基于PS-EKF积分反步控制器的永磁同步电机无传感器先进控制策略及实验验证

为解决永磁同步电机(PMSM)在恶劣环境中机械传感器不可靠、控制性能受限的问题，研究人员开发了一种结合扩展卡尔曼滤波(EKF)和积分反步控制(IBSC)的无传感器位置速度估计方法(SLPS-IBSC-EKF)。实验表明，该方法在dSPACE DS1104平台上实现了91.7%的调节时间优化和63.4%的转矩脉动抑制，为工业驱动系统提供了高精度、强鲁棒性的解决方案。

　　

在现代工业自动化领域，永磁同步电机(PMSM)因其高效率、高功率密度等优势，被广泛应用于航空航天、电动汽车等高精度驱动场景。然而，传统依赖机械传感器的控制方式在恶劣环境下存在可靠性差、维护成本高等突出问题。特别是在高温、高湿或强振动环境中，编码器等位置传感器的故障率显著增加，严重影响系统稳定性。此外，PMSM固有的非线性特性和参数时变问题，使得传统PI控制器难以实现理想的动态响应和抗干扰能力。

针对这些挑战，El-Houssine Bekkour团队在《Scientific African》发表的研究中，提出了一种创新的无传感器控制架构。该研究通过融合扩展卡尔曼滤波(EKF)的状态估计能力和积分反步控制(IBSC)的非线性处理优势，构建了SLPS-IBSC-EKF控制系统。研究团队采用理论分析、数值仿真和硬件在环(HIL)验证相结合的方法，首先建立了包含PMSM电磁方程和机械动态的完整数学模型，继而开发了基于d-q坐标系的两电平电压源逆变器(2L-VSI)的SPWM控制策略。

关键技术方面：1) 设计离散化EKF算法实现转子位置/速度估计，通过雅可比矩阵线性化处理非线性系统；2) 构建IBSC控制器，采用Lyapunov稳定性理论设计虚拟控制律，并引入积分项消除稳态误差；3) 在dSPACE DS1104实时平台上部署控制算法，采样频率设为10kHz；4) 采用对比实验验证方案，以传统SLPS-PI-EKF作为基准参照。

研究结果显示：在动态性能方面，IBSC-EKF的上升时间(RT)和调节时间(ST)分别比PI-EKF提升90.9%和91.7%，且完全消除了4.87%的速度超调现象。当执行±1500rpm速反转操作时，传统方法出现9.7%的负超调，而新方法保持临界阻尼特性。抗干扰测试表明，在8Nm负载突变下，IBSC-EKF的速度跌落仅18rpm，较PI-EKF的125rpm改善85.6%，且恢复时间缩短至2.61ms。

参数敏感性分析揭示了算法的强鲁棒性：当电感(L_d,L_q)在额定值50%-150%范围内变化时，系统保持一致的动态响应；电阻(R)增加75%仅导致上升时间轻微延长，但稳态精度始终保持在0.1%以内。频谱分析显示，新方法在100Hz工况下的电流总谐波失真(THD)仅为0.34%，较对比方法降低64.6%。

实验验证环节通过dSPACE CP1104接口板实现实时控制，ControlDesk采集的数据证实：1) 实际转速与估计值最大偏差<0.002rad；2) 电磁转矩(T_e)跟踪误差<1.2%；3) 定子电流保持良好正弦度，虽因硬件噪声导致THD略高于仿真值。这些结果与MATLAB/Simulink的仿真预测高度吻合，证实了算法的工程可行性。

该研究的突破性在于：首先，通过EKF的递归预测-校正机制，有效克服了传统滑模观测器(SMO)的抖振问题；其次，IBSC的递归设计框架系统性地处理了PMSM的非线性耦合特性，其积分项设计消除了传统反步控制存在的稳态误差；最后，实验验证了算法在真实计算平台上的实时性，采样周期100μs满足大多数工业应用需求。研究团队指出，未来将通过自适应EKF(AEKF)和智能优化算法进一步提升参数鲁棒性，为下一代高性能电机驱动系统奠定理论基础。