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永磁同步电机无位置传感器控制现状和展望

来源：电工电气发布时间：2023-03-04 12:04 浏览次数：229

永磁同步电机无位置传感器控制现状和展望

生龙^1，2，刘立昊¹，叶永强³

(1 中国石油大学(北京) 信息科学与工程学院，北京 102249；

2 中国石油大学(北京)克拉玛依校区工学院，新疆克拉玛依 834000；

3 南京航空航天大学自动化学院，江苏南京 211106)

摘要： 永磁同步电机 (PMSM) 的无位置传感器控制是当前电机控制领域的研究热点。针对永磁同步电机无位置传感器控制中基于反电动势观测以及电感凸极性的位置估计方法进行归纳总结。分别对滑模观测器法、模型参考自适应法、龙伯格观测器法、扩展卡尔曼滤波器法、无迹卡尔曼滤波器法和高频信号注入法的基本理念进行了介绍，通过比较每种方法的优势和不足，并根据其缺点归纳了目前主要的改进方法，并阐述了全速范围内两大控制方法的结合策略，且对无位置传感器控制的研究趋势进行了展望。

关键词： 永磁同步电机；无位置传感器；滑模观测器法；模型参考自适应法；龙伯格观测器法；扩展卡尔曼滤波器法；无迹卡尔曼滤波器法；高频信号注入法

中图分类号：TM341 文献标识码：A 文章编号：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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