常用的无位置传感器技术估算方法

一、直接计算法

根据永磁同步电机的精确数学模型，测量定子电压和电流，利用它们计算出转子位置和速度是最简单、最直接的方法。但是由于该方法对电机参数的准确性要求比较高，而且没有衰减校正环节，虽然动态响应比较快而且计算简单，但当遇到电机参数变化时，系统的稳定性难以保证，导致转速和位置的估算偏离真实值。

二、模型参考自适应法

它是基于假定转子位置的估算法。首先，建立一个模型参考和一个可调模型。这两个模型具有相同物理意义的输出量，通过这两个模型输出量之间的误差作为误差信号，然后利用自适应律实时调节可调模型的参数，从而可以控制可调模型的输出跟踪参考模型。通常选择电流模型作为可调模型，选择永磁同步电机本身为参考模型。这种估算方法没有完全摆脱对电机参数的依赖性，定子电阻的参数值会随温度的变化而变化，且参数调节比较麻烦，计算相当复杂，需要使用高速运算能力的DSP来支持。

三、基于定子磁链或反电动势的估算法

该方法仅依赖于电机的基波方程，是实现起来最简单的一种转子位置检测方法。但是这种方式的最大问题在于低速时，反电动势的值很小，导致误差很大。此外，还可以通过计算定子磁链来估算转子转速和位置，由反电动势积分求得磁链，但是这样得到的磁链值会有积分误差，且当电机低速时，问题更加严重。为了解决这个问题，需要引入误差补偿环节，使得磁通估算值和实际值相等。

四、高频信号注入法

该方法有着计算量不大、对电机参数不敏感等优点，其主要解决的问题是系统在低速时估算不准。该方法是给电机注入高频电压或电流信号，转子位置和速度信息的获取是来自电机内部固定的或人为的不对称性。该方法的优点是对电机参数变化不敏感，估算精度与转速无关。该方法的缺点是电机要有较高的凸极律，且估算出来的转子角需要相位补偿，必须把握好注入高频信号的幅值。

五、状态观测器

状态观测器是重新构造一个系统，其具有良好的动态性能，能够稳定运行，鲁棒性强。常见的观测器有卡尔曼滤波器、滑模观测器、全阶状态观测器等。
全阶状态观测器将定子电压作为输入量，定子磁链、转子磁链作为状态量，定子电流作为输出量，利用完整的电机微分模型估算出转子的位置和速度。为了满足全局稳定，需要在电机低速时使用一种增益矩阵，在高速时使用另一种增益矩阵。由于其受电机参数变化的影响较大，需再设计一个观测器来估算电机参数，使得无位置传感器调速系统的估算算法变得比较复杂，同时其对于负载变化也相对敏感。
卡尔曼滤波器是基于最优估算原理的最小方差估算，在估算过程中，考虑了模型误差和测量误差的统计特性，因而有很高的精度。这种算法采用了递推算法，可以实时的处理新的情况，减少了计算机的存储量，适合在计算机上实现。卡尔曼滤波器可以对永磁同步电机的转子转速实时在线修正估算值，且具有良好的动态性能和抗干扰能力。但是该算法对于维数较高的系统，计算量很大，求解的过程复杂，滤波器很难确定实际系统的噪声级别以及算法中的卡尔曼增益，模型复杂，参数分析困难。
==滑模观测器（SMO）==是源于滑模变结构控制的一种方法，是一种比较特殊的非线性控制。它利用特殊的滑模控制方式，通过频繁的切换开关动作，强迫系统状态量沿着人为设定的相轨迹滑到期望点。这种方式对系统内部参数的摄动和外部干扰不太敏感，具有很强的鲁棒性，该算法简单，并易于工程的实现。