具有參數(shù)辨識的永磁同步電機無位置傳感器控制

李旭春　張　鵬　嚴樂陽　馬少康

（清華大學(xué)自動化系　北京　100084）

具有參數(shù)辨識的永磁同步電機無位置傳感器控制

李旭春張鵬嚴樂陽馬少康

（清華大學(xué)自動化系北京100084）

轉(zhuǎn)子磁極位置估計的準確性決定永磁同步電機無位置傳感器控制系統(tǒng)的性能，為了實現(xiàn)轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速的精確控制，需要對電機參數(shù)進行在線辨識。根據(jù)實際冰箱制冷系統(tǒng)需求，采用模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)構(gòu)建無位置傳感器矢量控制方案，在仿真研究電機參數(shù)變化對位置估算影響的基礎(chǔ)上，提出了一種具有參數(shù)辨識的內(nèi)埋式永磁同步電機無位置傳感器控制方案。利用電機的電流模型，運用擴展卡爾曼濾波器對轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感同時進行在線辨識，并將辨識出的參數(shù)用于更新無位置傳感器矢量控制算法中的電機模型。仿真和實驗結(jié)果表明，參數(shù)辨識算法可以有效地辨識出實際的轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感，具有參數(shù)辨識的無位置傳感器矢量控制方案可行有效，在壓縮機廠商提供的電機參數(shù)存在一定誤差的情況下可以保證冰箱制冷系統(tǒng)的性能。

內(nèi)埋式永磁同步電機無傳感器控制參數(shù)辨識模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)擴展卡爾曼濾波器

0　引言

永磁同步電機以其體積小、功率密度高和效率高等優(yōu)點成為壓縮機及其他電機變頻調(diào)速場合的應(yīng)用熱點。為提升效率、改善性能、節(jié)省成本和提高可靠性，無位置傳感器矢量控制成為永磁同步電機（Permanent Magnet Synchronous Motor，PMSM）研究與應(yīng)用的發(fā)展趨勢。

根據(jù)激勵信號選擇的不同，PMSM的無位置傳感器控制算法可以分為兩類［1-3］：

（1）基于電機的基頻激勵信號，利用電壓、電流信號的基波分量計算定子繞組反電動勢（back Electromotive Force，back EMF），進而估計電機轉(zhuǎn)子的位置和轉(zhuǎn)速，以模型參考自適應(yīng)法（Model Reference Adaptive System，MRAS）［4，5］、降維觀測器（Reduced-Order Observer，ROO）［6］、滑模觀測器（Sliding Mode Observer，SMO）［7，8］和擴展卡爾曼濾波器（Extended Kalman Filter，EKF）［9-11］為代表，適用于電機中高速運行階段。由于零速和低速時反電動勢很小，信噪比低，電機轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速的估計都會受到影響；此外，電機參數(shù)的變化也會影響這類算法的性能。

（2）基于外加激勵信號，通過檢測外加注入信號的響應(yīng)估計轉(zhuǎn)子位置［12-14］。由于注入信號與電機轉(zhuǎn)速無關(guān)，這類方法適用于電機零速和低速運行階段。由于電機運行過程中需要持續(xù)的信號注入，這會降低逆變器的電壓利用率，復(fù)雜的信號處理過程也限制了這類方法的動態(tài)性能。

轉(zhuǎn)子磁極位置估計的準確性決定 PMSM無位置傳感器控制系統(tǒng)的性能，精確的位置估計需要建立在精準的電機參數(shù)基礎(chǔ)上。有些情況下，生產(chǎn)廠商提供的電機參數(shù)存在誤差，在長時間運行過程中，電機參數(shù)可能會因高溫、退磁等運行狀況發(fā)生變化，而參數(shù)的不準確可能會影響控制效果。為了盡可能地保證控制效果，近幾年，與無位置傳感器控制相結(jié)合的參數(shù)辨識方法得到了廣泛的關(guān)注和研究。

