流产生磁场相互作用形成转矩,而遵循磁通总是沿着磁阻最小路径闭合的原理，通过转子在不同位置引起的磁阻变化产生的磁拉力形成转矩。 SynRM 在dq 轴系下的电压、磁链、电磁转矩和机械运动方程为： 电压方程： （1） 磁链方程： （2) 电磁转矩方程： (3） Ld、Lq为绕组d、q轴电感;Rs为定子绕组相电阻；ωr为转子电角速度;为定子d、q 轴磁链，为电机极对数;β为电流综合矢量与d轴之间的夹角[1]。 2同步磁阻电机的发展历史 早在二十世纪二十年代Kostko J K等人提出了反应式同步电机理论［2］，M．Doherty 和Nickle 教授提出磁阻电机的概念，此后国外关于许多专家和学者对同步磁阻电机的的能、转子结构和控制方法进行较深入研究。早期的同步磁阻电机由一个无绕组凸级转子和一个与

异步电机类似的定子组成。在转子轭q轴方向加上两道气隙，以增加q 轴磁阻。利用d -q 轴的磁阻差来产生磁阻转矩。转子周边插上鼠笼条以产生异步起动转矩。然而，由于该异步转矩的作用, 又将引起转子震荡而难以保证电机正常运行。六十年代初, 出现了第二代同步磁阻电机它利用块状转子结构来增加d-q 轴磁阻差，同时不用鼠笼条来起动转矩, 而直接靠逆变器变频来起动，从而减轻了转子震荡现象[3]。然而, 为产生足够的磁阻转矩, 需要定子侧有较大的励磁电流, 致使该电机功率因素和效率都很低，从而影响了该种电机的推广使用。为尽可能增大d—q 轴磁阻差, 同时减小励磁电流, 增大功率因素, 在七十年代初期产生了第三代同步磁阻电机, 采用轴向多层迭片结构，以获得最大的d 轴电感和最小q 轴电感，而得到最大磁阻转矩[4]。采用该转子结构后, d—q 轴电感之比可以达到20，其输出功率可以达到同尺寸大小的异步电机输出功率.1991 年美国威斯康星大学T.A。Lipo教授对同步磁阻电机的转子结构进行进一步优化，发表文章提出SynRM 在交流调速驱动系统中替代异步电动机的可能性的问题[5,6］。1993 年英国的T.J。E。Miller 教授指导的课题组对SynRM 不同转子结构的磁路进行了分析和研究，试图寻找更优化的转子结构提高电机的凸极率，并重点对轴向叠片转子结构SynRM 转子叠片层数、绝缘占有率进行了优化，得到优化后的样机在最大转矩电流比控制时功率因数为0.7 左右［7，8].文献［9]对冲片叠压式SynRM 转子空气层做了较为深入的分析，通过有限元和仿真实验设计优化了转子结构,主要分析了转子空气层含有率、位置、个数，转子气隙以及电机饱和对电机电磁参数的影响，指出了空气层含有率、转子气隙、电机饱和对电机性能影响较大，同时优化后的样机其功率因数为0。72，对SynRM的电磁设计与分析具有很好的参考价值. 文献[10］对冲片叠压式SynRM 三种转子结构的磁场分布进行了分析和比较，指出转子空气层之间的连接处将会给d 轴磁通提供较小磁阻磁路，去掉转子空气层之间的连接处将明显提高电机的功率因数。文献［11,12］提出了采用有限元和罚函数法，通过比较冲片叠压式SynRM 凸极率和交、直轴电感差值,自动ACAD 绘图、剖分和数据存储来快速优化转子结构提高电机力能指标的方法。 我国对SynRM 的研究起步较晚.1994 年，华中科技大学辜承林教授指导的课题组设计制作出国内第一台两极的ALA 转子样机，其样机的凸极率和功率因数分别达到了11和0。 85 左右，但其结构加工较复杂［13-17]。文献［18]根据能量平衡的观点,以异步电机为参照,分析了SynRM交、直轴电感以及凸极率对电机性能的影响，并指出对于确定的凸极率理论上有最大的功率因数与之对应,反之对于确定的功率因数理论上有最小的凸极率与之对应。在SynRM 设计时凸极率应根据电机的过载能力和功率因数的要求而正确选择，单纯追求增大凸极率是不适当的.指出在电机应用中,功率因数小于0。85且容量较小时，SynRM 可与异步电机匹敌。文献［19］介绍了SynRM 的结构及仿真设计。电机转子采用栅格叠片结构,驱动控制器采用电流矢量控制方式,指出SynRM 与感应电动机相比,具有效率高、功率密度大等优点；与永磁同步电动机相比,在同等功率条件下大大降低了电机的成本，同时拓宽了电机的使用范围,提高了电机运行的可靠性。 2011年ABB公司在同步磁阻电机转子设计方面取得突破性进展，如今已经有了应用于工业应用中的商业化产品。 3同步磁阻电机的性能特点 3。1相比于传统电机的优点 与传统直流电动机相比，SynRM 没有电刷和滑环，维修简单方便。与异步机相比,SynRM 转子上没有绕组，则没有转子铜耗，基本上不存在转子发热问题,提高了电机的运行效率和安全性，另外由于转子上没有阻尼绕组电机响应不受转子时间常数的限制，动态响应速度快.

