参数辨识的自适应二阶滑模观测器优化PMSM无传感器矢量控制

本文主要探讨了在表贴式永磁同步电机（Surface-mounted Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM）的无传感器矢量控制系统中，采用一种结合模型参考自适应技术和Super-twisting algorithm的自适应二阶滑模观测器。该方法旨在解决电机参数识别问题，提高系统的性能和鲁棒性。 首先，在两相静止坐标系下，作者将传统的模型参考自适应控制策略与Super-twisting algorithm的二阶滑模控制技术相结合。Super-twisting algorithm是一种高效的滑模控制器，它能有效地处理系统中的非线性特性，尤其是在处理反电动势（Back-EMF）估计时，能够提供精确的估计，这对于电机控制的准确性至关重要。 通过李亚普诺夫理论，文章证明了这种自适应二阶滑模观测器的稳定性。李亚普诺夫稳定性理论是分析动态系统稳定性的重要工具，这里被用来确保观测器的长期稳定运行。作者进一步利用李亚普诺夫稳定性方程推导出了定子电阻和转子转速的自适应律，这意味着系统可以在运行过程中自我调整参数，以适应电机工作状态的变化。 在同步旋转坐标系下，设计的二阶滑模观测器用于估算永磁磁链，这个估计结果作为输入提供给位置跟踪观测器，用于更精确地估计转子位置。这种设计减少了滑模抖振现象，使得系统响应更加平滑，同时也避免了额外的低通滤波和相位补偿环节，简化了系统结构，提高了效率。 显著的优点是，该算法设计的转子位置检测模块对定子电阻和永磁磁链的变化具有很强的鲁棒性，这意味着即使在这些参数有所变动的情况下，系统仍能保持良好的性能，提高了系统的适应性和可靠性。 最后，通过大量的仿真验证，文章证实了所提出的自适应二阶滑模观测器在PMSM无传感器矢量控制中的有效性。这表明该方法不仅理论上可行，而且在实际应用中能够达到预期的性能提升，对于无位置传感器的电机控制技术具有重要的推动作用。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种自适应且参数可识别的控制策略，能够在复杂的工作环境下实现PMSM的高效、精确控制，为电机驱动系统的优化提供了新的解决方案。