无传感器永磁同步电机转子位置检测

第３１卷专辑２００７年７月 南昌大学学报〔理科版）

Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｎａｎｃｈａｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（　Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ）Ｖｏｌ．　３１　ＳＵＰＰＩ

ｌ　ｏｌ．　２００７

文章编号：１００６一０４６４（２００７）专辑一０１７７一０５

无传感器永磁同步电机转子位置检测 许仙明（南昌大学信息工程学院，江西南昌３３００３幼

摘要：永磁同步电机由于其固有的优点，在国防、工农业生产和日常生活中得到越来越广泛的应用。山于有位置传感器的电机结构复杂、价格昂贵，可靠性差，因此无传感器的永磁同步电机的控制技术必将成为今后发展的趋势。介绍了有关无传感器电机的位置检侧的主要方法，并比较分析了各种方法的优缺点关键词：永磁同步电机；无传感器位置检测；反电势法；高频注人法中图分类号：ＴＭ９３０．１２ ＆ＲＣ：ｉｎｉ９：Ａ

永磁同步电动机结构简单、休积小、重量轻、损耗小、效率高。近年来，随着高性能的永磁材料、电力电子技术以及大规模集成电路和计算机技术的发展，永磁电机在国防、工农业生产和日常生活等方面获得越来越广泛的应用，正向大功率化、高功能化和微型化方面发展川。 永磁同步电机的矢量控制中，为了获得最大的输出转矩，要保持定子电流垂直于转子磁极，这样就需要知道转子的位置。传统的永磁同步电动机调速系统中电动机的转子位置是由安装在转轴上的传感器（如编码器、解算器、测速发电机等）测得的。但是这些传感器的安装增加了系统成本（高精度传感器价格尤其高昂）；电机与控制之间联接元件增多，相互干扰增大，向小型化发展时，传感器体积成为一个不可回避的制约因素；受环境因素如温度、湿度、振动影响，使其工作场合受到限制；需要对位置传感器的零位置进行人工校准。以上诸多缺点迫使许多学者研究无位置传感器的转子位置检测方法。本文主要介绍了永磁同步电机的各种无传感器转子位置检测方法，并比较分析了其优缺点。１无传感器检测方法 无传感器检测方法主要是采用检测电机出线端电量，经信号处理获得电机转子位置、速度，还可观测到电机内部的磁通、转矩等，进而构成无位置、速度传感器调速控制系统。目前无位置传感器技术的研究已取得了丰硕的成果，下面将介绍一些主耍的无传感器位置检测方法。１．１直接计算法ｎ１ 收稿日期：２００７　－０４一０１ 作者简介：许仙明（１９８１一），男，硕士生． 可直接检测的量是定子的三相端电压和电流，利用它们计算出和是最简单、最直接的方法。下面给出１种典型算法。由ＰＭＳＭ在坐标系下的电压和磁链方程，可以得到： ｕ‘二（Ｒ＋ｐＬ，）ｉｄ一。Ｌｇｉｑ 二。＝（Ｒ＋ｐＬ，）ｉ，一。Ｌｄｉｄ　＋ｗＰ （１）两相静止坐标系ａ　－（３和旋转坐标系ｔｔ一４下的变量存在以下转换关系： ｕｄ　＝　ｎａｃｏｓｏ＋吓ｓｉｎｇ 。。＝粉ＣＯＳＢ一。ａ　ｓｉｎｇ （２） Ｌｄ二ｄａｃｏｓ８＋６，ｓｌｎＯ ＇ｑ＝钻ｃｏｓ）一ｉｏ　ｓｉｎ）　（３） 根据以上公式，推导可得。二ｔａｎ－＇　（Ａ／Ｂ），其中 Ａ＝ｕ。一Ｒｉ。一Ｌｄｐｉ｝　＋ｍｉ，（Ｌ，一Ｌｄ） （４） Ｂ二一％一Ｒｉ，二Ｌｄｐｉｇ　＋ｏｏｉ󰀀　（　Ｌ，一Ｌｄ） （５） 这样，转子位置角９可以用定子端电压和电流

