基于觀測器技術的位置辨識方法

　　觀測器實質是一種狀態(tài)重構，即重新構造一個系統(tǒng)，利用原系統(tǒng)中可直接測量的變量作為他的輸入信號，并使其重構狀態(tài)在一定條件下等價于原系統(tǒng)狀態(tài)。等價的原則為兩者的誤差在動態(tài)變化中能夠漸近穩(wěn)定地趨于零。這個用以實現(xiàn)重構的系統(tǒng)稱為觀測器。

　　觀測器按信號類型分為確定性觀測器和隨機性觀測器，按系統(tǒng)分為線性觀測器和非線性觀測器。觀測器基本結構是由電機數學模型所構成狀態(tài)估計方程加之以校正環(huán)節(jié)，兩者構成閉環(huán)的狀態(tài)估計，即觀測器。電氣領域學者汲取世界眾多科學領域理論成果，結合各學科前沿思想創(chuàng)造性融入觀測器理論之中，形成諸多有價值不同控制思想的觀測器。在pmsm無傳感器技術中常采用自適應全階觀測器、擴展卡爾曼濾波器（ekf）和滑模觀測器（smo）。

（1）自適應全階觀測器

　　自適應觀測器是融自適應控制于觀測器理論的一種無傳感器技術?；舅枷胧菍⒆赃m應控制引入觀測器結構的校正環(huán)節(jié)，實現(xiàn)轉速自適應控制。pmsm自適應全階觀測器首先以pmsm兩相旋轉坐標系下電壓方程構建電流觀測器。然后以經過標準化處理的pmsm數學模型作為參考模型。以構建的電流觀測器為可調模型，用兩個模型輸出誤差驅動自適應機構。在自適應規(guī)律作用下，能夠不斷地修正待估參數，以使兩模型輸出誤差趨于零。自適應觀測器不僅可以用來估計pmsm轉子位置和速度，而且是基于波波夫穩(wěn)定性理論辨識電機參數，減少了參數變化的影響，提高系統(tǒng)的穩(wěn)健性。

　?。?）擴展卡爾曼濾波器

　　卡爾曼濾波器同樣也觀測器的一種。是卡爾曼濾波思想在觀測器理論的應用。擴展卡爾曼濾波器同其他觀測器一樣，能夠跟蹤系統(tǒng)狀態(tài)，其所不同的是它是非線性的、隨機的。ekf狀態(tài)估計分為兩大階段：預測階段和校正階段。在預測階段由上一次估計所得結果推算下一次估計的預測值。在校正階段為利用實際輸出和預測輸出偏差對預測值進行反饋校正?？柭鼮V波實質就是對預測值反饋校正。因此，不僅具有優(yōu)化和自適應能力，而且可以更好地抑制測量噪聲和系統(tǒng)噪聲。但是ekf濾波器缺點在于系統(tǒng)測量噪聲和系統(tǒng)噪聲的未知，帶來的問題是難于采用確定的辦法選擇ekf濾波器中協(xié)方差矩陣。一般采用試湊法選擇協(xié)方差矩陣，而協(xié)方差矩陣關系到系統(tǒng)動態(tài)性能及其穩(wěn)定性。因此，協(xié)方差矩陣的確定關乎系統(tǒng)穩(wěn)定與否顯得至關重要。

　　（3）滑模觀測器

　　滑模觀測器是滑模變結構控制在觀測器理論的一種應用。其特點是性能完全由其滑模超平面決定，過渡過程不會產生超調，整個系統(tǒng)對本身參數變化及外部擾動均具有較強的穩(wěn)健性?；舅枷胧鞘紫雀鶕msm數學模型建立滑模電流觀測器，選擇滑模觀測器觀測電流與實際電流偏差為滑模超平面，該偏差經砰砰控制，估算出含高次諧波的感應電動勢構成系統(tǒng)閉環(huán)，含有高次的感應電動勢經濾波后計算得出位置和轉速。估計變量中含有高次諧波是滑模觀測器的不足之處，這影響了高性能伺服系統(tǒng)中的應用，盡管可以進行濾波處理，但通常方式的濾波會引起相位偏差。如前所述卡爾曼濾波器可以考慮噪聲對系統(tǒng)的影響，可以將滑模觀測器與卡爾曼濾波有效結合，成分發(fā)揮卡爾曼濾波的長處，構成更加完善的觀測器。

基于pmsm電機特性估計方法

　　pmsm無傳感器技術多數基于感應電動勢得以估計轉子位置。但當轉速很低或零速時，感應電動勢趨于零，轉子磁極位置難于精確估計，甚至無法估計。高頻信號注入法是基于pmsm電機特性——凸極性以實現(xiàn)轉子磁極位置的觀測，具有很大優(yōu)勢，其主要方法有旋轉電壓矢量法和脈動電壓矢量法。

