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永磁同步电机无传感器控制综述摘要：随着控制理论、数字信号处理和计算机技术的飞速发展，永磁同步电机的无传感器控制广泛的运用于各种环境条件有限的工业场合。
本文详细论述了各种PMSM无传感器控制技术，并给出相应的优缺点。
关键词：永磁同步电机；控制；估算永磁同步电机（PMSM）因其体积小、效率高、可靠性好以及对环境适应性强等优良性能而在各个要求高性能调速的领域中得到了广泛的应用。
其闭环控制受限于位置及转速这些信息的高效、准确测量。
由于受外部安装环境的影响，各种传感器的工作性能必然受到不同程度的影响，从而导致整个控制系统的性能下降。
因此，为了解决使用传感器带来的缺陷，电机的无传感器控制成为了电力传动领域的一个研究热点。
1PMSM无传感器控制控制PMSM无传感器控制技术是指在电机的转子和定子上没有安装速度传感器的情况下，通过检测电机电压、电流以及电机的数学模型估算出电机转子位置和转速，并将其作为闭环控制反馈信号的控制技术。
目前没有一种无位置传感器技术可以独立地解决静止、低速和中高速时的位置估计问题。
因此，根据电机在不同转速下转子位置估算的效果，把无位置传感器控制方法分为两大类：基于基波激励下电机数学模型的转子位置估算方法和基于电机的凸极饱和效应的转子位置估算方法。
1.1基于基波激励下电机数学模型的转子位置估算方法该方法主要基于电机的基波动态模型，具有良好的动态性能，但对电机参数变化较敏感，主要适用于中高速段下转子位置估算。
①基于反电势的位置估计法。
该方法是利用电压和电流对磁链和转速进行估计，低速时对定子电阻尤为敏感。
由于电机的反电动势较低，再加上因开关器件的非线性而产生的系统噪声，使得电机端电压信息很难被准确捕获。
在中、高速段，采用反电动势估计法能获得较好的位置估计效果但在低速区，效果却不理想。
②基于状态观测器的估计法。
观测器的实质是状态重构，其原理是重新构造一个系统，用原系统中可以直接测量的变量作为输入信号，使输出信号在一定条件下等价于原系统的状态。
基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制
永磁同步电机具有高效节能、响应速度快等优良性能，因此在工业控制中被广泛应用。
传统的永磁同步电机控制往往需要采用传感器进行位置和速度测量，这不仅增加了成本，
还会降低系统可靠性。
因此，研究无传感器控制策略，对于降低系统成本和提高系统性能
至关重要。
本文基于滑模观测器提出了一种永磁同步电机无传感器控制策略。
首先，对永磁同步
电机进行建模，并采用励磁电流转子磁链定向控制（FOC）技术进行电机控制。
在此基础上，通过引入滑模观测器，实现了无传感器的位置测量和速度测量功能。
滑模观测器通过构造一个滑动面实现对电机状态量的估计。
具体来说，滑动面的设计
需要满足两个条件：一是系统状态变化率与滑动面法向的内积小于等于零；二是系统状态
变量在滑动面上的变化率能够表示系统运动的特征。
通过不断调节滑动面参数，使得滑动
面法向趋于零，进而实现对系统状态量的精确估计。
本文在MATLAB/Simulink仿真环境下，对提出的无传感器控制策略进行了验证。
仿真
结果表明，该策略能够有效地实现对永磁同步电机的位置和速度测量，同时具有抗扰性强、动态响应快等优良特性。
与传统的基于位置传感器的控制方法相比，所提出的无传感器控
制策略能够降低系统成本，提高系统性能。
总之，本文提出了一种基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制策略。
该策略可
以实现对电机位置和速度的精确估计，具有抗扰性强、动态响应快等优良特性。
未来，可
以进一步研究如何将该策略应用到实际的永磁同步电机控制中，并进行实际测试和验证。
