第13卷第5期2009年9月电机与控制学报ELECTRICMACHINESANDCONTROLVol113No15Sep.2009永磁同步电机转子位置与速度预估刘家曦,李铁才,杨贵杰(哈尔滨工业大学电气工程学院,黑龙江哈尔滨150001摘要:针对永磁同步电机(PMSM无位置估算算法复杂,易受干扰的问题,提出一种基于滑模观测器(SMO来预估转子位置和速度的新方法。通过对静止坐标系下反电势(EMF分量的估算,提取了转子位置信息,采用锁相环(PLL的方法得到转子位置和速度,补偿了角度预估中产生的相位滞后,构建了Lyapunov函数证明滑模观测器的收敛性,解决了无位置预估算法中鲁棒性差、算法复杂的问题。通过建立PMSM全数字无位置传感的矢量控制系统平台,对该方法做了详细验证。实验结果表明:该方法解决了系统在暂态下估算转子位置不准确且容易受到干扰的问题,具有很好的鲁棒性,预估转子位置准确且易于工程实现。关键词:永磁同步电机;无位置传感;滑模观测器;锁相环:TM351文献标志码:A:1007-449X(200905-0690-05RotorPSMLIU激a2xi,LITie2cai,YANGGui2jie(DepartmentofElectricalEngineering,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150001,ChinaAbstract:Fortraditionalsensorlessalgorithmofpermanentmagnetsynchronousmotor(PMSMisofcomplexityanddisturbance,anovelwaytoestimatetherotorpositionandspeedofPMSMbasedonslid2ingmodeobserver(SMOispresented.Throughestimatingtheelectromotiveforce(EMFinthesta2tionaryreferenceframe,therotorpositionandspeedweregainedbythephaselockloop(PLL,whichwerecontainedintheEMF;andthismethodcompensatedforthephaselagcausedbytheangleestima2tion.ThenaLyapunovfunctionwasestablishedtoprovetheslidingmodeobserverconvergence.Thismethodalsoimprovedtherobustnessandmadethealgorithmeasy.ItisthoroughlytestedbyestablishinghighperformancefulldigitalsensorlessvectorcontrolsystemofthePMSM.Theexperimentsshowthatthismethod,whichcansolvetheuncertaintyanddisturbanceinestimatingrotorpositioninthetransientstate,ismorerobustandeasiertobeapplied.Keywords:permanentmagnetsynchronousmotors;sensorless;slidingmodeobserver;phaselockloop收稿日期:2008-08-24作者简介:刘家曦(1980—,男,博士研究生,研究方向为永磁同步电机伺服驱动控制系统;杨贵杰(1965—,男,博士生导师,教授,研究方向一体化电机驱动控制系统;0引言传统驱动永磁同步电机必须要确定转子的位置,而使用检测转子位置的传感器增加系统的体积和成本、降低系统的可靠性。因此,PMSM无位置传感技术成为电气传动领域一个重要的研究方向。无位置传感技术的核心是转速和位置的估算。总体来说,预估方法分为以下两类:①利用电机凸极效应的高频信号注入法[2,6-7,10-11,16];②利用反电势或磁链估算转子的磁极位置[1,4-5,8-9,13-15]。第一类方法利用电机的凸极效应,对凸极效应明显的内嵌式永磁同步电机(IPMSM注入高频信号,使电机电感成为转子位置的函数,实现转子位置估算。这类方法在低速或零速下有很好的性能,但是高速下性能不好而且对电机结构的依赖比较大,因此这类方法具有一定的局限性。第二类方法则利用PMSM的基本电磁关系,即反电势或者磁链是转子位置的函数来估算转子位置达到检测转子磁极目的。这种方法结构简单,适合各种PMSM,高速性能比较好。但是低速性能差而且对电机参数变化敏感。然而,这类方法可以利用现代控制方法建立的状态观测器来提高预估的准确性和鲁棒性。文献[3,12]给出采用扩展卡尔曼滤波(EKF算法来预估转子位置,但是由于建立的状态观测器模型比较复杂,因此实现起来比较困难。在基于状态观测器模型的方法中,基于滑模观测器的估算方法[4-5,13-15](slidingmodeobserver,SMO,该方法既适用表贴式PMSM,也适用内嵌式PMSM,而且估算转子位置准确,结构简单、容易实现、。综上所述,,估转子反电势,利用反电势预估转子位置,采用PLL方法来提高估算位置和速度的鲁棒性,对角度预估中产生的相位滞后采用变剪切频率的方法做了补偿,而且构造Lyapunov函数验证滑模观测器(SMO的正确性。采用升压升频的方法实现电机零速起动,建...