一些學(xué)者采用遞推最小二乘（Recursive Least Squares， RLS）算法進行參數(shù)辨識。S. Ichikawa等［15，16］采用RLS算法進行四個電氣參數(shù)的辨識，結(jié)合擴展反電動勢（Extended back Electromotive Force，EEMF）概念，將參數(shù)辨識用于基于EEMF的PMSM無位置傳感器控制系統(tǒng)中，并在電機轉(zhuǎn)速恒定時對參數(shù)辨識性能進行了研究。S. Morimoto等［17-19］在電機靜止時先通過高頻注入法得到轉(zhuǎn)子的初始位置估計，再利用估計的初始位置，采用RLS算法辨識參數(shù)。由高頻注入法和基于EEMF的無位置傳感器算法混合實現(xiàn)寬范圍調(diào)速，并在中高速段根據(jù)已辨識的電氣參數(shù)和估計的EEMF對轉(zhuǎn)子磁鏈進行辨識。這類方法需要注入外加序列信號，引入額外的干擾。相比之下，史宇超等［20，21］采用EKF對轉(zhuǎn)子磁鏈在同步旋轉(zhuǎn)坐標系下的分量進行了在線辨識，并將反饋用于采用id=0電流控制策略的無位置傳感器控制中，避免了外加信號的注入。

根據(jù)實際冰箱制冷系統(tǒng)需求，本文采用MRAS實現(xiàn)無位置傳感器算法，利用合理的變量替換，得到簡潔的模型及自適應(yīng)律。通過仿真發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感對 MRAS位置估計的準確性影響最大?？紤]到各參數(shù)測量的難易程度，結(jié)合多參數(shù)辨識存在的秩不足導(dǎo)致收斂至非全局最優(yōu)解問題［22］，以及各參數(shù)對算法性能影響程度等因素，選擇抗干擾性能較好的 EKF對轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感進行在線辨識，并將辨識出的參數(shù)反饋用于更新MRAS算法中的電機模型，以獲得更好的實時控制性能。

1　基于MRAS的PMSM無位置傳感器控制

1.1PMSM數(shù)學(xué)模型

圖1中包含四個坐標系：ABC三相靜止坐標系，αβ兩相靜止坐標系，dq同步旋轉(zhuǎn)坐標系和γδ估計旋轉(zhuǎn)坐標系。uA、uB、uC和iA、iB、Ci分別是三相定子繞組的電壓和電流；θ是實際的轉(zhuǎn)子位置是估計的轉(zhuǎn)子位置是位置估計誤差是實際轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速是估計轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速。

圖1　PMSM坐標系Fig.1　PMSM coordinates

PMSM在dq同步旋轉(zhuǎn)坐標系下的電壓方程為

式中，ud、uq和id、iq分別是同步旋轉(zhuǎn)坐標系下d、q軸的定子電壓和電流是定子每相繞組的電阻；是定子繞組的直軸和交軸電感是轉(zhuǎn)子磁鏈，PMSM中此項一般視為定值；p是微分算子。

磁鏈方程為

式中，ψd、ψq分別是定子繞組磁鏈在d、q軸的分量。

1.2MRAS位置和轉(zhuǎn)速估計方法

MRAS算法的核心思想是通過適當(dāng)?shù)姆答仯刂瓶烧{(diào)模型的輸出跟蹤參考模型的輸出，從而估計出未知參數(shù)。

根據(jù)式（1）可得電流模型為

由式（3）可以看出，電流模型與電機的轉(zhuǎn)速有關(guān)，因此可以選擇PMSM本身作為參考模型，電流模型作為可調(diào)模型，采用并聯(lián)型結(jié)構(gòu)對位置和轉(zhuǎn)速進行估計。為了便于分析系統(tǒng)穩(wěn)定性，應(yīng)將轉(zhuǎn)速量約束于系數(shù)矩陣之中，根據(jù)式（2）可得

令

對式（4）進行變量替換，可得被辨識過程為

簡寫為

簡寫為

記狀態(tài)矢量誤差為

根據(jù)式（7）和式（9）可得

式中

參考模型和可調(diào)模型輸出矢量均選擇狀態(tài)矢量，故取

根據(jù)Popov超穩(wěn)定性理論，構(gòu)建的模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)滿足以下條件。