电机j i l统节能永磁同步电机无传感器调速系统中E K F参数的调试张敏1，2陈志辉1(1．南京航空航天大学航空电源鬟点实验室，南京210016；2．淮阴工学院电予信息工程系，江苏淮安223001)摘要呆掰扩震卡尔受滤渡器《EK F)在倍算永磁瑟步电褰橇(PM SM)转予位置瑷及转速时，撩方差参数的确定一直是一个难点，必须通过多次仿真实验才可以确定，本文提出了一种綦予标幺制的参数调试方法，只需要在一定范围内调试两个参数，印可确定协方差矩，阵保证系统稳定工作．关键词：泰墩同步电动帆；扩震卡尔曼滤波器(嚣圆；标幺钢；转速估算E K F卧m i ng i n Sens or l es s Per m ane nt M agnet Synchr onous M ot or D r i ve sZ hang M i nl2C h en Z hi hui l《l。
A e ro-Pow er Sci-T e ch Cent er,N anj i ng U ni ver s i t y A er ona ut i cs and A st ronaut i cs，N anj i ng210016：2．TheD epam nent of Electr onic&Inf or m ati onEn咖eerm g，I{嘶yinl nsdt ut eof Technol ogy，H uaian，Ji angsu223003)A bs t r act In t r adi t i ona l ext ended K al m a n f il t er(毯I浮)technol ogy f or r ot or s peed and posi t i one st i m a t i on of per m anent m agn et synchr onous m ot or(PM SM)，t he c hoi ce of t he E K F covari ance m at r i c esi s nodus，ge ne ra l l y ob t ai ned w i t h t r i al—and—er r or．A t uni ng m et hod bas ed on t he per—uni t s yst em of t heE KF al g or i t hm re pres e nt at i on is pr es ent ed i n t he pa pe r．I n t hi s w ay，cov ar i an ce m at r i c es ar e ob t ai ned byt uni ng t w o param et er s i n de f i ni t e r ange，S O as t o e n s ur e t he s ys t em oper at i ng st eady。
基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制滑模观测器是一种常用的控制算法，可以实现无传感器控制永磁同步电机。
以下是关于基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制的详细介绍。
永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor，简称PMSM）是一种常用的高性能电机，具有高效率、高功率密度和高控制精度的特点。
传统的PMSM控制方法需要使用位置传感器来获取电机转子位置信息，但传感器会增加系统复杂性和成本。
无传感器控制方法可以在不使用位置传感器的情况下实现精确的电机控制。
滑模观测器是一种基于滑模理论的观测器算法，可以估计系统状态变量。
它通过设计一个滑模面，使得系统状态在滑模面上滑动，通过测量滑模面上的滑模变量，可以估计未测量的系统状态变量。
在PMSM无传感器控制中，滑模观测器可以估计电机转子位置信息，从而实现电机控制。
PMSM无传感器控制的基本步骤如下：1. 设计滑模观测器：根据电机数学模型和系统要求，设计一个滑模观测器，用于估计电机的转子位置和速度。
滑模观测器的设计需要考虑系统的稳定性和精度要求。
2. 控制电流环：通过控制电机的相电流，可以实现对电机转子位置和速度的控制。
根据滑模观测器估计的转子位置和速度信息，设计电流环控制算法，使得电机相电流能够实时跟踪设定值。
4. 进行系统仿真和实验验证：根据设计的控制算法，进行系统仿真和实验验证。
通过对比仿真结果和实验结果，评估控制系统的性能和稳定性。
如果需要，可以对算法参数进行调优，以进一步优化系统性能。