永磁同步电动机工作原理

永磁同步电动机工作原理 一、简介 永磁同步电动机是一种常见的电动机类型，其工作原理基于磁场相互作用以实现机械能转换。本文将详细探讨永磁同步电动机的工作原理以及相关技术。 1.1 永磁同步电动机的定义 永磁同步电动机，简称PMSM（Permanent Magnet Synchronous Motor），是一种 将电能转换为机械能的设备。它与其他类型的电动机相比，具有高效率、高功率密度和低噪声等优点，因此被广泛应用于各个领域。 1.2 磁场相互作用的原理 永磁同步电动机利用磁场相互作用的原理进行工作。通过在电动机中引入磁场，可以实现电能向机械能的转化。 二、永磁同步电动机的工作原理 永磁同步电动机的工作原理可以分为以下几个方面进行探讨。 2.1 基本原理 永磁同步电动机的基本原理是利用定子和转子之间的磁场相互作用，实现电能向机械能的转化。其工作原理如下： 1. 定子：定子是由三个相互独立的线圈组成，分别称为A相、B相和C相。每个线圈中通过电流，生成相应的磁场。 2. 转子：转 子上有一组恒定的永磁体，能够产生固定的磁场。当转子与定子的磁场相互作用时，将产生转矩，驱动电动机旋转。 2.2 磁场同步 永磁同步电动机的磁场同步是指定子磁场与转子磁场的同步运动。在永磁同步电动机中，通过控制定子线圈的电流，使得定子磁场与转子磁场保持同步，从而实现高效率的转换。

2.3 传感器与无传感器控制 永磁同步电动机的控制方式有两种：传感器控制和无传感器控制。 1. 传感器控制：传感器控制是指通过安装角度传感器来反馈电动机的转子位置，从而实现对电动机的控制。传感器控制具有高精度的优点，但需要额外的硬件成本。 2. 无传感器控制：无传感器控制是一种通过估算电动机转子位置的方法进行控制。它是基于电动机本身的响应特性，通过电流和电压等参数的计算，估算电动机转子位置。无传感器控制降低了硬件成本，但精度较传感器控制有所降低。 2.4 磁场定向控制（FOC） 磁场定向控制是一种常见的永磁同步电动机控制策略，它通过控制定子线圈的电流，使得定子磁场与转子磁场保持同步，并使定子磁场沿着转子磁场旋转的方向变化。磁场定向控制能够提高电动机的效率和性能。 三、总结 本文详细介绍了永磁同步电动机的工作原理。通过磁场相互作用，永磁同步电动机能够将电能转换为机械能。在工作过程中，需要保持定子磁场与转子磁场的同步，并通过磁场定向控制来实现高效率的转换。同时，传感器控制和无传感器控制是常见的电动机控制策略。永磁同步电动机作为一种高效、高功率密度的电动机，在各个领域得到广泛应用。

改进SMO与I-f启动相结合的PMSM无传感器控制

改进SMO与I-f启动相结合的PMSM无传感器控制 郭栋梁;刘喜刚;刘金国;高宏伟 【摘要】为了提高永磁同步电机的无传感器矢量控制性能,在中高速段对传统的滑膜观测器进行了改进,使用sigmoid函数代替sign函数,削弱了抖振.针对传统启动方式抗负载扰动能力差的问题,深入研究了电流闭环的I-f启动策略,预定位后,在电机绕组中输入幅值恒定、频率逐渐增大的旋转电流矢量,实现电机的电流闭环启动.为了设置合适的指令角加速度,引入平均转矩的概念,得到其取值的约束范围.仿真结果表明,I-f启动和基于改进后的滑膜观测器无传感器控制方法能够可靠运行,具有良好的动态性能和抗负载扰动能力.%In order to improve the performance of sensorless vector control of permanent magnet synchronous motor,position estimation based on the sliding-mode observer in the medium-to high-speed range has been https://www.docsj.com/doc/4619228821.html,ing sigmoid function instead of sign function to restrain the chattering phenomenon.The Sigmoid function is applied to restrain chattering phenomenon.To avoid the problem existing in V-f startup strategy,a so-called I-f starting method is proposed.After pre-targeting,the current in the I-f control is specified and maintained constant in a synchronous rotating reference frame,the motor will be accelerated by following a ramping up frequency command.In order to find a proper value for ramp ratio,the concept of average torque is introduced.The simulation results show that integrate I-f with SMO based control appears to be a better solution to make the whole process smooth and robust.