（2）控制系統(tǒng)非線性時變反饋部分必須滿足Popov積分不等式

滿足上述條件后，構(gòu)建的系統(tǒng)是漸近穩(wěn)定的，由此可確定自適應(yīng)律及估計轉(zhuǎn)子位置為

1.3參數(shù)辨識需求

精確的 PMSM轉(zhuǎn)子位置估計需要建立在精準的電機參數(shù)基礎(chǔ)上，基于MRAS的無位置傳感器控制方案需要電機的四個電氣參數(shù)：轉(zhuǎn)子磁鏈ψr、定子電阻Rs和直、交軸電感Ld、Lq。圖 2a和圖 2b呈現(xiàn)了同一轉(zhuǎn)速穩(wěn)態(tài)下各電氣參數(shù)的變化對模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)位置估計性能的影響，其中的位置估計誤差是實際位置減去估計位置的差值，各個參數(shù)給定值即是MRAS算法中使用的相應(yīng)變量值。

圖2　參數(shù)變化對MRAS位置估計的影響Fig.2　Influence of parameter variation on MRAS position estimation

實際上，通過多組轉(zhuǎn)速下的相同仿真可以發(fā)現(xiàn)，額定轉(zhuǎn)速以下全速度范圍內(nèi)轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感的誤差對MRAS算法位置估計性能的影響遠大于另外兩個參數(shù)。圖2c呈現(xiàn)了不同轉(zhuǎn)速穩(wěn)態(tài)下ψr和Lq參數(shù)的變化對MRAS位置估計性能的影響。從圖2中可以看到，隨著轉(zhuǎn)速的升高，轉(zhuǎn)子磁鏈的不準確對MRAS算法位置估計性能的影響相對變小了很多，而交軸電感的不準確對MRAS算法位置估計性能的影響則相對變大了一些。在3 000r/min工況下，兩個參數(shù)的不準確引起的位置估計誤差均在相對較小的范圍內(nèi)，而在轉(zhuǎn)速較低時，參數(shù)的不準確，尤其是轉(zhuǎn)子磁鏈的不準確性，對MRAS算法的位置估計性能會有較大的影響。

為了得到更好的控制效果，需要在基于MRAS 的 PMSM無位置傳感器矢量控制方案基礎(chǔ)上考慮對算法所用電機參數(shù)進行在線辨識并嘗試實時反饋，用于更新位置估計模型狀態(tài)方程，保證控制系統(tǒng)性能。MRAS無傳感器位置估計算法利用電機的電流模型，其狀態(tài)空間秩為 2，由于多參數(shù)辨識存在秩不足導(dǎo)致收斂至非全局最優(yōu)解的問題，故無法在完成轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速估計的同時實現(xiàn)兩個或更多電氣參數(shù)的辨識。因此選擇抗干擾性能較好的EKF算法對轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感進行在線參數(shù)辨識，并將辨識出的參數(shù)反饋用于更新MRAS算法中的電機模型，以獲得更好的實時控制性能。

2　基于EKF的PMSM參數(shù)在線辨識

2.1EKF簡介

非線性離散系統(tǒng)狀態(tài)空間通常表示為

EKF的核心思想是利用觀測值反饋校正預(yù)測值，從而實現(xiàn)最小方均誤差意義下的系統(tǒng)最優(yōu)估計。假設(shè)已得到上一時刻的系統(tǒng)狀態(tài)矢量最優(yōu)估計EKF算法通過以下步驟得到當(dāng)前時刻的狀態(tài)矢量最優(yōu)估計

實際應(yīng)用中，通常在求解過程中選擇固定的協(xié)方差矩陣Q和R。

2.2基于EKF的參數(shù)辨識算法

考慮到離散系統(tǒng)控制周期較短，可以認為在一個控制周期內(nèi)轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感不發(fā)生變化，根據(jù)式（3）電流模型，用估計轉(zhuǎn)速代替實際轉(zhuǎn)速可得

可以看到，Lq在分母上出現(xiàn)的次數(shù)比在分子上多，這意味著對于數(shù)字控制系統(tǒng)相應(yīng)的除法運算比乘法運算要多，且動態(tài)響應(yīng)更加“陡峭”，令

