永磁同步电动机无传感器控制技术现状与发展探讨
永磁同步电机无传感器控制技术
哈尔滨工业大学，电气工程系Departme nt of Electrical Engin eeri ngHarbin In stitute of Tech no logy电力电子与电力传动专题课报告报告题目：永磁同步电机无传感器控制技术哈尔滨工业大学电气工程系姓名：沈召源___________学号：14S0060402016年1月目录1.1研究背景 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.3系统模型 (3)1.4控制方法设计 ....................................................... 5 ........1.5系统仿真 ........................................................... 9 ...............参考文献 1.6结论 ............................................................. 1.0 ......1.11.1研究背景永磁同步电机具有体积小、惯量小、重量轻等优点，在各领域的应用越来越广泛。
目前在永磁同步电机的各种控制算法中，使用最多的是矢量控制和直接转矩控制，而这两种控制方式都需要转子位置，但转子位置传感器的采用限制了系统使用范围。
永磁同步电机控制系统大多采用测速发电机或光电码盘等传感器检测速度和位置的反馈量，这不但提高了驱动装置的造价，而且增加了电机与控制系统之间的连接线路和接口电路，使系统易于受环境干扰、可靠性降低。
由于永磁同步电机无传感器控制系统具有控制精度高、安装、维护方便、可靠性强等一系列优点，成为近年来研究的一个热点。
1.2国内外研究现状无传感器永磁同步电机是在电机转子和机座不安装电磁或光电传感器的情况下，利用电机绕组中的有关电信号，通过直接计算、参数辨识、状态估计、间接测量等手段，从定子边较易测量的量如定子电压、定子电流中提取出与速度、位置有关的量，利用这些检测到的量和电机的数学模型推测出电机转子的位置和转速，取代机械传感器，实现电机闭环控制。
永磁同步电机无速度传感器的矢量控制研究
永磁同步电机无速度传感器的矢量控制研究随着电动车、风力发电和工业自动化等领域的快速发展，对电机性能的要求也越来越高。
永磁同步电机作为一种高效、高性能的电机，被广泛应用于这些领域。
然而，传统的永磁同步电机控制方法需要使用速度传感器来实时获取电机转速信息，增加了系统复杂性和成本。
为了解决这一问题，研究人员开始探索无速度传感器的矢量控制方法。
无速度传感器的矢量控制方法是一种基于电机的电流和电压信息来估计电机转速的控制策略。
这种方法可以减少系统的复杂性和成本，并提高系统的可靠性。
在永磁同步电机的矢量控制中，首先通过电压源逆变器将直流电源转换为交流电源，并通过空间矢量调制控制方法产生合适的电压矢量。
然后，通过电流环控制和速度环控制，实现对电机的控制。
在无速度传感器的矢量控制方法中，电机转速的估计是关键的一步。
传统的速度估计方法有观测器法、模型基于法和滑模法等。
观测器法是一种基于状态观测器的方法，通过估计电机转子位置和速度来实现转速的估计。
模型基于法是一种基于电机数学模型的方法，通过对电机状态方程的求解来估计转速。
滑模法是一种基于滑模控制理论的方法，通过设计滑模面来实现转速的估计。
然而，这些传统的速度估计方法存在一些问题。
观测器法需要较高的计算复杂度和较大的估计误差。
模型基于法需要精确的电机参数和较长的响应时间。
滑模法对控制参数的选择敏感，并且容易产生震荡。
为了改进无速度传感器的矢量控制方法，研究人员提出了一些新的技术。
例如，基于自适应算法的速度估计方法可以根据电机工作状态自动调整估计参数，提高估计精度。
基于模型预测控制的速度估计方法可以通过对电机转子位置和速度的预测来实现转速的估计。
这些新的方法在提高控制性能和减少系统复杂性方面取得了一定的成果。
综上所述，永磁同步电机无速度传感器的矢量控制是电机控制领域的研究热点之一。
