[科普中国]-无感测器控制

简介定义

无感测器控制又称无传感器控制、无感应器控制等。为了实现电机的高精度、高动态性能控制，需要知道转子的位置和速度。一般通过安装机械式传感器来实现。传感器的存在增加了系统的成本，无传感器控制技术克了服使用机械传感器给系统带来的缺陷，扩大了永磁同步电动机在一些特殊场合的应用范围。

分类根据无传感器PMSM 转子位置自检测方法在不同速度区间的估算效果，可以把所有的无位置传感器控制方法分为两大类 ：①适用于中、高速的方法；②适用于零速或极低速的方法。

第一类无位置传感器控制方法适用于运行在中、高速范围内的调速传动系统。这类方法依赖电动机基波激励模型中与转速有关的量（如产生的反电动势）进行转子位置和速度估算，由于电动机运行在零速和极低速时，有用信号的信噪比很低，通常难以提取。因此，从根本上说，对基波激励的依赖性最终导致了这类方法在零速和低速下对转子位置和速度的检测失效。

第二类无位置传感器控制方法能够实现电动机全速范围（包括低速甚至零速）的转子位置和速度检测。其基本原理是检测电机的凸极，由于电机的凸极中含有位置信息，因此可以通过不同的励磁方式和不同的信号检测和分离方法，将位置信息估计出来。这样使得电动机运行在任何工况下，均可通过跟踪凸极的办法找到转子位置并估算转子速度。

适用于中、高速运行的技术目前适用于中、高速运行的无传感器控制技术主要有以下几类：磁链估计法、模型参考自适应（Model Referencing Adaptive System ，MRAS ）法、状态观测器法、滑模变结构法、检测电机相电感变化的位置估计法、卡尔曼滤波法等。下面就每种估算方法的基本原理作简单的介绍并对其优缺点进行总结分析。

磁链估计法电动机的基本控制原理是磁场定向控制，其关键是如何根据测量得到的电机电流、电压信号来估计电动机的转子磁极位置。最新的研究方向有以下几种：研究人员提出了一种新的电压模型方案，以估计出的位置角为反馈量，分别估计了定子磁链的幅值和相位。这种方法从根本上解决了电压模型的初始值不准确和积分零漂的问题。还有研究人员提出一种定子磁链优化控制的方法，在低速时通过电流模型计算磁链对电压模型磁链进行补偿，电流模型的位置信息来源于信号注入的估计值。

以上算法的优点是计算量小、简单、易于实现，但在低速情况下估计精度下降。这种方法对电动机的参数依赖性较大，应用这种方法时，最好结合电机参数的在线辨识。1

模型参考自适应估计法该方法是基于假定转子位置的位置估计法。其主要思想为:先假设转子所在位置，利用电机模型计算出在该假设位置时电机的电压或电流值，并通过与实测的电压或电流比较得出两者的差值，该差值正比于假设位置

与实际位置之间的角度差。如果该差值减少为零，则可认为此时假设位置为真实位置。保证这种方法估计精度的核心是要能够准确估计位置偏差，虽然数学模型是精确的，但估计精度仍然要受电机参数变化的影响，同时要受电流检测精度的影响，虽然采用了闭环控制，但依然没有完全摆脱对电机参数的依赖性。1

基于状态观测器的位置估算法状态观测器的实质是一种状态重构，也就是重新构造一个系统，利用原系统中可直接测量的变量作为它的输入信号，并使其重构的状态 X˙(t) 在一定条件下等价于原系统的状态X(t) 。等价的原则就是两者的误差在动态变化中能够渐近稳定地趋近于零。

基于状态观测器的位置估算方法具有动态性能好、稳定性高、适应面广等特点。缺点是在低速段调速效果依然不理想，而且算法复杂，计算量大。1

滑模变结构方法滑模变结构控制是为控制系统预先在状态空间上设计一个特殊的开关面，在系统变量从起始点运动到开关面之前，系统的控制结构维持一种形式，当系统变量到达开关面后，开始自适应的调整律控制，最终使系统状态沿着开关面一直滑动到平衡点，此时系统的控制结构又维持另一种形式。

滑模变结构控制与普通控制方法的根本区别在于控制律和闭环系统的结构在滑移面上，具有不连续性，即一种使系统结构随时间变化的开关特性。由于滑模面一般都是固定的，而且滑模运动的特性是预先设计的，系统稳定性与动态品质仅取决于滑模面及其参数，因此系统对于参数变化和外部干扰不敏感，是一种鲁棒性很强的控制方法，并且结构简单、响应快速，对系统内部参数摄动、外部干扰等具有很好的鲁棒性。缺点是估计变量中含有高次谐波，尽管可以进行滤波处理，但通常滤波会引起相位偏移。2