基于EKF的永磁同步电机的无传感器控制研究

基于EKF的永磁同步电机的无传感器控制研究 高金锁;谢明;朱强 【摘要】针对在永磁同步电机(PMSM)中安装传感器带的高成本、体积增大、可 靠性降低、易受环境干扰等问题,文中提出了一种基于卡尔曼滤波算法(EKF)的转速和转子位置的估算方法.根据永磁同步直流电机运行特性,以同步旋转坐标系下PMSM实际模型为递推估计对象,搭建转速、电流双闭环的无传感器矢量控制系统.Matlab/Simulink仿真结果表明,卡尔曼滤波算法估计精度较高、运行稳定、动静态性能良好. 【期刊名称】《电子科技》 【年(卷),期】2017(030)012 【总页数】4页(P55-58) 【关键词】同步电机;转速估计;卡尔曼滤波;电机模型;建模仿真 【作者】高金锁;谢明;朱强 【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海电动工 具研究所(集团)有限公司,上海200031;上海理工大学光电信息与计算机工程学院, 上海200093;上海电动工具研究所(集团)有限公司,上海200031 【正文语种】中文 【中图分类】TP351 永磁同步电机具有结构简单、尺寸小、效率高、可靠性高、功率因素高、转矩脉动小等优点被广泛应用于高性能驱动系统中[1-5]，已成为电力传动领域的研究热点。

在要求高性能、动态性强的永磁同步电机的矢量控制系统中，需要辨识转子的速度和位置，在转子轴上安装机械式的传感器，用于检测转子速度和位置。如光电编码器、旋转变压器来精确地测量出转子速度和位置，但也给调速系统带来一些问题。例如加大了电机的体积、增加了成本、降低了系统的可靠性，而且使用时受到环境的限制[4]。因此，装有速度传感器的电机无法适用于一些特殊场合。为克服速度 传感器带来的问题，研究人员利用一些状态量参数来估算电机速度、位置，从而不再需要机械传感器来辨识转速与转子位置。目前，学者们提出的无传感器控制策略中大多都是基于定子电流、电压的基波励磁模型和反电动势，如反电动势法、观测器法、人工智能算法等[7]。 本文研究了永磁同步电机的无位置传感器技术，将EKF算法应用于永磁同步电机 的转子速度与位置估算，运用其原理来辨识速度和位置。此方法结构简单、运行量相对较小、估测结果准确。文中分析了永磁同步电机的数学模型及卡尔曼滤波算法在电机无位置传感器中应用原理，建立数学模型，并通过Matlab/Simulink软件[8]对整个基于EKF的估算系统进行建模、仿真。 表贴式PMSM在同步旋转坐标系下的数学模型[7]可表达为 其中，id、ud分别为d轴电流和电压；iq、uq分别为q轴电流和电压；rs为定 子电阻；p为电机的极对数；wr为转子机械角速度；J为转动惯量；θ为转子角速度；λ为转子漏磁通；Te和Tm分别为电机的电磁转矩和负载转矩。 卡尔曼滤波[5]是一种线性最小方差估计，是一种最优估计算法。其采用递推算法，通常只要系统的初始状态和初始误差矩阵已知，根据导出公式，就可对系统状态做出较为精确的估计。使用状态空间法在时域内设计滤波器，其离散型算法较容易实现数字化。 设系统的状态方程 系统的量测方程

