摘要
永磁同步电机在低速运行时会出现性能下降现象，这是由于非线性摩擦扭矩导致的，这一现象被称为低速爬行。为了解决这一问题，本文提出了一种基于分段建模方法的复合补偿策略。为了准确描述摩擦行为，在超低速区域采用了动态学习率神经网络，而在低速区域则建立了最优的五阶多项式模型。基于这种分段建模方法，进一步研究了具有摩擦补偿功能的复合控制策略。该策略利用摩擦补偿器对确定性的摩擦扭矩分量进行前馈补偿。此外，还设计了一种降阶扩展状态观测器，用于估计和补偿剩余的摩擦误差以及随机干扰扭矩，从而实现高精度的电机控制。最后，通过在表面安装型永磁同步电机上的实验验证，所提出的策略确实能够有效提高跟踪精度，抑制接近零速时的扭矩波动，同时还能在标准工业控制硬件的计算能力范围内实现这些功能。
