考虑延迟的永磁同步电机无位置传感器控制逆变器非线性补偿方法

《Machines》：A Delay-Aware Method for Inverter Nonlinearity Compensation in Sensorless PMSM Drives

　　

摘要专业翻译 本文提出了一种延迟感知的观测器侧电压源逆变器（voltage-source inverter, VSI）非线性补偿链，用于永磁同步电机（permanent magnet synchronous motor, PMSM）中高速无位置传感器控制。该方法减小了由逆变器非线性引起的观测器模型电压失配，并采用连续边界层自适应增益滑模观测器（adaptive-gain sliding-mode observer, ASMO）与二阶锁相环（phase-locked loop, PLL）实现。两点线性预测用于估计VSI非线性电压误差实际生效时刻的相电流。C1连续三次过零加权限制了电流过零附近的突变方向变化，而由估计反电动势导出的同步相关信号在线更新等效畸变电压幅值。补偿仅施加于重构的ASMO输入电压，原有电流环和空间矢量脉宽调制（space-vector pulse-width modulation, SVPWM）保持不变。对比与消融仿真表明，与常规补偿相比，特征反电动势谐波和电气转子位置估计误差更低。变速与负载阶跃条件下的硬件测试证实了改进的动态估计与扰动抑制能力。预期工作区域为中高速段，此时反电动势具有足够的信噪比，且非凸极电机模型适用。定点实现仅作为实现可行性证据报告，而非主要贡献。

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一、研究背景与问题提出

永磁同步电机（PMSM）兼具高效率、高功率密度与快速动态响应等优势，广泛应用于伺服驱动、交通运输、工业自动化及紧凑型机器人执行机构等场景，对于下肢康复外骨骼等对关节驱动紧凑性与可靠性有严格要求的应用同样具有吸引力。传统磁场定向控制（FOC）依赖机械传感器获取转子位置与转速，但传感器增加成本、占用安装空间且易受运行环境影响。无位置传感器控制通过电气测量与电机模型提取等效信息，在合适工况下可降低对传感器的依赖。高频注入法可覆盖低速区，但引入额外损耗、噪声与计算负担；反电动势观测器在中高速段侵入性更小。因此，该研究聚焦于反电动势可观测区域，并假设电机凸极效应可忽略。

滑模观测器（SMO）利用电流观测误差产生开关注入，具有鲁棒性强、计算量适中的优点，但固定增益在高速可达性与低速抖振之间存在矛盾。连续边界层可软化开关动作，却引入随转速与参数变化的相位滞后。自适应增益滑模观测器（ASMO）与相位补偿方案在一定程度上解决了上述折中问题。然而，实际电压源逆变器（VSI）施加的电压因死区时间、开关延迟、器件压降及直流母线波动等因素偏离调制参考值，导致观测器电压模型失配。电流相关电压畸变以5次与7次谐波为主，经同步解调后表现为6次位置纹波。固定补偿幅值无法跟踪温度、直流母线电压及器件状态变化；在电流过零附近降低增益虽可限制错误补偿，但未解决时序失配问题。采样、计算、观测器动态及PWM更新引入额外数字延迟。若相电流在采样与执行之间发生反向，采样极性将选择错误的补偿方向，由此产生的补偿电压误差幅值可达等效畸变电压幅值的两倍。

该研究的主要贡献在于提出一种延迟感知的观测器侧补偿链，协调两点电流预测、C1连续三次过零加权与在线等效畸变电压幅值校正，且无需修改电流控制器或SVPWM。其核心组织问题是电流采样与VSI非线性电压误差实际生效之间的时序失配。死区、投影与使能逻辑在激励或运行条件不适宜时保护慢速更新。匹配对比方案A、B、E评估整体效果，B–E消融则分离预测、三次加权与幅值更新的各自贡献。动态加载、死区自适应与执行开销在实验室自研PMSM驱动平台上完成评估。ASMO增益律、相位补偿与二阶PLL沿用已有研究成果，作为观测器基线而非原始贡献。

二、主要关键技术方法

研究人员构建了连续边界层ASMO与二阶PLL作为观测器基线，采用两点线性预测结合双饱和限幅估计VSI非线性电压误差实际生效时刻的相电流，以C1连续三次过零加权函数抑制过零区域极性突变，利用估计反电动势导出的同步相关信号经低通滤波与投影死区更新在线更新等效畸变电压幅值，并通过使能状态机（INIT/HOLD与TRACK）保护慢速更新过程。补偿仅施加于重构的ASMO输入电压，不改变原电流环与SVPWM路径。硬件实验平台为实验室自研PMSM驱动系统，包含直流电源、两电平VSI、LCM32F039控制板、200 W PMSM、磁编码器及磁粉制动器，磁编码器仅作为离线真值。