通过研究新的速度估计方法，可以提高永磁同步电机控制系统的性能和可靠性，降低成本和复杂度。
永磁同步电机无传感器控制和混沌控制的研究
永磁同步电机无传感器控制和混沌控制的研究近年来，永磁同步电机（PMSM）逐渐受到广泛的关注，由于其高效，静音，低损耗，最重要的是高功率密度，PMSM正逐步成为电动汽车，风能发电，航空航天和其他工业领域的首选。
然而，PMSM控制也面临着各种挑战，最重要的是传感器的使用。
传感器可以检测电机的位置和速度并将该信息传递给控制系统，但是，传感器可以降低系统可靠性，增加维护费用，增加系统成本，降低系统性能，等问题。
由于此，无传感器PMSM控制技术受到了广泛的研究关注。
首先，无传感器PMSM控制的基本思想是利用反馈信号对转子位置进行估计，以便进行控制。
一般来说，无传感器控制可以分为基于谐波模型的方法和基于量子控制算法的方法。
基于谐波模型的控制方法是一种基于模型的控制算法，根据PMSM的谐波参数拟合模型，然后根据模型生成电机的位置信号，并利用该位置信号对电机进行控制。
相比之下，基于量子控制算法的控制方法是一种基于测量的控制算法，不需要模型，只需要从系统的输出信号中不断测量和更新电机的位置信号，然后根据电机的位置信号对其进行控制。
另外，近年来，由于混沌系统具有巨大的复杂性，混沌控制也逐渐成为无传感器PMSM控制的一个重要解决方案。
混沌控制具有良好的非线性性能，具有抗干扰能力和鲁棒性，用于进行无传感器控制。
一般来说，混沌控制方法包括基于混沌同步的方法和基于混沌分离的方法。
两者的基本原理是，通过引入混沌驱动来改善精度，跟踪错误和建立非线性模型，并且可以有效地用于传感器信号的弥补和补偿。
最后，为了验证无传感器控制的性能，研究人员通常会将其与传感器控制方法进行比较。
一般来说，无传感器控制可以显着改善系统性能，特别是当系统受到外部扰动或信号损坏时，无传感器控制的抗干扰能力更胜一筹。
此外，无传感器控制还可以有效降低系统成本，使用混沌驱动和量子控制算法后，可以进一步提高系统精度和抗干扰能力。
总而言之，永磁同步电机无传感器控制和混沌控制是在无传感器PMSM控制领域非常重要的研究。
永磁同步电机控制系统发展现状及趋势
永磁同步电机控制系统发展现状及趋势摘要：永磁同步电机具有高功率密度、高效率和高可靠性等优点，在现代工业中应用广泛，相关控制理论得到了长远发展。
基于此，本文总结梳理了永磁同步电机控制系统的发展现状，然后论述了各控制系统的特点，最后展望了基于滑模控制的永磁同步电机控制系统的发展趋势，以期为未来永磁同步电机控制系统的进一步发展提供参考。
关键词：永磁同步电机；控制系统；发展现状；滑模控制；发展趋势引言：自永磁同步电机诞生以来，因其具有一系列优异特性，得到了广泛研究，同时伴随着永磁材料和半导体器件的发展，永磁同步电机获得了长足发展。
同时，随着相关控制理论的发展，永磁同步电机控制系统也随之进化，控制精度越来越高。
因而在现代工业中，永磁同步电机广泛应用于国民经济、航空航天等众多领域，发挥着重要作用。
相应的，随着技术产品的发展，对永磁同步电机的控制精度要求越来越高，故将各种先进控制方法应用的永磁同步电机的研究也不断涌现。
1永磁同步电机发展概况永磁同步电机与其他电动机最大不同之处在于励磁电流是依靠永磁体产生。
因此永磁同步电机具有以下优势[1]：（1）采用永磁材料，高速运行过程中发热少，避免了电机工作时转子发冷却难的问题，同时寿命也得到了提高；（2）永磁同步电机功率更高，可以达到97%左右；（3）永磁同步电机功率密度更高，在较小尺寸下即可实现较高的功率和转矩。
1.1永磁同步电机发展历史永磁同步电机的发展可总结为三个阶段[2]：（1）20世纪六七十年代，这个阶段由于稀土材料未得到充分开发，价格昂贵，导致永磁同步电机成本高昂，仅在航空航天等高要求行业得到应用；（2）20世纪八十年代，随着价格稍低的铅铁硼永磁材料的出现和电子控制技术的逐步成熟，永磁同步电机成本降低，同时控制相对容易实现，因而也逐步应用于民用领域；（3）自20世纪九十年代至今，伴随着永磁材料价格的降低、电力电子技术和微处理器技术的发展，永磁同步电机的驱动系统研发应用也得到了明显发展，应用领域进一步扩大，尤其是近十年，永磁同步电机已经成为国民经济中电机驱动系统的第一选择。