及转子转速。来表示。而对于表面式ＰＭＳＭ，有Ｌ，＝Ｌｅ＝Ｌ，则。可以由下式得到

。＝了乙＇Ｄ 其中 Ｄ二（ｕ。一Ｒｉ。一ＬＰｉｏ）　２＋（ｕ，一Ｒｉ󰀀一Ｌｐｉ０）　２

Ｄ二火 从而可得转子位置角Ｂ。这种方法的特点是计算简单，动态响应快，几乎没有什么延迟。但它对电

机参数的准确性要求比较高，随着电机运行状况的变化（例如温度的升高），电机参数会发生一定的变化，导致转速和位置的估算值偏离真实值。而这种方法没有补偿或校正环节。因此，应用这种方法时最好结合电机参数的在线辨识。南昌大学学报（理科版〕２００７年１１２凸极转子跟踪法 对于有显著凸极的电极（如内埋式永磁同步电机）来说，它的９轴与ａ轴电感有一定的差值，形成电机的凸极。近期由Ｃｏｒｌｅｙ和Ｌｏｒｅｎｚ等学者提出了在电机出线端注入三相平衡高频电压信号的方法，通过对电机内部的不对称性（凸极性）来获取转子位置的信息，也称之为凸极转子跟踪法川。该方法基于电机结构上固有的凸极性，因此对电机参数变化不敏感，鲁棒性强。由于是外加高频激励，所以可以在包括零速在内的任何速度下都能够获得精确的转子位置信息，实现电机全速度范围内转子位置的检测。 该方法通常是向电机注人一个三相平衡相电压，从而产生一个以载波频率。‘旋转的电压矢量弓，　＝ｖｄｅ，其中ｖ；是载波电压矢量的幅值。由三相载波频率电压矢量感应出的电流矢量可以分为三个量，第一个是正相序分量，它以与注人电压相同的方向旋转，第二个是负相序分量，它以与注人电压相反的方向旋转；第三个零相序分量，只存在于不平衡的三相系统中，对于一个平衡系统，电流矢量可以写作１耘＝１，｝，（Ｏ，Ｏ）－．ｎ）　＋１．。ｅ０２ｅｉ． ＝ｉ　ｙ９ｄｉ ｉ，，一，ｄｅ）－ｉｚ） （６） 其中正负相序分量的幅值由下式给出１Ｃ｝Ｍ　ｒ｝ＪＴｄ７｝｀＿００ｎｌ今平」‘」冬９ 注：ＢＰＦ一带通淹波器ＢＳＦ一带阻滤波器 图１电流型ＰＷＭ电压源逆变器 高频信号注入法原理图凸极时，载波信号电流矢量只包括正相序分量，轨迹是一个圆。可采用外差法和跟踪观测器根据负序电流矢量获得转子位置〔４１。如图２所示：

ｉ：＿＝厂二Ｌ ｌ＇，，　－，一Ｌ一ｄＬ‘一‘

乙场二（７）叭－叭 一ＬＬ一月‘ ｝

Ｌ

其中Ｌ和ＡＬ分别为平均电感和微分电感，定义为： Ｌ二（Ｌ，＋Ｌ，）／２，ＡＬ＝（Ｌ。一Ｌ，）　／２ （８） 从以上式子可以看出，只有负相序分量包含转子的位置信息，当载波信号电流被转换到一个与载波信号电压励磁同步的参考轴系中，正相序载波信号变成一个直流值，很容易用一个高通滤波器滤掉．故采用一个高通同步轴系滤波器（ＳＦＦ）除去反馈信号的基波分量和正相序分量，剩下的负相序分量可以用来跟踪转子的凸极。 下图是电流型ＰＷＭ电压源逆变器高频信号注人法的原理图（图１所示）： 载波信号电流矢量的正相序分量的轨迹是一个圆，而整个载波信号电流矢量却是一个椭圆，它是构成整个载波信号电流矢量按相反方向作用的结果。这个椭圆相对系统坐标的方向，即从椭圆主轴到４轴的角度是凸极位置的函数。由载波信号电流矢量所划出的椭圆是电机凸极的表现。当电机转子没有 如果对于没有显著凸极的电机，如面贴式永磁同步电机（属隐极式），就很难从结构特征上直接提取出转子的位置信号。文献１５１针对空间对称结构，即隐极式交流电机的凸极检测，在电机设计和选型方面提出了一些普遍意义的思想和概念，即利用永磁体或励磁电流产生的主磁通使电机饱和程度随绕组偏离主磁通空间位置的不同而各异，使电机产生空问上的磁致饱和。文献川从面贴式永磁同步电机（ＳＭＰＭＳＭ）的高频模型出发，根据适合脉振高频注人法转子位置自检测隐极电机的特殊结构设计，通过有限元计算软件Ａｎｓｏｆｔ／ｍａｘｗｅｌｌ分析了电机定子槽形和定槽磁桥尺寸对饱和凸极效应的影响，获得了高频阻抗随转子位置变化的规律，该方法有一定的实用性。１．３基于观测器的转子位置估计方法 观测器的实质是状态重构，其原理是重新构造一个系统，利用原系统中可直接测量的变量如输出 ｎ量和输人量作为它的输人信号，并使其输出信号Ｘ