三、研究结果

3.1 仿真验证

在1000 r/min机械转速、1 μs死区时间、10 kHz采样条件下，方案A、B、E的总谐波失真（THD）分别为24.29%、13.60%和6.21%。相对常规方案B，完整方案E将5次与7次谐波幅值分别降低39.72%和29.27%，电气位置误差峰峰值从5.21°降至3.15°，6次分量降低49.73%。延迟敏感性与模块消融仿真表明，在一个采样周期等效延迟下，方案B的电流极性误判率为16.22%，方案C经预测降至6.10%；C1连续三次加权将最大补偿电压偏差从0.339 V降至0.254 V；在线幅值更新将稳态幅值误差从0.116 V降至0.015 V。在1.5个采样周期延迟失配下，方案E的双饱和限幅将最大补偿偏差限制在1.941 V以内。温度参数化仿真中，外部设定等效畸变电压幅值从0.60 V漂移至0.75 V，方案D的THD从约6.1%升至11.8%，方案E维持在6.0%–6.4%之间。因子消融显示，预测单独作用将最大补偿电压偏差从0.539 V降至0.339 V，三次加权单独作用降至0.453 V，两者组合降至0.254 V。在5、10、20 kHz开关频率与延迟比0、1、1.5的九种组合下，方案E的平均改善率约为30%–55%。

3.2 实验验证

变速硬件测试采用600–1500 r/min机械转速指令，方案B与方案E的最大绝对机械转速估计误差分别为62.40 r/min与34.1 r/min，最大动态电气位置误差分别为7.80°与4.50°。在1000 r/min、1.5 N·m负载阶跃条件下，方案B、移植的RTLS补偿模块（来自参考文献[16]）与方案E的最大机械转速跌落均值分别为55.04、49.04与42.30 r/min，恢复时间均值分别为1.364、0.867与0.827 s。方案E相对方案B将平均最大转速跌落降低23.15%，平均恢复时间缩短39.40%；相对参考文献[16]模块分别降低10.95%与4.62%。相电流THD分别为5.94%、4.26%与3.14%。死区自适应测试在1 μs、2 μs与3 μs死区下，方案E的等效畸变电压幅值稳态均值分别为0.58 V、1.47 V与2.20 V。q轴电流反向硬件测试验证了自动冻结机制：反转触发脉冲在约0.920 s产生并锁存HOLD状态，幅值寄存器在HOLD期间保持约0.6143 V不变，电气位置估计误差保持有界，反转后恢复至约2.0°以内。

四、讨论与结论总结

讨论部分指出，该方法作用于重构的ASMO输入电压而非物理VSI端电压，相电流THD或转矩纹波的降低是电气位置估计改善的间接闭环结果。与RLS类逆变器或电机参数辨识方法相比，该实现不存储协方差矩阵、不求解迭代问题；与联合修改有源磁链观测器并对PWM占空比施加MRAS校正的方法相比，该补偿链保留常用ASMO–PLL与PWM指令路径。快速分支仅执行三次标量预测、加权与电压重构路径，两个标量滤波器与投影幅值更新仅以100 Hz执行。在LCM32F039上的最坏情况附加执行时间为6.52 μs，占电流控制周期的6.52%，Flash与RAM分别增加1536字节与96字节。适用性受反电动势可观测性、标定有效延迟与同步激励限制，零速或极低速、PLL失锁、持续VSI饱和及快速电流反向条件下局部关系失效。

研究结论为：该研究提出一种延迟感知的观测器侧补偿链，协调两点电流预测、C1连续三次过零加权与在线等效畸变电压幅值校正，无需修改电流控制器或SVPWM。命题1与命题2在各自假设下刻画残余电压误差界与慢速幅值更新的局部收缩条件，不构成一般闭环稳定性定理。相对常规补偿，稳态仿真中电气位置误差峰峰值从5.21°降至3.15°，降低39.51%；5次与7次谐波幅值分别降低39.72%与29.27%；6次电气位置误差分量从1.85°降至0.93°，降低49.73%。变速硬件测试中最大绝对机械转速估计误差从62.40 r/min降至34.1 r/min，最大动态电气位置误差从7.80°降至4.50°。1000 r/min、1.5 N·m负载阶跃下平均最大机械转速跌落从55.04 r/min降至42.30 r/min，平均恢复时间从1.364 s降至0.827 s，分别降低23.15%与39.40%。三种死区下等效畸变电压幅值稳态均值分别为0.58 V、1.47 V与2.20 V。附加快速任务最坏情况需6.52 μs，占电流控制周期的6.52%。该方法限于中高速反电动势可观测区域，依赖标定有效延迟，快速电流反向、持续电流饱和、失锁或保护状态下在线幅值更新被冻结。温度参数化仿真评估的是规定慢漂移场景，不能替代温控硬件验证。