基于滑模变结构方法的永磁同步电机控制问题研究及应用

基于滑模变结构方法的永磁同步电机控制问题研 究及应用 一、本文概述 本文旨在探讨和研究基于滑模变结构方法的永磁同步电机（PMSM）控制问题，以及该方法在实际应用中的可行性。滑模变结构控制作为一种非线性控制策略，因其对系统参数摄动和外部干扰的强鲁棒性，被广泛应用于各种控制系统中。永磁同步电机作为一种高性能电机，在工业、交通、能源等领域有着广泛的应用。因此，研究基于滑模变结构方法的永磁同步电机控制问题，不仅具有理论价值，而且具有实际意义。 本文将首先介绍永磁同步电机的基本结构和工作原理，分析其在控制过程中面临的主要问题和挑战。然后，详细阐述滑模变结构控制的基本原理和实现方法，包括滑模面的设计、控制律的构造以及滑模运动的稳定性分析等。接着，将滑模变结构控制方法应用于永磁同步电机的控制系统中，构建相应的控制系统模型，并进行仿真分析和实验研究。 在仿真分析和实验研究中，我们将对比传统的控制方法和基于滑模变

结构方法的控制效果，评估滑模变结构控制在永磁同步电机控制系统中的性能表现。我们还将探讨如何优化滑模变结构控制方法，以进一步提高永磁同步电机的控制精度和动态响应性能。 本文将总结滑模变结构方法在永磁同步电机控制中的应用效果和经 验教训，展望未来的研究方向和应用前景。通过本文的研究，希望能够为永磁同步电机的控制问题提供一种新的解决方案，推动永磁同步电机控制技术的发展和应用。 二、永磁同步电机及滑模变结构控制基本原理 永磁同步电机（PMSM）是一种将电能转化为机械能的装置，具有高效、高功率密度和良好调速性能等优点，因此在许多领域得到广泛应用。PMSM的控制核心在于如何精确控制其电磁转矩，以实现快速、稳定的转速和位置控制。滑模变结构控制（Sliding Mode Control, SMC）是一种非线性控制方法，具有对参数摄动和外部干扰的强鲁棒性，因此在PMSM控制中得到了广泛关注。 滑模变结构控制的基本原理是通过设计一个滑模面，使得系统状态在滑模面上做高频小幅度运动，即所谓的“滑动模态”。当系统状态到达滑模面后，由于滑模面的特性，系统状态将保持在滑模面上运动，

车用永磁同步电机的参数匹配、协调控制与性能评价研究

车用永磁同步电机的参数匹配、协调控制与性能评 价研究 一、本文概述 本文旨在对车用永磁同步电机（PMSM）的参数匹配、协调控制以及性能评价进行深入的研究和探讨。永磁同步电机作为一种高效、节能的电机类型，在新能源汽车领域的应用日益广泛。然而，在实际应用中，如何对电机参数进行合理匹配，如何设计有效的协调控制策略，以及如何对电机性能进行全面评价，仍然是需要解决的关键问题。 本文首先将对车用永磁同步电机的参数匹配进行研究。我们将分析不同参数对电机性能的影响，探讨如何根据车辆的具体需求和电机的特性，选择合适的电机参数，以实现最优的性能和效率。 接着，本文将研究车用永磁同步电机的协调控制策略。我们将分析现有的控制方法，研究其优缺点，并在此基础上提出新的协调控制策略。新策略将考虑电机的动态特性、负载变化以及环境因素，以提高电机的运行稳定性和效率。 本文将对车用永磁同步电机的性能评价进行研究。我们将建立全面、客观的性能评价体系，考虑电机的效率、可靠性、噪声等多个方面，以准确评估电机的性能。我们将对不同的电机和控制策略进行对

比实验，以验证评价体系的有效性和可靠性。 通过本文的研究，我们期望能够为车用永磁同步电机的设计、优化和应用提供理论支持和指导，推动新能源汽车领域的发展。 二、车用永磁同步电机参数匹配研究 在新能源汽车领域，车用永磁同步电机（PMSM）的参数匹配研究至关重要，它直接决定了电机的性能表现和车辆的动力性能。参数匹配涉及的关键要素包括电机的额定功率、额定转速、极数、绕组形式、磁路设计等。这些参数的设定需要综合考虑车辆的使用环境、动力需求、能源效率、成本控制等多个方面。 额定功率的匹配需根据车辆的动力需求来确定。对于不同类型的车辆（如轿车、SUV、货车等），其动力需求是不同的，因此额定功率的选择应与之相适应。过高的额定功率虽然能提供更强的动力，但会增加能耗和成本；而功率过低则可能无法满足车辆的动力需求。 额定转速的匹配需考虑到车辆的运行范围和效率要求。高转速的电机能提供更高的动力输出，但可能带来更高的噪音和振动，同时也可能增加维护成本。因此，应根据车辆的运行特点和效率要求来合理设定额定转速。 极数、绕组形式和磁路设计等参数的选择也会影响到电机的性能和效率。极数的选择会影响到电机的转速和扭矩特性；绕组形式的选