代入式（23）并采取后向差分進行離散化可得

其中

2.3具有參數(shù)辨識的無位置傳感器控制方案

在將辨識參數(shù)反饋用于控制時，需要使用低通濾波器（Low Pass Filter，LPF）先對辨識參數(shù)進行濾波，一方面濾除穩(wěn)態(tài)、動態(tài)切換時可能引起的辨識量干擾，另一方面為各參數(shù)的反饋設(shè)置合適的延時保證實用性，因為EKF參數(shù)辨識算法的實際代碼執(zhí)行時空開銷較大，不能保證在一個控制周期執(zhí)行完畢。不同參數(shù)LPF的截止頻率需要分別配置，以實際應(yīng)用效果為準。在前述方案基礎(chǔ)上，具有參數(shù)辨識的內(nèi)埋式PMSM（Interior PMSM，IPMSM）無位置傳感器矢量控制系統(tǒng)如圖3所示。

圖3　具有參數(shù)辨識的IPMSM無位置傳感器矢量控制方案框圖Fig.3　Block diagram of IPMSM sensorless vector control scheme with parameter identification

3　仿真及實驗

3.1實驗平臺

本文通過用 PMSM壓縮機搭建的冰箱壓縮機制冷系統(tǒng)實驗裝置對提出的方案進行驗證。冰箱壓縮機控制系統(tǒng)以 TI公司的數(shù)字信號處理器TMS320F28335為控制芯片，F(xiàn)airChild公司的智能功率模塊FNA41560為主電路逆變器，采用如圖4所示的實際系統(tǒng)進行實驗。

圖4　實驗系統(tǒng)示意圖Fig.4　Schematic diagram of experiment system

實驗采用的冰箱壓縮機用PMSM參數(shù)見表1。實驗中設(shè)定開關(guān)頻率5kHz，EKF部分在連續(xù)20個中斷周期（即 4ms）內(nèi)完成一次參數(shù)辨識，辨識參數(shù)反饋用于閉環(huán)控制的更新周期是 8ms。壓縮機負載為實際的冰箱制冷系統(tǒng)。同時，由于PMSM密封在壓縮機缸體內(nèi)，無法安裝機械傳感器以獲取實際的位置信息作為對照。因此，以辨識參數(shù)的收斂性、穩(wěn)定性及反饋后的壓縮機控制性能作為參數(shù)辨識及閉環(huán)反饋是否有效的標準。實驗數(shù)據(jù)由上位機通過SCI串口獲得，經(jīng)Matlab繪出。

表1　壓縮機用PMSM參數(shù)Tab.1　Compressor PMSM parameters

3.2仿真

一定程度上模擬往復(fù)式壓縮機負載（加入脈動負載轉(zhuǎn)矩）并在額定轉(zhuǎn)速以下進行全范圍調(diào)速，得到轉(zhuǎn)速控制結(jié)果如圖 5a所示，t =1s時切換為參數(shù)辨識閉環(huán)，圖5b顯示了參數(shù)辨識結(jié)果，辨識量為濾波后用于閉環(huán)控制的變量。EKF及濾波參數(shù)設(shè)置如下：其中為辨識出的轉(zhuǎn)子磁鏈通過低通濾波器的截止頻率為辨識出的 q軸電感通過低通濾波器的截止頻率為算法迭代一次的周期。

圖5　參數(shù)辨識閉環(huán)的調(diào)速仿真Fig.5　Simulation of variable speed with parameter identification closed-loop

圖6為在恒轉(zhuǎn)速1 500r/min指令下，負載突然變化時整套方案的轉(zhuǎn)速控制和參數(shù)辨識性能的仿真結(jié)果。仿真中不考慮負載轉(zhuǎn)矩脈動情況，其余條件與圖5相同。從圖中可以看到，在負載突然變化的情況下，轉(zhuǎn)速控制和參數(shù)辨識結(jié)果均具有良好的動態(tài)響應(yīng)，過渡過程時間短、超調(diào)小以及振蕩次數(shù)少。據(jù)此，整套方案的可行性和有效性通過仿真得到初步證明。

圖6　參數(shù)辨識閉環(huán)恒速變載仿真Fig.6　Simulation of constant speed and variable torque with parameter identification closed-loop

圖7　無參數(shù)辨識系統(tǒng)的調(diào)速實驗波形Fig.7　Experiment waveforms of variable speed without online parameter identification

3.3實驗

圖7為無參數(shù)辨識系統(tǒng)的調(diào)速性能實驗波形。圖7a顯示了全范圍調(diào)速的轉(zhuǎn)速估計與電流跟蹤性能，圖7b顯示了通過示波器觀測的3 000r/min轉(zhuǎn)速下的穩(wěn)態(tài)相電流波形。

