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永磁同步電機無位置傳感器控制現狀和展望

來源：電工電氣發布時間：2023-03-04 12:04 瀏覽次數：612

永磁同步電機無位置傳感器控制現狀和展望

生龍^1，2，劉立昊¹，葉永強³

(1 中國石油大學(北京) 信息科學與工程學院，北京 102249；

2 中國石油大學(北京)克拉瑪依校區工學院，新疆克拉瑪依 834000；

3 南京航空航天大學自動化學院，江蘇南京 211106)

摘要： 永磁同步電機 (PMSM) 的無位置傳感器控制是當前電機控制領域的研究熱點。針對永磁同步電機無位置傳感器控制中基于反電動勢觀測以及電感凸極性的位置估計方法進行歸納總結。分別對滑模觀測器法、模型參考自適應法、龍伯格觀測器法、擴展卡爾曼濾波器法、無跡卡爾曼濾波器法和高頻信號注入法的基本理念進行了介紹，通過比較每種方法的優勢和不足，并根據其缺點歸納了目前主要的改進方法，并闡述了全速范圍內兩大控制方法的結合策略，且對無位置傳感器控制的研究趨勢進行了展望。

關鍵詞： 永磁同步電機；無位置傳感器；滑模觀測器法；模型參考自適應法；龍伯格觀測器法；擴展卡爾曼濾波器法；無跡卡爾曼濾波器法；高頻信號注入法

中圖分類號：TM341 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2023)02-0001-08

Status and Prospect on No Position Sensor Control of

Permanent Magnet Synchronous Motor

SHENG Long^1,2, LIU Li-hao¹, YE Yong-qiang³

（1 College of Information Science and Engineering, China University of Petroleum-Beijing, Beijing 102249, China;

2 College of Engineering, China University of Petroleum-Beijing at Karamay, Karamay 834000, China;

3 College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 211106, China）

Abstract: The no position sensor control of permanent magnet synchronous motor (PMSM), is the current hot research topic in the field of motor control. In this paper, the position estimation method based on back electromotive force observation and inductance saliency in the no position sensor control of PMSM is reviewed. Then, the paper respectively introduces the basic concept of sliding mode observer (SMO),model reference adaptive system (MRAS), Luenberger observer (LO), extended Kalman filter (EKF), unscented Kalman filter (UKF) and high frequency injection method (HFIM). Finally, the paper summarizes the current main improvements according to their shortcomings by comparing the advantages and disadvantages of each method, describes the strategy that combines two control methods in the whole-speed range, and makes expectation on research trend of the no position sensor control.

Key words: permanent magnet synchronous motor(PMSM); no position sensor; sliding mode observer (SMO); model reference adaptive system (MRAS); Luenberger observer (LO); extended Kalman filter (EKF); unscented Kalman filter (UKF) ; high frequency injection method (HFIM)

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