永磁同步电机无速度传感器控制系统关键技术研究
永磁同步电机无速度传感器控制系统关键技术研究随着电机技术的不断发展，永磁同步电机作为一种高效、高性能的电机类型，被广泛应用于工业生产和家用电器等领域。
然而，传统的永磁同步电机控制系统需要使用速度传感器来实时监测电机转速，这增加了系统的复杂性和成本。
为解决这一问题，研究人员提出了一种基于无速度传感器的永磁同步电机控制系统，该系统通过利用电机自身的特性来实现对转速的准确控制。
该系统的关键技术之一是无速度传感器的转速估计算法。
传统的速度传感器通常通过检测电机转子上的位置传感器来获取转速信息，但这种方法存在成本高、安装复杂等问题。
而无速度传感器的转速估计算法则是通过对电机的电流、电压和磁通等参数进行测量和分析，通过数学模型推导得出转速的估计值。
这种方法不仅可以准确估计电机转速，还可以实时调节控制策略，提高系统的响应性能。
另一个关键技术是无速度传感器的转矩控制算法。
在传统的永磁同步电机控制系统中，通常需要使用速度传感器来实时监测电机转速，并结合转速和转矩的关系来控制电机输出的转矩。
然而，在无速度传感器的控制系统中，由于无法直接测量电机转速，就需要通过转速估计算法来获取转速信息，并根据转速和转矩的关系来控制电机输出的转矩。
这就要求转矩控制算法能够准确地根据估计的转速来调整输出的转矩，以实现对电机的精确控制。
此外，无速度传感器的控制系统还需要解决电机启动和低速运行时的问题。
由于无速度传感器的控制系统无法直接测量电机转速，因此在电机启动和低速运行时，需要通过其他方法来获取转速的初始值，并根据这个初始值来进行转速估计和控制。
这就要求系统能够快速准确地获取转速的初始值，并根据这个初始值进行后续的转速估计和控制。
综上所述，无速度传感器的永磁同步电机控制系统是一种新型的电机控制方案，具有简化系统结构、降低成本、提高控制性能等优点。
通过研究无速度传感器的转速估计算法、转矩控制算法和启动低速运行的方法，可以进一步完善和优化这一控制系统，推动永磁同步电机技术的发展和应用。
永磁同步电动机无传感器控制技术现状与发展
2009年11月电工技术学报Vol.24 No. 11 第24卷第11期TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY Nov. 2009 永磁同步电动机无传感器控制技术现状与发展谷善茂何凤有谭国俊叶生文（中国矿业大学信息与电气工程学院徐州 221008）摘要对近年提出的多种估算永磁同步电动机转子位置、速度的方法进行了综述，比较了各种方法的优缺点；并对中高速适用的扩展卡尔曼滤波（EKF）进行了实验研究：零速及低速时，现有的永磁同步电动机无传感器技术多是指无位置传感器，少数几种无速度估计算法都有很大的局限性。
本文针对这一现状，选取基于高频信号注入＋磁链观测的永磁同步电动机全速范围无传感器控制方法进行了仿真验证；最后指出复合控制方法是实现全速范围无传感器控制技术的发展趋势。
关键词：永磁同步电动机无传感器信号注入复合磁链模型观测器卡尔曼滤波中图分类号：TM351A Review of Sensorless Control Technology of PermanentMagnet Synchronous MotorGu Shanmao He Fengyou Tan Guojun Ye Shengwen(China University of Mining and Technology Xuzhou 221008 China)Abstract Various methods of estimating the rotor position and speed for permanent magnet synchronous motor (PMSM) drive are reviewed in this paper, and both the advantages and disadvantages are also compared respectively. Next, extend Kalman filter, adequate