基于滑模观测器的PMSM无传感器控制可以实现高精度的电机控制，降低了系统的复杂性和成本。
滑模观测器的设计和参数调优是一个复杂的过程，需要充分考虑系统的动态特性和实际应用要求。
在实际应用中，需要进行充分的研究和实验验证，以确保控制系统的稳定性和可靠性。
郑州大学硕士学位论文永磁同步电动机无传感器矢量控制技术研究姓名:郑宝周申请学位级别:硕士专业:检测技术与自动化装置指导教师:陈铁军20060501・郑州大学硕士论文.其中fVd=月;‘一m。
∥g+p∥d {lV口=R‘一珊。
yd+pyg (2.16厶、厶为定子绕组的直轴电感和交轴电感。
电机的转矩方程为:t=只(y。
‘一∥,L=只.I沙,‘+(厶一‘L‘l (2.17其中:以=三(譬],n为电机极对数。
由PMsM的数学模型可以得到它在d一口坐标系下的等效电路㈣如图2.4所示。
图2-4永磁同步电机在d.q坐标系下等效电路图Fig.24PMSM’s equjvalent circuit diagmm in d-q coordillate在永磁同步电机中,转子磁通恒定不变,所以大多采用转子磁通定向方式来控制永磁同步电动机。
由上面推导过程可知永磁同步电动机的电磁转矩基本上取决于定子d轴电流分量和q轴电流分量。
2.2永磁同步电机矢量控制技术近二十多年来随着电动机的矢量控制、直接转矩控制等技术的问世和计算机人工智能技术的进步,电动机控制理论和控制技术上升到一个新的高度。
目前,永磁同步电动机调速系统以矢量控制为主。
m +.0.~厶k il=d g y y3基于自适应戳链观铡器的无位置传感器检测技术’依据3+1节介绍的观测器状态方程和速度自适应收敛率,用Simulink建立的观测器仿真模型如图3.4所示。
电机的定子电阻、电感等取表3.1中相应值,另取女=1.25,调节器参数.i}。
=8,七.=2.5。
四个输入变量分别为两相静止坐标系下定予电流和定子电压:‘,f。
,k,y。
,输出为速度估计值面,和转子位置估计值臼。
图3.4自适应磁链观测器仿真结构图C0nstrucn鹏ofAdaptive Flux Linkage ObserverFig.3.4Simulation图3.5是采用自适应磁链观测器进行矢量控制的系统仿真图。
基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制一、引言近年来，永磁同步电机无传感器控制技术得到了广泛关注和研究。
永磁同步电机具有高效率、高功率密度、响应速度快等优点，因此在许多领域得到了广泛应用，比如工业生产、交通运输、航空航天等领域。
永磁同步电机的控制需要精密的传感器和复杂的控制算法，这增加了系统的成本和复杂度。
研究无传感器控制永磁同步电机的技术对于降低成本、提高可靠性和提高系统性能具有重要意义。
滑模控制是一种强大的控制方法，具有对参数不确定性和外部扰动的强鲁棒性以及对非线性系统的优良控制性能。
滑模观测器是在滑模控制的基础上发展起来的一种状态估计器，能够实现对电机状态的观测和估计，从而实现无传感器控制。
本文将探讨基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制技术，包括控制系统的设计、模型建立、滑模观测器的设计等内容。
二、永磁同步电机的数学建模永磁同步电机是一种多变量、非线性、强耦合的系统，其数学模型可以表示为：\[\begin{cases}\dot{x} = Ax+Bu \\y = Cx\end{cases}\]\(x\)为状态变量向量，\(u\)为输入电压向量，\(y\)为输出向量，\(A\)、\(B\)、\(C\)为系统的状态方程、输入方程和输出方程的系数矩阵。