在一定的条件下等价于原系统的状态Ｘ（ｔ）。通常，ＡＸ（约称为Ｘ（习的重构状态或估计状态，而称这个用

八以实现状态重构的系统为观测器。Ｘ（习和Ｘ（习之

间的等价性一般采用渐近等价提法。这类方法具有稳定性好、鲁棒性强、适应面广的特点，但是这类方法算法复杂，计算量大，受到计算机或微处理器计算专辑许仙明：无传感器永磁同步电机转子位置检测

速度的限制，近年来，随着高性能的微处理芯片和数字信号处理器（　ＤＳＰ　）的出现，大大推动了这一方法在无位置传感器永磁同步电机矢量控制中的应用。目前主要采用的观测器有非线性观测器、全阶状态观测器、降阶状态观测器、推广卡尔曼滤波器、滑模观测器。下面主要介绍下滑模观测器和推广卡尔曼滤波观测器。１．３．１滑模观测器〔，一‘Ｉ麻省理工学院的Ｊ．　Ｊ．　Ｓｌｏ－ｔｉｎｅ首先提出了滑模观测器的非线性估计问题，引起了人们对滑模观测器的兴趣。 滑模变结构控制是一种非线性控制方法，这种控制策略与常规控制策略的根本区别在干控制的小连续性，即系统“结构”随时变化的开关特性。该控制特性可以迫使系统在一定条件下沿规定的状态轨迹作小幅度、高频率的上下运动，即滑动模态或“滑模”运动，使状态的运动点以很小的幅度在相平面上运动，最终运动到稳定点。其对于系统的摄动、不确定性及外扰动具有完全的自适应性。但是它的自适应与自适应控制有本质的差别，白适应控制是利用对系统参数的在线辨识，从而修改控制器的参数来更好地削弱系统不确定性的影啊；而变结构控制是依靠其自身的滑动模态，通过改变切换状况来抵御不确定性。因此，滑模变结构控制具有极强的鲁棒性，在交流调速系统中应用越来越广泛。 抖动是滑动变结构应用存在的主要问题。猾模变结构控制的机理决定了其输出必然存在抖动，正是这种开关模式实现了系统的鲁棒性。完全消除抖动也就消除了变结构控制的可贵的抗摄动、抗外扰的强鲁棒性。因此，对于变结构控制出现的抖动现象，正确的处理方法应该是削弱或抑制。 图３是采用滑模观测器的系统框图：「一一一一丽履丽滋一一一二２推广卡尔曼滤波观测器卡尔曼滤波算法是由美国学者卡尔曼（　Ｒ．　Ｅ．　Ｋａｌｍａｎ）在６０年代初提出的一种最优线性估算方法。其特点是考虑了系统的模型误差和测量噪声的统计特性可以有效地削弱随机干扰和测量噪声的影响。由于卡尔曼滤波有非常优良的滤波性能，在系统噪声和量测噪声已知的情况下，建立信号的数学模型，通过卡尔曼滤波可以较好地恢复出原始信号。卡尔曼滤波器的算法采用递推形式，适合在数字计算机上实现。由于实际电机系统大多为非线性系统，所以人们发展出了推广卡尔曼滤波算法（ＥＫＦ），推广的卡尔曼滤波器通

过对非线性系统的线性化来估计非线性系统的状态。Ｒａｃｈｃｄ　Ｄｈａｏｕａｄｉ和Ｓｉｌｖｅｒｉｏ　Ｂｏｌｏｇｎａｎｉ分别利用

推广的卡尔曼滤波器实现了无位置传感器的ＰＭＳＭ速度和位置的估计一９〕。 针对扩展卡尔曼滤波器一般计算量大，对系统参数敏感以及需要初始位置信息，Ｂｏｌｏｇｎａｎｉ采用高速的浮点ＤＳＰ，速度每秒达几十ＭＦＬＯＰＳ，足以解决计算量大的问题。它的电动机模型是在所谓“无穷大惯量”的假设条件下得到，故与机械参数无关从而增强了系统的鲁棒性。另外它把初始状态看作高斯型随机向量，其均值为零向量，这样初始值也对

以后的状态无关。 但是扩展卡尔曼滤波器要用到许多随机误差的统计参数，由于模型较复杂，涉及因素较多，使用分析这些参数的工作比较困难，因此扩展卡尔曼滤波器要在实用中推广必须解决成本和操作简易性的问题。１．４基于模型参考自适应的估算方法 模型参考自适应辨识的主要思想是将含有待估计‘参数的方程作为可调模型，将不含未知参数的方程作为参考模型，两个模型具有相同的物理意义的输出量。两个模型同时工作，并利用其输出量的差值，根据合适的自适应率来实时调节可调模型的参