for middle and high speed, is verified. Most of the sensorless schemes are position self-sensing at zero and low speed, with few speed sensorless schemes adequate for low speed having significant limitations. A novel sensorless scheme application in whole speed based on high frequency signal injection and flux linkage observation are developed for a better solution to this condition, and then the effectiveness is tested by simulation. And finally, the compound control method is considered to be the development trend of full speed sensorless control technology.Keywords：Permanent magnet synchronous motor(PMSM), sensorless, signal injection, combined flux linkage model, observer, Kalman filter1引言永磁同步电动机（PMSM）具有电磁转矩纹波系数小、高转矩惯性比、高能量密度、动态响应快、过载能力强等优点，近年来在航空航天、电动汽车、工业控制领域获得了越来越广泛的应用。
永磁同步电机无位置传感器控制技术研究综述
永磁同步电机无位置传感器控制技术研究综述摘要：现阶段科学技术发展速度持续增快，永磁无刷直流电机也得到了显著的发展，对于永磁无刷直流电机的使用需要紧跟时代的发展需求。
因为永磁无刷直流电机具备良好的机械性能，有着较强的过载能力，节能高效并且操作难度较小。
所以在各个行业中得到了广泛的使用，其中能够以最低的成本获取更多的社会效益和经济效益。
要想能够显著改善永磁无刷直流电机的使用性能，就需要积极地优化永磁直流无刷电机的结构，正确进行热设计，保障永磁无刷直流电机处于一个安全稳定的运行状态，进而促进相关企业的发展和进步。
关键词：直流无刷；永磁电机；控制结构1永磁无刷直流电机的工作理论无刷直流电机在市场中有着比较广泛的使用，使用最常见的就是方波电流驱动电机以及正弦波电流驱动电机，前者就是无刷直流电机，至于后者就是永磁同步电机，其中无刷直流电机的相关理论包括：1.1永磁无刷直流电机结构为了能够更加深入地研究分析永磁无刷直流电机调速控制系统，就需要掌握永磁无刷直流电机的具体结构，相关的器件有电机、位置传感器以及电子开关线路，永磁无刷直流电机包括放定子绕组的定子以及嵌入到永磁磁体的转子。
（1）转子结构永磁无刷直流电动机主要就是根据永磁体在转子上的放置形式来划分成多个种类，其中包括埋入式永磁体以及内置式永磁体。
如今表面贴装式永磁体结构得到了广泛的使用，对于电机的弱磁控制可以选择内置式永磁体结构，不过容易产生漏磁的情况。
（2）定子结构定子结构能够产生良好的磁路，方便多相绕组的正常放置，定子结构主要有定子铁芯以及定子饶子。
其中分数槽结构的定子具备的绕组端部体积较小，绕组使用比较灵活，不过永磁体的使用效率较低。
至于无齿槽结构的定子难以有效地释放出绕组中的热量，因此温度较高，结构设计需要选择厚度更大的永磁体，不过这样会消耗较多的成本。
1.2永磁无刷直流电机原理其中为了能够更好地掌握永磁式永磁无刷直流电机的工作原理，就需要仔细地分析有刷直流电机的工作理论。
永磁同步电机无位置传感器控制技术研究综述
永磁同步电机无位置传感器控制技术研究综述永磁同步电机（PMSM）是一种高效、高功率密度和高力矩/体积比的电机。
在工业控制和自动化领域中得到了广泛应用。
传统的PMSM控制方法需要使用位置传感器来实时测量转子位置信息，以便实现准确控制。