对于永磁同步电机系统，它的动态方程可以表示为：\[\begin{cases}\dot{\Omega} = \frac{1}{J}(T_e - T_L - f\Omega) \\\dot{I}_d = \frac{1}{L_d}(V_d - R_dI_d - \Omega L_q I_q - E_p) \\\dot{I}_q = \frac{1}{L_q}(V_q - R_qI_q + \Omega L_d I_d - E_p) \\\dot{\lambda}_m = -\frac{1}{\tau}(\lambda_m - \lambda_m^r)\end{cases}\]\(\Omega\)为转速，\(T_e\)为电磁转矩，\(T_L\)为负载转矩，\(f\)为摩擦阻尼系数，\(I_d\)、\(I_q\)为直轴和交轴电流，\(V_d\)、\(V_q\)为直轴和交轴电压，\(R_d\)、\(R_q\)为直轴和交轴电阻，\(L_d\)、\(L_q\)为直轴和交轴电感，\(E_p\)为励磁电动势，\(\lambda_m\)为磁链，\(\lambda_m^r\)为参考磁链，\(\tau\)为时间常数。
３２ 传感器与微系统（Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ ａｎｄ Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ） ２０１７年第３６卷第２期 ＤＯＩ：１０．１３８７３／Ｊ．１０００－９７８７（２０１７）０２－００３２－－０３
永磁同步电机系统的无速度传感器研究 张志伟，张天一 （天津大学电气与自动化工程学院，天津３０００７２）
摘要：为了提高永磁同步电机系统的抗干扰能力，提出一种无速度传感器方法，用于速度辨识。将滑模 （ＳＭ）变结构控制与模型参考自适应系统（ＭＲＡＳ）方法相结合，选取电机本体作为参考模型，利用逆变器 输出的电压和电流，构建基于磁链方程的可调模型，利用两模型误差运用ＳＭ变结构方法辨识速度。在 Ｍａｆｌａｂ仿真平台对无速度传感器方法进行了分析，研究结果表明：所提出的无速度传感器方法具有较好的 动静态性能，可以实现对速度的准确辨识。 关键词：永磁同步电机；滑模变结构；模型参考自适应系统；无速度传感器 中图分类号：ＴＰ２７３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００－９７８７（２０１７）０２－００３２－０３
， Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｓｐｅｅｄ ｓｅｎｓｏｒｌｅｓｓ ｏｆ ｐｅｒｍａｎｅｎｔ ｍａｇｎｅｔ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｍｏｔｏｒ ｓｙｓｔｅｍ ＺＨＡＮＧ Ｚｈｉ－ｗｅｉ，ＺＨＡＮＧ Ｔｉａｎ—ｙｉ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ｔｉａｎｊｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ ３０００７２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｃａｐａｃｉｔｙ ｏｆ ｒｅｓｉｓｔｉｎｇ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｐｅｒｍａｎｅｎｔ ｍａｇｎｅｔ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｍｏｔｏｒ ｓｙｓｔｅｍ，ａ ｓｐｅｅｄ ｓｅｎｓｏｒｌｅｓｓ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｆｏｒ ｓｐｅｅｄ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｓｌｉｄｉｎｇ ｍｏｄｅ（ＳＭ）ｖａｒｉａｂｌｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ａｄａｐｔｉｖｅ ｓｙｓｔｅｍ（ＭＲＡＳ）ｍｅｔｈｏｄ ａｒｅ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｔｏｇｅｔｈｅｒ．Ｔｈｒｏｕｇｈ ｓｅｌｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｍｏｔｏｒ ｂｏｄｙ ａｓ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｍｏｄｅｌ ａｎｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｏｕｔｐｕｔ ｖｏｌｔａｇｅ ａｎｄ ｃｕｒｒｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｖｅｒｔｅｒ，ｔｈｅ ａｄｊｕｓｔａｂｌｅ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｌｕｘ ｅｑｕａｔｉｏｎ ａｒｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ．Ｔｈｅ ｓｐｅｅｄ ｉｓ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｔｗｏ ｍｏｄｅｌ ｅｒｒｏｒ，ｕｓｉｎｇ ＳＭ ｖａｒｉａｂｌｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｍｅｔｈｏｄ．Ｉｎ ｔｈｅ Ｍａｔｌａｂ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｐｌａｔｆｏｒｍ，ｔｈｅ ｓｐｅｅｄ ｓｅｎｓｏｒｌｅｓｓ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｓｅｎｓｏｒｌｅｓｓ ｍｅｔｈｏｄ ｈａｓ ｂｅｔｔｅｒ ｄｙｎａｍｉｃ ａｎｄ ｓｔａｔｉｃ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ａｎｄ ｃａｎ ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ｓｐｅｅｄ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｐｅｒｍａｎｅｎｔ ｍａｇｎｅｔ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｍｏｔｏｒ；ｓｌｉｄｉｎｇ ｍｏｄｅ（ＳＭ）ｖａｒｉａｂｌｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ；ｍｏｄｅｌ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ａｄａｐｔｉｖｅ ｓｙｓｔｅｍ（ＭＲＡＳ）；ｓｐｅｅｄ ｓｅｎｓｏｒｌｅｓｓ
０ 引 言 为了实现对永磁同步电机系统控制的目的，工业的控 制系统一般会安装速度传感器，这会使永磁同步电机系统 的性能依赖于速度传感器。一旦速度传感器故障或者速度 传感器传出的转子位置信号失准，就会导致控制失败。同 时，速度传感器也会增加系统的成本，影响系统的可靠性。 从这个角度来看，转子速度信号利用控制方法来实现将成 为降低永磁同步电机系统风险的一个有效的后备解决方 案。事实上，利用控制方法实现对永磁同步电机转子速度 检测的方法，即无速度传感器控制法，已经成为重要的研究 方向 ， 。 目前无速度传感器控制方法主要有：基于反电动势算 法、高频注入法、扩展卡尔曼滤波器法、滑模（ＳＭ）观测器 法、模型参考自适应系统（ＭＲＡＳ）法等控制方法 。在诸 多无速度传感器控制技术中，ＭＲＡＳ具有结构简单，运算 收稿日期：２０１６－０６－２１ 量低等优点，成为一种常用的无速度传感器控制方法 。 传统ＭＲＡＳ方法存在ＰＩ控制器调节困难问题，并且受系统 参数变化及工作情况变化影响难以达到最佳性能。 本文在传统ＭＲＡＳ控制方法的基础上将ＳＭ变结构控 制与ＭＲＡＳ相结合，提出了一种基于ＳＭ—ＭＲＡＳ速度观测 器的无速度传感器控制策略。该无速度传感器技术通过 ＳＭ—ＭＲＡＳ转速观测器，实现对速度准确估计，省去了速度 传感器环节。最后在永磁同步电机系统平台对无速度传感 器控制策略进行验证，研究结果表明所提出的无速度传感 器控制策略的有效性。 １ 无速度传感器方法的工作原理 无速度传感器控制策略一般基于矢量控制实现永磁同 步电机无速度传感器控制。永磁同步电机矢量控制方法主 要有：ｉ ＝Ｏ控制，功率因数ＣＯＳ ＝ｌ控制，最大转矩电流比 控制等。这些矢量控制方法中，ｉ ＝Ｏ控制方法简单，计算 第２期 张志伟，等：永磁同步电机系统的无速度传感器研究 ３３ 量小，不存在由于电枢反应对永磁同步电机的去磁问题，被 较为广泛使用。因此，本文采用ｉ ＝０矢量控制方法对永 磁同步电机进行控制。 基于ｉ ＝Ｏ矢量控制的无速度传感器控制结构框图如 图ｌ所示，主要由六部分组成：１）速度和电流控制器；２）坐 标变换模块；３）空间矢量脉宽调制（ＳＶＰＷＭ）模块；４）逆变 器单元；５）ＳＭ—ＭＲＡＳ速度观测器；６）永磁同步电机 （ＰＭＳＭ）。
