卡尔曼滤波改进的永磁同步电机滑模观测器设计：减少高频抖振与简化结构

本文主要探讨了一种新型的永磁同步电机（PMSM）滑模观测器的设计。滑模观测器(Sliding Mode Observer, SMO)是一种常用的电机控制领域中用于估计电机状态的控制器，然而传统SMO由于采用开关切换函数，常常伴随着高频抖振问题，这会降低系统的稳定性和动态性能。 针对这一挑战，作者周雒维、杨柳、彭国秀和杜雄基于卡尔曼滤波器的良好特性，提出了创新性的改进。卡尔曼滤波器是一种线性系统估计算法，它通过结合预测和更新步骤来提供最优估计，能够有效地处理噪声和不确定性。作者利用饱和函数替代了传统的切换函数，这样可以平滑过渡，减少因频繁切换导致的高频振荡，从而改善了反电动势(Back Electromotive Force, back EMF)的估算精度，减少了其纹波。 同时，文中摒弃了一阶低通滤波器，这进一步简化了观测器的结构，提高了其实时性和响应速度。作者还提出了一种卡尔曼滤波器增益自适应方法，根据系统的运行条件动态调整滤波器参数，确保了观测器在不同工况下的优良性能。 仿真结果显示，这种新型的滑模观测器构建的控制系统具有出色的动态性能，如快速响应和跟踪能力，以及优良的稳态品质，如无相位延迟和低噪声。这对于电机驱动系统的高效控制至关重要，尤其是在对精度和稳定性有高要求的应用中。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种基于饱和函数和卡尔曼滤波优化的滑模观测器设计，有效解决了传统滑模观测器的高频抖振问题，提升了PMSM控制系统的性能和稳定性。这对于永磁同步电机的实际应用具有重要的工程价值。