基于卡尔曼滤波与滑模的PMSM无传感器控制算法研究

本文档探讨的是"基于卡尔曼滤波滑模变结构转子位置观测器的PMSM无差拍控制"这一主题，主要针对永磁同步电机（表面PMSM）的无转速传感器矢量控制系统进行深入研究。传统的滑模观测器在处理这类系统时存在抖振问题，因此作者提出了一种创新的设计思路。 首先，作者在基础滑模电流观测器的基础上引入sigmoid函数，这是一种S型函数，它能够在一定程度上缓解滑模控制中的抖振现象，从而提高系统的稳定性和精度。相比于传统的常数切换函数，sigmoid函数具有更平滑的过渡特性，有助于减少系统响应过程中的不连续性。 其次，为了提高转子位置和转速估计的准确性，作者采用了扩展卡尔曼滤波器，这是一种在状态估计中广泛应用的动态滤波技术。相比于低通滤波器，扩展卡尔曼滤波器能够更好地处理非线性系统的信息，提供更精确的估计结果，这对于电机控制系统的实时性能至关重要。 接着，文中利用锁相环技术来实现转速的提取，锁相环是一种常用的频率检测电路，能有效地从复杂的信号中提取出稳定的频率信息，对于无传感器的电机控制来说，这一步骤是至关重要的。 进一步地，作者运用李亚普诺夫稳定性理论，确保了设计的滑模变结构观测器具有渐进稳定性，即系统在初始误差附近会逐渐收敛到零，确保了系统的长期稳定运行。 最后，论文提出了一种基于无差拍算法的永磁同步电机离散化电流预测控制方法。无差拍控制旨在消除控制器和被控系统的相角误差，从而提升电机电流环的控制精度和响应速度。通过这种方法，电机性能得到了显著提升。 整个研究通过实验验证了设计的滑模观测器和无差拍控制器的有效性和可行性，这表明该控制策略不仅理论上可行，而且在实际应用中也能实现电机控制的高性能需求。因此，这篇论文对永磁同步电机的无传感器控制技术有着重要的理论贡献和实践指导价值，对于提升电机系统的控制效率和精度具有重要意义。