图１ 无速度传感器控制框图 控制器的功能是根据反馈的速度和电流信号计算出给
定的电压信号；坐标变换模块的功能是利用坐标变换理论 实现永磁同步电机数学模型的转换，简化控制过程；ＳＶＰ— ＷＭ模块的功能是根据电机运行情况计算出逆变器的开通 和关断信号；逆变器单元的功能是根据ＳＶＰＷＭ模块提供 的开关信号，正确开通和关断逆变器中的绝缘栅双极型晶 体管（ＩＧＢＴ），输出电机需要的三相正弦电压。ＳＭ—ＭＲＡＳ 速度观测器的功能是根据定子电流和定子电压计算出速度 信号，反馈给控制器。 ２基于ＳＭ－ＭＲＡＳ的无速度传感器方法设计 ２．１基于ＭＲＡＳ的无速度传感器方法 ＭＲＡＳ法是将系统模型作为参考模型，结合辨识速度 与系统模型关系构建可调模型，然后将两模型的输出的误 差信号经过ＰＩ控制器反馈到可调模型中，从可调模型得到 辨识的速度信号，基于ＭＲＡＳ的速度观测器结构框图如图 ２所示。
图２基于ＭＲＡ￥的速度观测器框图 ｐ［：：］＝［＿二 一二 ］（：：］＋［ ＋ ／ ］
（１） 式中 ， 为ｄ，ｑ轴的磁链分量；Ｒ 为定子电阻；Ｌ 为定 子电感；ＯＪ 为转子角速度； ｄ和“ 为ｄ，ｑ轴的电压分量； 为永磁体磁链；ｐ为微分符号。 根据式（１）中的磁链方程，可调模型为
付 －Ｒ／三 一 一Ｒ／，Ｊ 册 “ｄ＋ ｆ／Ｌ （２） 式中 和 为ｄ，ｑ轴的磁链分量估计值； 为转子角速 度。 根据Ｐｏｐｏｖ稳定性理论，基于磁链可调模型的传统 ＭＲＡＳ控制策略得到的转子角速度为
＝ｋ （ ａ 一 ）＋ 。Ｊ（ ａ・此一 ） （３） 式中ｋ。和ｋｉ为正系数。 ２．２基于ＳＭ—ＭＲＡＳ的无速度传感器方法 基于单一ＭＲＡＳ控制方法的速度观测器采用ＰＩ控制 器调节获得速度，ＰＩ参数较难调节，当系统参数发生变化 时，定参数的ＰＩ控制器难以到达最佳性能。ＳＭ变结构控 制有很强的鲁棒性，受系统参数变化影响小。本文提出 ＳＭ．ＭＲＡＳ速度观测器，采用ＳＭ变结构控制方法代替ＰＩ控 制，使速度观测器设计更简单，鲁棒性更强，基于ＳＭ－ＭＲＡＳ 的速度观测器结构框图如图３所示。
图３基于ＳＭ－ＭＲＡ￥的速度观测器框图 ＳＭ变结构控制是通过高频切换控制刻意地改变系统
结构，从而将系统状态限制在ＳＭ面上。根据这一原则，设 计ＳＭ面ｓ为 ｓ＝ ａ 一 （４） 则滑模面ｓ的导数为
．＾ ． ＝ ａ・圾＋ ａ －０ａ 一・ （５）
采用常值切换控制阀，估计速度为 击 ＝Ｍｓｉｇｎ（ｓ） （６） 式中 为正常数，ｓｉｇｎ为符号函数。 将式（６）代入到式（５）可得
ｓ＝ ∞。， ａ， ， ， ）一Ｍ（ ａ ＋ ）ｓｉｇｎ（ｓ）（７） 当 取足够大值时，一定可以使ＳＭ面满足Ｌｙａｐｕｎｏｖ 稳定性条件，即满足下式条件 ＜０ （８） 根据ＳＭ变结构控制的基本思想，如果系统进入滑动 模态控制，即 ＝０，则此时等效速度为
（３ ＝［０ ＋２Ｒ／Ｌ （ ｄ‰一 ）＋ （ ｄ一 ）＋
（ ＋Ｒ ／ ）（ 一 ）］／（ ｄ ＋ＯｑＯ ） （９） 从式（９）可以看出，当电机估计磁链与实际磁链相等 时，等式第二项和第三项为０，则等效速度收敛到真实速
＼、●●●●● ／ ，，，．． 。，．．．．．．．．．一／
，，，．．。．．．．．．．．．．． 传感器与微系统 第３６卷 度。根据式（６），估计速度是ＳＭ面的离散函数，其低频分 量即为真实速度。因此，当高频分量反馈给观测器后，低频 分量可以通过低通滤波器获得，即为电机速度。 ３仿真分析 本文利用ＳＩＭＵＬＩＮＫ建立的仿真软件验证方法的有效 性。仿真系统中采用额定转速为５０ ｒ／ｍｉｎ的永磁同步电 机，仿真步长为１Ｏ ｓ，逆变器开关频率为５ ｋＨｚ。 图４给出了额定速度为２０ ｒ／ｍｉｎ阶跃到４０ ｒ／ｍｉｎ，逆变 器直流侧电压为５３８ Ｖ，系统空载时，采用无速度传感器与 采用编码器检测速度的对比实验结果。 