传感器的安装和维护等问题使得这种方法不适用于某些特殊环境下的应用。
无位置传感器控制技术应运而生，成为永磁同步电机控制领域的研究热点。
无位置传感器控制技术的核心是通过使用适当的算法，从电机的电流、电压和转速等信号中间接地推断转子位置信息。
根据其推导转子位置的方法的不同，无位置传感器控制技术可分为观测器，阶跃响应和卡尔曼滤波等方法。
观测器方法是最常用的无位置传感器控制技术之一。
其基本思想是设计一个观测器，通过推测反馈回路中的一些信号，估计出转子位置。
根据观测器的结构和使用电流、电压、速度以及其他信号的方式的不同，观测器方法又可以分为反电动势（BEMF）观测器、扩展观测器和高阶观测器等。
BEMF观测器是最简单和最常见的观测器方法。
它基于电动势BEMF的理论，通过回馈电流和电压信息，估计转子位置。
BEMF观测器在低速和低转矩情况下可能会失效，并且对参数变化比较敏感。
扩展观测器通过引入额外的状态变量来提高观测性能，并且对参数变化比较鲁棒。
高阶观测器是在扩展观测器的基础上进一步引入非线性扰动补偿算法，以提高抗干扰能力和稳定性。
阶跃响应方法是另一种常用的无位置传感器控制技术。
其基本思想是在电机转矩产生突变时，通过观察电流或速度的阶跃响应来推测转子位置。
阶跃响应方法需要较大的电流突变，限制了其应用。
卡尔曼滤波是一种经典的状态估计方法，也可以用于无位置传感器控制技术中。
卡尔曼滤波通过建立状态方程和观测方程，利用过去信息和测量信号，对未来的状态进行估计。
在PMSM控制中，卡尔曼滤波可以通过自适应性和鲁棒性对模型误差和参数不确定性进行补偿。
卡尔曼滤波方法计算量大，实时性较差，对控制器设计和参数调整要求较高。
永磁同步电机无位置传感器控制及其带速重投问题研究
永磁同步电机无位置传感器控制及其带速重投问题研究永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM）作为一种高性能、高效率的电机，被广泛应用于各种工业领域。
然而，传统的永磁同步电机控制方法需要使用位置传感器来获取转子位置信息，增加了系统的复杂性和成本。
为了克服这个问题，人们提出了无位置传感器的永磁同步电机控制方法。
无位置传感器的永磁同步电机控制方法主要基于转子位置估计算法。
常用的估算方法包括反电动势法、观测器法和模型参考法等。
其中，反电动势法是最常用的方法之一。
该方法通过测量电机绕组的电压和电流，利用电机的数学模型来估计转子位置。
然而，反电动势法存在估计误差较大、系统鲁棒性差等问题。
为了解决无位置传感器永磁同步电机控制的问题，研究人员提出了带速重投技术。
该技术通过增加一个速度环来提高系统的鲁棒性和抗干扰能力。
在传统的控制方法中，速度估计是通过对位置估计值进行微分来获取的。
然而，位置估计误差会被放大到速度估计中，导致系统性能下降。
带速重投技术通过速度估计和位置估计之间的差值来修正速度估计值，从而降低位置估计误差对速度估计的影响。
研究表明，无位置传感器的永磁同步电机控制方法结合带速重投技术可以有效提高系统的性能和鲁棒性。
该方法不仅可以减少系统的复杂性和成本，还可以提高系统的动态响应和稳态性能。
然而，该方法对电机参数变化和外部干扰敏感，需要对系统进行精确的建模和参数调节。
综上所述，无位置传感器的永磁同步电机控制及其带速重投问题是当前研究的热点之一。
通过合理选择转子位置估计算法和优化带速重投技术，可以提高永磁同步电机的控制性能和稳定性。
进一步的研究可以探索更加鲁棒的估算算法和改进的带速重投技术，以满足不同应用场景下的需求。
永磁同步电机无位置传感器矢量控制课件
• 引言 • 永磁同步电机基础 • 无位置传感器技术 • 无位置传感器矢量控制策略 • 实验与分析 • 结论与展望
01 引言
研究背景与意义
背景
随着电力电子技术、微电子技术和计算机技术的飞速 发展，交流伺服系统在高性能的伺服系统领域得到了 广泛的应用。而永磁同步电机(PMSM)由于其高效、 高性能、高精度的特点，在交流伺服系统中得到了广 泛的应用。然而，对于PMSM矢量控制，一般需要使 用位置传感器来检测电机的位置，这不仅增加了系统 的成本，也降低了系统的可靠性。因此，研究无位置 传感器矢量控制技术对于提高交流伺服系统的性能、 降低成本、提高可靠性具有重要意义。