從圖7中可以看到，整個過程轉(zhuǎn)速控制穩(wěn)定，轉(zhuǎn)速較低時電流脈動較大，符合往復(fù)式壓縮機的特性，此時估計轉(zhuǎn)速波動誤差增大，但總體無偏無振蕩，仍保持了穩(wěn)定的控制性能?？刂七^程中反饋電流有效地跟蹤了電流指令，穩(wěn)態(tài)時電流平穩(wěn)，正弦度好，系統(tǒng)的電流控制性能較好。

圖8為調(diào)速時壓縮機用PMSM的在線參數(shù)辨識結(jié)果實驗波形。圖8a顯示了整個過程的轉(zhuǎn)速估計性能，圖8b顯示了辨識的轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感

圖8　參數(shù)辨識在線的調(diào)速實驗波形Fig.8　Experiment waveforms of variable speed with online parameter identification

圖9為參數(shù)辨識閉環(huán)時的運行實驗結(jié)果。圖9a為整個過程的轉(zhuǎn)速估計性能和q軸電流變化情況，圖9b為辨識的以及程序中實時使用的這兩個變量的值，辨識量為濾波后用于閉環(huán)控制的變量。

圖9　參數(shù)辨識閉環(huán)的調(diào)速實驗1波形Fig.9　No.1 experiment waveforms of variable speed with parameter identification closed-loop

從圖9中可以看到，辨識參數(shù)反饋用于更新無位置傳感器矢量控制的系統(tǒng)參數(shù)后，無論是動態(tài)還是穩(wěn)態(tài)整個方案的控制性能仍保持了穩(wěn)定，具有參數(shù)辨識的壓縮機用 PMSM無位置傳感器矢量控制方案在調(diào)速指標范圍內(nèi)運行的可行性得到驗證。

表2顯示了參數(shù)辨識閉環(huán)方案與無參數(shù)辨識系統(tǒng)在3 000r/min時的轉(zhuǎn)速誤差對比。由于壓縮機無法獲得實際位置信息，其功率在200W以內(nèi)，電流較小，因此以運行過程中轉(zhuǎn)速的穩(wěn)定度作為性能對比的標準。

表2　有/無參數(shù)辨識系統(tǒng)性能對比Tab.2　Performance comparison between system with and without parameter identification（單位：r/min）

表2中，無辨識方案采用圖7a數(shù)據(jù)，辨識一方案采用圖9a數(shù)據(jù)，辨識二方案為圖9對應(yīng)實驗得到的又一組數(shù)據(jù)。通過表中數(shù)據(jù)對比可知，與無參數(shù)辨識系統(tǒng)相比，參數(shù)辨識閉環(huán)方案在穩(wěn)態(tài)時的轉(zhuǎn)速波動更小，轉(zhuǎn)速控制穩(wěn)定性更好，驗證了具有參數(shù)辨識的壓縮機用 PMSM 無位置傳感器矢量控制方案在穩(wěn)態(tài)的有效性。

圖10為在指標轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)調(diào)速工況下，程序中給定的轉(zhuǎn)子磁鏈為廠商提供數(shù)據(jù)時，得到的壓縮機用PMSM的在線參數(shù)辨識并反饋用于無位置傳感器矢量控制方案的實驗結(jié)果。

圖10　參數(shù)辨識閉環(huán)的調(diào)速實驗2波形Fig.10　No.2 experiment waveforms of variable speed with parameter identification closed-loop

從圖10中可以看到，辨識出的轉(zhuǎn)子磁鏈未受到廠商提供數(shù)據(jù)的影響，辨識得到的參數(shù)反饋用于無位置傳感器矢量控制方案后，無論是動態(tài)還是穩(wěn)態(tài)整個方案的控制性能和參數(shù)辨識結(jié)果仍保持了穩(wěn)定，具有參數(shù)辨識的 IPMSM無位置傳感器矢量控制方案在壓縮機指標轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)運行的可行性和有效性進一步得到驗證。