时Ｉ司／ｓ 图４速度突变时实验结果 从图４可以看出，在给定速度信号存在阶跃时，采用无 速度传感器方法可以实现对速度的准确估计，具有较快的 动态响应特性，稳态速度平滑。 图５给出了额定速度为４Ｏ～－４０ ｒ／ｍｉｎ，逆变器直流侧 电压为５３８ Ｖ，系统空载时，采用无速度传感器与采用编码 器检测速度的对比实验结果。 ｛ ６０ ４０ ２０ ０ －２０ ４０ －６０ ０ ０．１ ０．２ ０．３ ０．４ 时间／ｓ 图５速度反向时实验结果 从图５可以看出，在给定速度信号反向时，采用无速度 传感器方法可以实现与编码器几乎相同的跟踪特性，差异 较小，对系统速度估计准确。 ； ； ＼ ； （上接第３１页） ［６］ Ｂａｒａｗｉｄ Ｏ Ｃ，Ｍｉｚｕｓｈｉｍａ Ａ，Ｉｓｈｉｉ Ｋ，ｅｔ ａ１．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ａｎ ａｎ— ｔｏｎｏｍｏｕｓ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｕｓｉｎｇ ａ ｔｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｌａｓｅｒ ｓｃａｎｎｅｒ ｉｎ ａｎ ｏｒｃｈａｒｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｂｉｏｓｙｓｔｅｍｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２００７， ９６（２）：１３９－－１４９． ［７］林桂潮，邹湘军，罗陆锋，等．改进随机样本一致性算法的弯 曲果园道路检测［Ｊ］．农业工程学报，２０１５，３１（４）：１６８－－１７４． ［８］ 陈军，蒋浩然，刘沛，等．果园移动机器人曲线路径导航 控制［Ｊ］．农业机械学报，２０１２，４３（４）：１７９－－１８２，１８７． ［９］ Ｓｕｂｒａｍａｎｉａｎ Ｖｉｊａｙ，Ｂｕｒｋｓ Ｆ Ｔ，Ａｒｒｏｙｏ Ａ Ａ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｍａ． ｃｈｉｎｅ ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ ｌａｓｅｒ ｒａｄａｒ ｂａｓｅｄ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｖｅｈｉｃｌｅ ｇｕｉｄａｎｃｅ ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ ｃｉｔｒｕｓ ｇｒｏｖｅ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ｉｎ Ａ ｃｕｌｔｕｒｅ，２００６，５３：１３０－－１４３． ． ［１Ｏ］郝永军．果园打药机自动行走控制系统研究［Ｄ］．保定：河北 农业大学，２０１３． ［１１］ＦｒｅｉｔａｓＧ，Ｈｍｒｍｅｒ Ｂ，ＢｅｒｇｅｒｍａｎＭ，ｅｔａ１．Ａ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｏｂｓｔａｃｌｅ ｄｅ． ４结论 通过原理分析和实验结果表明：该观测器可以准确估计 系统速度，从而省去速度传感器实现无速度传感器控制，同 时通过将滑模变结构算法取代传统ＭＲＡＳ方法中的ＰＩ环 节，使系统无速度传感器控制更加简单，系统鲁棒性更强。 参考文献： ［１］Ｂｏｌｏｇｎａｎｉ Ｓ，Ｃａｌｌｉｇａｒｏ Ｓ，Ｐｅｔｒｅｌｌａ Ｒ，ｅｔ ａ１．Ｓｅｎｓｏｄｅｓｓ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ＩＰＭ ｍｏｔｏｒｓ ｉｎ ｔｈｅ ｌｏｗ・・ｓｐｅｅｄ ｒａｎｇｅ ａｎｄ ａｔ ｓｔａｎｄｓｔｉｌｌ ｂｙ ＨＦ ｉｎｊｅｃ・－ ｔｉｏｎ ａｎｄ ＤＦＴ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ａｐ— ｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１１，４７（１）：９６－－１０４． ［２］夏长亮，方红伟．永磁无刷直流电机及其控制［Ｊ］．