　?。?）旋轉電壓矢量法

　　旋轉電壓注入法是向插入式pmsm電機注入三相對稱的高頻正弦電壓信號，在電機內會產生幅值恒定而高速旋轉的空間電壓矢量，空間電壓矢量在電機內產生旋轉磁場，受到轉子凸極周期性地調制，調制結果自然要反映在電流響應上，定子高頻電流成為包含有轉子位置信息的載波電流，進行解調處理后就可以從中提取出相關的轉子位置信息，以此構成各種閉環(huán)控制系統(tǒng)，實現(xiàn)無傳感器的矢量控制或直接轉矩控制。是目前十分受關注的一種無傳感器控制方法。

（2）脈動電壓矢量法

　　脈動電壓注入法是向永磁同步電機注入脈動電壓矢量，脈動電壓矢量與勵磁磁場疊加，這會改變勵磁磁路的飽和程度，使勵磁磁路具有凸極性，這種凸極特性對脈動電壓矢量產生調制作用，這種調制作用隨著脈動電壓偏離勵磁磁極軸線變化而變化，這種變化反映在高頻電流響應中，因此在這個電流響應中便會載有轉子位置估計誤差的信息。

　　兩者均利用電機的凸極特性調制，但是旋轉電壓注入法的凸極性是屬于結構性凸極，即應用于插入式pmsm。而脈動電壓注入法凸極性主要是飽和性凸極，結構性凸極對高頻電壓調制作用微弱。即可應用于面裝式pmsm，而旋轉電壓注入法卻不能。兩種方法均適用于低速估計，也可用于初始位置估計，均利用pmsm的凸極性，而不依賴于電機的數學模型和參數。脈動電壓輸入法特點在于不依賴于電機參數和運行狀態(tài)，可以工作在全速域內，甚至零速狀態(tài)下。

基于人工智能理論的估算方法

　　基于神經網絡人工智能理論估算轉子位置方法是以mras為大背景而提出，目的在于利用其模型參考自適應系統(tǒng)的簡單，穩(wěn)定，改善mras在低速區(qū)速度估計精度并提高其對電機參數敏感程度。隨著人工智能理論的不斷發(fā)展和完善，研究無傳感器技術應用神經網絡理論以神經網絡取代pmsm電流模型轉子觀測器，并以誤差方向傳播算法取代比例積分自適應進行位置估計。網絡的輸入輸出具有明確的物理意義。網絡權值為電機參數，網絡的學習過程就是速度和位置估計過程。極具理論意義，但其理論研究尚不成熟，硬件實現(xiàn)也有一定的困難?，F(xiàn)智能控制理論如神經網絡、專家系統(tǒng)、模糊控制在電力傳動領域應用方面論文屢有發(fā)表，但實現(xiàn)其產業(yè)化尚有一段距離。

pmsm無傳感器控制技術發(fā)展趨勢

　　pmsm無傳感器控制是目前pmsm控制理論發(fā)展方向，其理論成果拓寬了pmsm應用領域。pmsm無傳感器控制基本思想都是通過檢測電壓、電流引用相應控制理論實現(xiàn)轉子信息的估計。但尚無一種pmsm無傳感器控制可實現(xiàn)pmsm系統(tǒng)全速運行。一方面由于高頻信號注入法在零低速領域的絕對優(yōu)勢，使其有望成為pmsm系統(tǒng)全速運行的一種方法，但是由于高頻信號注入法本身帶來的一些問題尚需更進一步的研究，是眾多學者專攻的一個方向。另一方面人們基于觀測器分析方法引入現(xiàn)代控制理論如自適應控制、變結構控制以及非線性控制形成眾多無傳感器控制方法，每一種控制方法都有其自身優(yōu)點，同時也存在一些問題，單一的控制很難取得理想的控制效果，探討將各種控制互相滲透和復合可以更好的提高無傳感控制性能是未來無傳感器控制技術的發(fā)展方向。

結語

　　本文綜述pmsm無傳感器控制技術發(fā)展現(xiàn)狀，分析比較pmsm無傳感器控制技術各種方法優(yōu)缺點，指明pmsm無傳感器控制技術研究重點和所要解決的問題，預測pmsm無傳感器控制技術未來發(fā)展方向：一是以高頻信號注入法的零低速領域拓展到全速領域的研究方向；二是以基于觀測器的各種現(xiàn)代控制理論結合和滲透的研究方向。#p#分頁標題#e#