4　結(jié)論

本文對基于MRAS的IPMSM無位置傳感器矢量控制算法進行了理論和仿真研究，通過分析電機參數(shù)對算法性能的影響引出系統(tǒng)的參數(shù)辨識需求，基于 EKF對參數(shù)的在線辨識進行了理論和仿真研究，最后提出結(jié)合參數(shù)辨識的無位置傳感器矢量控制方案，并在實際冰箱制冷系統(tǒng)中對方案的可行性和有效性進行了論證。仿真和實驗結(jié)果表明，參數(shù)辨識算法可以有效地辨識出實際的轉(zhuǎn)子磁鏈和交軸電感Lq，具有參數(shù)辨識的無位置傳感器矢量控制方案可行有效，在壓縮機廠商提供的電機參數(shù)存在一定誤差的情況下仍可以保證 IPMSM無位置傳感器控制系統(tǒng)的運行性能。

［1］Benjak O， Gerling D. Review of position estimation methods for IPMSM drives without a position sensorpart I： nonadaptive methods［C］//IEEE XIX International Conference on Electrical Machines （ICEM），Rome， 2010： 1-6.

［2］Benjak O， Gerling D. Review of position estimation methods for IPMSM drives without a position sensor part II： adaptive methods［C］//IEEE XIX Inter- national Conference on Electrical Machines （ICEM）， Rome，2010： 1-6.

［3］谷善茂， 何鳳有， 譚國俊， 等. 永磁同步電動機無傳感器控制技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展［J］. 電工技術(shù)學(xué)報，2009， 24（11）： 14-20. Gu Shanmao， He Fengyou， Tan Guojun， et al. A review of sensorless control technology of permanent magnet synchronous motor［J］. Transactions of China Electrotechnical Society， 2009， 24（11）： 14-20.

［4］Liang Yan， Li Yongdong. Sensorless control of PM synchronous motors based on MRAS method and initial position estimation［C］//IEEE 6th International Conference on Electrical Machines and Systems （ICEMS）， Beijing， China， 2003， 1： 96-99.

［5］Kojabadi H M， Chang L. Sensorless PMSM drive with MRAS-based adaptive speed estimator［C］//37th IEEE Power Electronics Specialists Conference PESC'06， Jeju， 2006： 1-5.

［6］Shinnaka S. New sensorless vector control using minimum-order flux state observer in a stationary reference frame for permanent-magnet synchronous motors［J］. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2006， 53（2）： 388-398.

［7］尚喆， 趙榮祥， 竇汝振. 基于自適應(yīng)滑模觀測器的永磁同步電機無位置傳感器控制研究［J］. 中國電機工程學(xué)報， 2007， 27（3）： 23-27. Shang Zhe， Zhao Rongxiang， Dou Ruzhen. Research on sensorless control method of PMSM based on an adaptive sliding mode observer［J］. Proceedings of the CSEE， 2007， 27（3）： 23-27.

［8］黃守道， 高劍， 肖磊， 等. 壓縮機用內(nèi)置式永磁同步電機無位置傳感器控制［J］. 電工技術(shù)學(xué)報， 2013，28（5）： 182-187. Huang Shoudao， Gao Jian， Xiao Lei， et al. Sensorless control of interior permanent-magnet synchronous motors with compressor load［J］. Transactions of China Electrotechnical Society， 2013， 28（5）： 182-187.

［9］Bolognani S， Oboe R， Zigliotto M. Sensorless full-digital PMSM drive with EKF estimation of speed and rotor position［J］. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 1999， 46（1）： 184-191.

［10］Bolognani S， Tubiana L， Zigliotto M. Extended Kalman filter tuning in sensorless PMSM drives［J］. IEEE Transactions on Industry Applications， 2003，39（6）： 1741-1747.

［11］張猛， 肖曦， 李永東. 基于擴展卡爾曼濾波器的永磁同步電機轉(zhuǎn)速和磁鏈觀測器［J］. 中國電機工程學(xué)報， 2007， 27（36）： 36-40. Zhang Meng， Xiao Xi， Li Yongdong. Speed and flux linkage observer for permanent magnet synchronous motor based on EKF［J］. Proceedings of the CSEE，2007， 27（36）： 36-40.

［13］Kechiche O， Attia H S， Sammoud H， et al. Continuous HFSI techniques applied to rotor position estimation of IPMSM at standstill and low speed—a survey［C］//8th IEEE International Multi-Conference on Systems， Signals and Devices （SSD）， Sousse，2011： 1-10.