电工技术 学报，２０１２，２７（３）：２５－３４． ［３］Ｑｉａｏ Ｚｈａｏｗｅｉ，Ｓｈｉ Ｔｉｎｇｎａ，Ｗａｎｇ Ｙｉｎｄｏｎｇ，ｅｔ ａ１．Ｎｅｗ ｓｌｉｄｉｎｇ— ｍｏｄｅ ｏｂｓｅｒｖｅｒ ｆｏｒ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｓｅｎｓｏｒｌｅｓｓ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｐｅｒｍａｎｅｎｔ ｍａｇｎｅｔ ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ｍｏｔｏｒ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏ— ｎｉｃｓ，２０１３，６０（２）：７１０－－７１９． ［４］ｊｉ Ｈｏｏｎ Ｊａｎｇ，Ｓｅｕｎｇ Ｋｉ Ｓｕｌ，Ｊｕｎｇ Ｉ Ｋ Ｈａ，ｅｔ ａ１．Ｓｅｎｓｏｒｌｅｓｓ ｄｒｉｖｅ ｏｆ ｓｕｒｆａｃｅ－ｍｏｕｎｔｅｄ ｍｏｔｏｒ ｂｙ ｈｉＳｈ—ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｉｇｎａｌ ｉｎｊｅｃｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｍａｇｎｅｔｉｃ ｓａｌｉｅｎｃｙ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｅｔｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，２００３，３９（４）：１０３１—１ｏ３９． ［５］Ｂｏｌｏｇｎａｎｉ Ｓ，Ｏｂｏｅ Ｒ，Ｚｉｇｌｉｔｔｏ Ｍ．Ｓｅｎｓｏｒｌｅｓｓ ｆｕｌｌ—ｄｉｇｉｔａｌ ＰＭＳＭ ｄｒｉｖｅ ｗｉｔｈ ＥＫＦ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｐｅｅｄ ａｎｄ ｒｏｔｏｒ ｐｏｓｉｔｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，１９９９，４６（１）：１８４－－１９１． ［６］ Ｋｉｍ Ｈｏｎｇｒｙｅｌ，Ｓｏｎ Ｊｕｂｕｍ，Ｌｅｅ Ｊａｎｇｍｙｕｎｇ．Ａ ｈｉｇｈ—ｓｐｅｅｄ ｓｌｉｄｉｎｇ— ｍｏｄｅ ｏｂｓｅｒｖｅｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｅｎｓｏｒｌｅｓｓ ｓｐｅｅｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ａ ＰＭＳＭ『Ｊ］． ＩＥＥＥ ｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０１１，５８（９）：４０６９—４０７７． ［７］ Ｂｏｌｏｇｎａｎｉ Ｓ，Ｏｂｏｅ Ｒ，Ｚｉｇｌｉｔｔｏ Ｍ．Ｓｅｎｓｏｒｌｅｓｓ ｆｕｌｌ—ｄｉｇｉｔａｌ ＰＭＳＭ ｄｒｉｖｅ ｗｉｔｈ ＥＫＦ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｐｅｅｄ ａｎｄ ｒｏｔｏｒ ｐｏｓｉｔｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，１９９９，４６（１）：１８４－－１９１． ［８］李瀛，胡立坤，梁冰红．采用ＭＲＡＳ速度观测器的异步电机 无电压传感器ＤＴＣ研究［Ｊ］．传感器与微系统，２０１５，３４（６）： ６１－－６３． 作者简介： 张志伟（１９９０一），男，硕士研究生，研究方向为电机控制与电 力电子技术。 ） ； ； ≯ ｔｅｃｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｏｒｃｈａｒｄ ｖｅｈｉｃｌｅｓ［Ｃ］∥ＩＥＥＥ／ＲＳＪ Ｉｎｔｅｍａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｒｏｂｏｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ａ１一
