永磁同步电机无速度算法--基于卡尔曼滤波器的滑模观测器

一、原理介绍

传统滑模观测器采用如下结构：

传统SMO中LPF会带来相位延迟和幅值衰减，并且需要额外的相位补偿。

采用扩展卡尔曼滤波器代替常用低通滤波器(LPF)，可以去除高次谐波，并且不用相位补偿就可以获得一个误差较小的转子位置角。并且采用饱和函数代替符号函数进一步优化开关抖振。

二、仿真模型

在MATLAB/simulink里面验证所提算法，搭建仿真。采用和实验中一致的控制周期1e-4，电机部分计算周期为1e-6。仿真模型如下所示：

仿真工况：电机空载零速启动，0s阶跃给定转速1000rpm，0.5s施加额定负载

2.1给定转速、实际转速和估计转速

2.2估计转速与实际转速误差

2.3估计转角与实际转角

2.4估计转角与实际转角误差

2.5 滤波前、LPF滤波后和EKF滤波后估计反电动势

可以看出EKF滤出的反电动势还是存在一定的波动的，但是对于转子位置的估计影响不大，因为PLL本身也存在一定的低通作用进行滤波，并且可以看出EKF滤波没有相位滞后。通过调整EKF的系数可以使得滤波后的波形更加平滑，如下图所示，代价则是动态性能会一定程度的下降，系数选取需要取舍。

可以看出该方法较好的克服了反电动势高次谐波的影响。