观测器算法设计与分析
算法设计
观测器算法是一种通过对系统状态进行估计和预测来实现控制的方法。在无位置传感器控制中，观测器算法被用 于估算电机的位置和速度等信息。常见的观测器算法包括卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
分析
观测器算法的设计与分析是实现无位置传感器控制的关键之一。通过对观测器算法的误差进行分析和优化，可以 提高估算的准确性，从而提高电机的控制性能。同时，还需要考虑观测器算法的稳定性和实时性要求，以满足实 际应用的需求。
对于不同类型和结构的永磁同步电机 ，无位置传感器矢量控制策略的具体 实现方法也需要进行相应的调整和优 化。
未来研究可以探索新的无位置传感器 检测技术，提高检测精度和可靠性， 进一步简化电机控制系统结构。
THANKS 感谢观看
研究现状与发展
要点一
现状
目前，对于PMSM的无位置传感器矢量控制技术，已经有 很多研究者和企业进行了研究和开发。其中，最为常见的 算法包括基于反电动势的无位置传感器矢量控制、基于磁 通观测器的无位置传感器矢量控制、基于智能控制的无位 置传感器矢量控制等。这些算法在性能上各有优劣，但都 能够实现PMSM的无位置传感器矢量控制。
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永磁同步电动机无传感器控制技术现状
与发展探讨
摘要：永磁同步电机无位移传感器系统，其利用检测电机的定子侧电压和端
电压算出转子位移，取代了传统的机械位移传感器系统，不但减少了成本，同时
增加了控制精度和可靠性。
本文基于永磁同步电动机发展现状，分析无传感器永
磁同步电机工作存在的问题，总结不同转速下的无位置传感器控制技术。
关键词：永磁同步电机；无传感器；控制技术
无传感器的永磁同步电机，是在电动机转子与机座之间不配备电磁或光电传
感器的情形下，运用电动机绕组中的有关电讯号，采用直接计量、参数识别、状
态评估、间接检测等技术手段，在定子边比较简单检测的物理性质量如定子压力、定子电流等中抽取出与转速、位移速度相关的物理性质量，再运用这些检测到的
物理性质量和电动机的数学模型测算出电动机转子的位移与速度，从而代替了机
械传感器，实现电动机的闭环控制。
1.永磁同步电动机无传感器控制技术存在的问题
高性能的交流调速传动系统通常要求在定子轴上装设机械式传感器，以检测
相应的定子转速与位移。
这种机械式传感器，通常包括了解码器（Encoder)、解
算器（Resolver）和测速发动机（Tacho-meter)。
机械式传感器可以满足发电机
所需要的转动信息，但同时也对传动系统设计造成了一些困难。
机械式传感器加大了在发电机定子上的转动惯量，从而增大了发电机的空间
大小和重量，而使用机械式传感器为测量转子的速度和位移，需要另外增设了发
电机和控制器相互之间的连线和端口电路，使系统更易受影响，从而大大地降低
了准确性。
受设备式传感器使用环境（如温度、湿度和振动）的影响，驱动控制系统并无法普遍应用于所有场所。
机械式传感器以及配套电路大大提高了传动系统的生产成本，而一些高精度传感器的售价甚至能够和马达本身售价比较高。
为解决大量采用机械式传感器给传动系统所造成的问题，不少专家都进行了无机械式传感器交流传动控制系统的研发。
无机械式信号交流变速控制系统是指根据使用电器绕组的所有电讯号，并采用适当方式估计出转动的速率和方位，以替代机械式信号，进行交流传动控制系统的循环调节。
2.不同转速下的无传感器控制技术
2.1中高速则无传感器
采用反电势的位置预测法。
利用传感器输出的电流方程求出感应电动势以实现对转子位移的预测，由于这个方法只取决于发电机的基波方程，所以实现起来非常简单。
因为反电动势矩形波和速度成正比，当零速时，反电动势为零；而在速度较低时，因为讯杂比极小，再加上一些影响因子，就无法准确的预测转子的速度和位移，使得即使在静止和低速运行中，采用反电势的计算方法也难以顺利运行。
基于磁链的位置计算方法。