检测电机相电感变化的位置估计法在内埋式永磁同步电动机中，直轴和交轴磁阻的不同导致了绕组电感的变化。电感的变化可以作为位置函数用来获得转子的位置信息。

这种方法只在2000 年以前的文献中见到过，现在已经较少采用，这种算法位置估计精度依赖于电感的计算精度。当电感计算有较大误差时，位置估计误差也较大。2

基于卡尔曼滤波卡尔曼滤波器是由美国学者R.E.Kalman 在20世纪60 年代初提出的一种最优线性估计算法，其特点是考虑了系统的模型误差和测量噪声的统计特性。卡尔曼滤波器的算法采用递推形式，适合在计算机上实现。

扩展卡尔曼滤波器（EKF 是非线性和随机的，不仅具有优化和自适应能力，还可以更好地抑制测量和扰动噪声。基于EKF 的观测器，可以直接得到定子磁链矢量和转子位置的估计值。卡尔曼滤波的关键是选择系数值以获得可能的最好的位置估计性能。卡尔曼滤波方法计算强度大，滤波器很难确定实际系统的噪声水平和算法中的卡尔曼增益；由于数字信号处理器的出现，扩展卡尔曼滤波器的位置估计法可以在线地观测速度和转子位置。2

适用于零速和低速的技术目前，可查到的零速和低速电动机无传感器控制方法中，只有一种方法不依赖于电机的凸极检测，它是利用电机定子铁心的非线性饱和特性。适用于零速和低速运行的无传感器技术的最新研究方向不是基本原理上的创新，而是依靠不同的励磁方法以及不同的信号检测和分离方法而得以创新。

因此，可以按励磁方法和检测信号的不同，将适用于零速和低速的无传感器技术分为以下几类。

只适用于初始位置估计的无传感器技术这类方法能够实现电机初始位置的检测，缺点是算法的计算过程太慢，只适合初始位置的估计，不适合低速和高速无传感器运行。这些方法在最新的文献上已经很少提及。2

基于脉动矢量励磁和高频阻抗测量位置估计Jung Ik Ha 等人最早提出基于脉动矢量励磁和高频阻抗测量来实现转子的磁极位置估算。这种方法基于检测电机的凸极，通过将脉动矢量注入到旋转坐标系的直轴，由此产生 IPMSM（永磁同步电动机） 的高频阻抗，高频阻抗中包含转子位置，因此通过对高频阻抗的测量和处理，可以提取出转子磁极位置信号。这种方法比前两种方法具有优势，它既可以在零速运行，又能在低速运行，只是在高速时不能可靠地工作，且只适用于 IPMSM。另外，还需要一个位置预先估计值，用于实现注入信号从旋转坐标系到静止坐标系的变换。优点是不依赖电机的参数，对环境和测量误差不敏感。2

基于旋转矢量励磁和电流解调技术方法这种方法是目前应用得最多的一种零速和低速无传感器控制方法，它是由Robert D. Lorenz 教授等人提出的。这种方法通过旋转矢量励磁和解调电流信号来实现转子位置的估计，励磁信号注入到定子参考坐标系的α 轴和β 轴上。

这种方法有三个基本特点: 电机具有确定的空间凸极；需要连续的励磁；需要具有高带宽的噪声滤波器。

通常这三个基本特征可以以不同的方式实现，这导致了以此为基础的研究方法及相应问题的改进，目前此类方法的研究主要集中在信号的提取上，以及由此产生的不同观测方法 。

高频信号注入法是解决低速及零速时高性能无传感器驱动的一种比较好的方法。这种方法能在零速和低速时运行，而且对电机参数变化完全不敏感，另一个优点是不需要预先估计转子位置信息，这是因为信号直接注入到定子坐标系的坐标轴中，不需要进行注入信号从旋转坐标系到静止坐标系的变换，具有很好的动态性能。缺点是需要电机有一定程度的凸极，因此，只适用于具有凸极的内埋式永磁同步电动机。2

复合控制方法复合控制方法就是适用于中、高速运行的无传感器控制技术和零速和低速电动机无传感器控制方法的组合使用，能够实现全速范围的速度调节，是目前无传感器控制领域中最活跃的方向，基本上现存的全速范围无传感器控制系统中都采用了复合控制方法。目前，从文献中可查的主要有以下几种组合：

（1 ）信号注入+反电动势估计

（2 ）信号注入+卡尔曼滤波法。

（3 ）信号注入+MRAS 。

（4 ）信号注入+磁链观测法。

以上四种复合控制方法都是综合考虑两类方法的优缺点，采取扬长避短的策略，在低速区，采用高频信号注入方法或是带修正高频信号误差的复合算法，充分利用高频信号注入法对参数变化不敏感，能在低速甚至零速时准确地检测转子的位置的优点；在高速区，采用适用于中高速的无传感器控制方案。

复合控制方法的重点和难点是如何实现两种方法的平滑切换并确保固有的电机运行性能。2