［13］Jang J H， Sul S K， Ha J I， et al. Sensorless drive of surface-mounted permanent-magnet motor by high-frequency signal injection based on magnetic saliency［J］. IEEE Transactions on Industry Applications， 2003， 39（4）： 1031-1039.

［14］Eskola M， Tuusa H. Sensorless control of salient pole PMSM using a low-frequency signal injection［C］// IEEE European Conference on Power Electronics and Applications， Dresden， 2005： 1-10.

［15］Ichikawa S， Tomita M， Doki S， et al. Sensorless control for all types of synchronous motors using an on-line parameter identification［C］//IEEE 30th Annual Conference on Industrial Electronics Society （IECON），2004， 1： 975-980.

［16］Ichikawa S， Tomita M， Doki S， et al. Sensorless control of permanent-magnet synchronous motors using online parameter identification based on system identification theory［J］. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2006， 53（2）： 363-372.

［17］Morimoto S， Sanada M， Takeda Y. Mechanical sensorless drives of IPMSM with online parameter identification［J］. IEEE Transactions on Industry Applications， 2006， 42（5）： 1241-1248.

［18］Inoue Y， Yamada K， Morimoto S， et al. Accuracy improvement of IPMSM sensorless drives with online parameter identification［C］//IEEE Power Conversion Conference-Nagoya， PCC'07， Nagoya， 2007： 860-866.

［19］Inoue Y， Kawaguchi Y， Morimoto S， et al. Performance improvement of sensorless IPMSM drives in a low-speed region using online parameter identification［J］. IEEE Transactions on Industry Applications， 2011， 47（2）： 798-804.

［20］史宇超， 孫凱， 馬鴻雁， 等. 內(nèi)埋式永磁同步電機永磁磁鏈的在線辨識［J］. 電工技術(shù)學(xué)報， 2011，26（9）： 48-53. Shi Yuchao， Sun Kai， Ma Hongyan， et al. On-line identification of permanent magnet flux in IPMSM drive［J］. Transactions of China Electrotechnical Society， 2011， 26（9）： 48-53.

［21］Shi Yuchao， Sun Kai， Huang Lipei， et al. Online identification of permanent magnet flux based on extended Kalman filter for IPMSM drive with position sensorless control［J］. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2012， 59（11）： 4169-4178.

［22］Liu Kan， Zhang Qiao， Chen Jintao， et al. Online multiparameter estimation of nonsalient-pole PM synchronous machines with temperature variation tracking［J］. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2011， 58（5）： 1776-1788.

Sensorless Control of Permanent Magnet Synchronous Motor with Online Parameter Identification

Li XuchunZhang PengYan LeyangMa Shaokang
（Department of AutomationTsinghua UniversityBeijing100084China）

The accuracy of the rotor position estimation determines the performance of the sensorless control system of permanent magnet synchronous motor （PMSM）. In order to realize precise rotor position/speed control， motor parameters should be online identified. According to the requirements of practical refrigeration system， model reference adaptive system （MRAS） was used in building a sensorless vector control scheme. Then the influence of the changed motor parameters was simulated， and a sensorless control scheme with parameter identification of interior permanent magnet synchronous motor （IPMSM） was proposed. An extended Kalman filter （EKF） online identified the parameters of the rotor flux linkage and q-axis inductance based on the current model of IPMSM，subsequently the identified parameters updated motor model in the sensorless control algorithm. Simulation and experimental results show that the parameter identification algorithm can effectively identify the actual rotor flux linkage as well as q-axis inductance. The position sensorless vector control scheme combined with online parameter identification is feasible and effective， which guarantees the performance of the refrigeration system with some errors of the motor parameters provided by compressor manufacturers.

Interior permanent-magnet synchronous motor， sensorless control， parameter identification， model reference adaptive system， extended Kalman filter

TM341

李旭春男，1956年生，副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向為電力電子與電機控制。

E-mail： lixuchun@mail.tsinghua.edu.cn

張鵬男，1989年生，碩士研究生，研究方向為電機系統(tǒng)及其控制。

E-mail： zp19601228@sina.com（通信作者）

國家自然科學(xué)基金資助項目（61104046、61273045）。

2014-05-20改稿日期 2014-06-19