这一类算法主要是利用电机端的压力差和磁场来实现对定子磁链的测量，从而可以预测电机位置和转速。
由于此类算法直观性较好、比较容易进行、没有烦琐的运算，而且通常使用数字累积积分，因此，直流偏置和积分偏移的现象也难以避免。
观测速度的准确性还受到发电机参数和测量误差的很大影响，在实际实现时，还需要增加参数识别和偏差校准环节来增强系统抵抗参数变异和抗扰动时的鲁棒性，才能使控制系统达到较好的测控效果。
为
发展基于状态观测仪的统计方法。
位置测量者法采用了完备的电机数学建模（电气和机械方程），包含了已测的压力、电流变量以及未知的转动频率等位置变量。
该位置估计方法具有动力学稳定性好、机械稳定性高等、数据鲁棒性强及适应范围广等优点，但不足之处是计算烦琐，且计算难度较大。
根据智能传感器的位置估计法阁。
目前常见的新一代人工智能方式，包括了人工神经网络和模糊逻辑等两种。
在神经网络传感器中，通常使用神经网络作为电流模型的转子磁链检测者，根据误差反向传递方法的自适应律进行速度预测。
网络的连接权值也是网络的重要参数，虽然能够通过使用一个多层的前馈神经网络进行对马达转动速度的预测，但是在实际使用过程中需要通过对样本数据进行实验法判断该神经网络的隐藏层、网络结点的数量、结点的权值和信息初始值。
另外，由于基于神经网络的速度预测器的稳定性受样本数量的影响较大，因此通过导入模糊逻辑到神经网络中，即可克服神经网络的这些困难。
这种系统基本上是一个带有模糊特征的神经网络，但这种网络的计算器组成非常复杂，因此其体系结构的设置和参数的调整就显得十分麻烦。
2.2低速无定位传感器
高频信号注入法，是目前研究面积最大的一个广泛应用于在低速时间的无传感器预测方案。
高频信号注入法有三种特性：所运用的计算机必须能显示出凸极效应，必须提供高频率的激励信号，以及要求高带宽的噪声过滤器，而每种特性都可使用各种方式来达到，所以高频注入法的实施也就有了各种方法。
高频信号输入法，对发电机参数改变完全不敏感。
此外，由于将高频信号直接投入到定子坐标系的坐标轴上，因此不要求实现由转动坐标系向静态坐标系的转换，而且具备了良好的空气动力学特性。
不足之处是要求系统内部显示出明显凸极性，对凸极同步电机、内埋式或是内插式永磁同步电机都能够进行使用，但对表贴式永磁同步电机，凸极性并不突出，应该利用结构上的变化或是利用磁饱和获得更明显的凸极化性，才能够使用高频信号输入法。
将基于电压模型的模型参考自适应法，采用定子电压信号为反馈信息，再利用方程导数求得自适应率值。
因为该技术在预测电机转速和位移的同时，也能够实时辨识定子电流，因此不受定子电流的干扰。
但是该预测技术的输入信息为定子电流误差，预测准确度直接取决于定子电流的测量准确度，因此对电流测量技术要求更高。
采用了电流模拟的系统辨识方法，此方法可以将磁饱和作用特征带入电流模拟，从而直接通过电压或电流信号就可以预测出电极位置，而不必要求其他的电
气数据，同时此模型不仅可以建立在静态坐标系上，还可以建立在转动坐标系上。
但这种估算方法对与系统辨识有关的一些函数可以凭经验选择，如果无法准确选择，估算方法根本就无法收敛。
2.3初始位置的预测与自动起动问题
无传感器高新技术的使用，为永磁同步电机增加了自动起动问题。
机械式定
位传感器技能可探知在电动机停止时将转动的磁极定位，使电动机与逆变器联合
并工作于自控的同步运行状况，从而电机起动同不失步。
但目前，无定位传感器
技能还无法在电动机停止时直接从电机的电气特征中得知转动的初始定位，因为
只有在电器起动并达到规定的速度后，电动机才正常工作于无定位传感器工作状
况下，因此起动问题仍是同步电机中实现无定位传感器工作的重要难点。
结束语
在永磁同步电机无传感器驱动时，定子初始位移测量和中低速运动控制都主
要依赖转子的凸极跟踪，其凸极特征可能为结构性凸极或饱和型凸极，但由于高
频传感器注入法所产生的影响，对数字处理技术要求更高。
在中高速运动领域，
主要通过电机的基波模拟和各类观测仪实现转子速度预测，同时要注意计算中电
机参数敏感性和参数偏移情况。
复合控制算法研究着重关注与计算机转换之间的
转换途径。
参考文献
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