鄭笑詠，鄧錦祥，胡荏，王宏

（1.季華實驗室，廣東 佛山 528000；2.哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）機電工程與自動化學(xué)院，廣東 深圳 518000）

隨著工業(yè)的發(fā)展和自動化的普及，作為電能轉(zhuǎn)化裝置的電機已經(jīng)成為生活與生產(chǎn)中不可或缺的一部分。無刷直流電機壽命長、可靠性高、易于維護，在自動化辦公、家用電器、電動車、航天航空等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)的無刷直流電機帶有位置傳感器，使得電機系統(tǒng)體積增大、易受干擾且難以在惡劣環(huán)境下使用。為改善位置傳感器帶來的問題，無位置傳感器控制技術(shù)就成為了研究的熱點，也更加符合如今小型化、輕量化、智能化和高效化的發(fā)展趨勢。目前反電動勢法等傳統(tǒng)的控制方法已有諸多應(yīng)用，但仍然存在著不少缺陷。與之相比，狀態(tài)觀測器法和智能控制方法在控制性能方面有著更為優(yōu)異的表現(xiàn)，卻也面臨著計算量大的問題，但隨著數(shù)字信號處理器等高性能處理器的出現(xiàn)，這些方法得到了更多的關(guān)注、研究和推廣。接下來主要介紹幾種傳統(tǒng)無位置傳感器控制方法、狀態(tài)觀測器法、智能控制方法以及啟動方法。

1 傳統(tǒng)無位置傳感器控制方法

在無刷直流電機無位置傳感器控制中，傳統(tǒng)的控制方法主要有反電動勢法、電感法、磁鏈法、三次諧波法和續(xù)流二極管法。其中，反電動勢法是目前最成熟、使用最廣泛的方法。電感法和磁鏈函數(shù)法也有應(yīng)用，且電感法因其特殊的原理可用于電機啟動控制。與上述3種方法相比，三次諧波法和續(xù)流二極管法的研究與應(yīng)用都不多。表1為傳統(tǒng)無位置傳感器控制方法優(yōu)缺點對比。

表1 傳統(tǒng)無位置傳感器控制方法對比Tab.1 Comparison of traditional sensorless control methods

1.1 反電動勢法

反電動勢法將通過端電壓檢測法得到的相反電動勢過零點延時30°后得到換相點，圖1是以A相為例的反電動勢法過零點與換相點關(guān)系圖。而采用線電壓法則無需延時，測得的反電動勢過零點即為換相點。

圖1 反電動勢法過零點與換相點關(guān)系圖Fig.1 Diagram of the zero crossing and commutation point of the back-EMF method

反電動勢法原理簡單、實現(xiàn)方便，在市場上應(yīng)用廣泛。但是，反電動勢法同樣存在著一些弊端，眾多學(xué)者對此提出了各種的改進(jìn)方法。

1）信號干擾問題。

在采集的三相電壓信號中，存在高頻干擾信號，使得反電動勢過零點信號不準(zhǔn)確。對此，一般采用低通濾波器過濾掉高頻信號，但由此產(chǎn)生的相移需要在后續(xù)的控制中進(jìn)行補償。文獻(xiàn)[1]構(gòu)造了反電動勢與反電動勢斜率之比的函數(shù)，通過分析函數(shù)的單調(diào)性來得到電機的換相信號，該方法無需反電動勢過零點信號，避免了低通濾波帶來的延時，使電機能工作在更寬的工況范圍。

續(xù)流階段同樣會對反電動勢過零點信號采集造成干擾。文獻(xiàn)[2]分析了PWM調(diào)制對反電動勢過零點檢測造成的影響，并對阻容濾波造成的相移以及硬件與軟件產(chǎn)生的延時進(jìn)行了補償。文獻(xiàn)[3]在考慮續(xù)流影響的基礎(chǔ)上，通過分析電機線電壓差積分值與換相角度之間的關(guān)系，調(diào)制延時來控制線電壓積分值為零，從而校正電機換相點，實現(xiàn)精準(zhǔn)換相。

2）啟動和低速運行問題。

在靜止或低速運行時，電機的反電動勢很小，難以測量，故而反電動勢法一般都需要配合單獨的啟動方法，比如三段式啟動法等。文獻(xiàn)[4]通過零序電壓提取轉(zhuǎn)子位置信息，并結(jié)合Bessel低通濾波器、中值濾波器和適用于零序電壓基頻的速率限制器來獲取準(zhǔn)確的換相瞬間。該方法啟動速度最低可至額定速度的3.3%，避免了中性點，簡化了結(jié)構(gòu)，且與觀測器方法相比對電機相電感和相電阻變化不敏感。

3）實際中的非理想情況。

在實際中難免會存在著一些不理想的情況，非理想的反電動勢波形、不平衡不對稱情況和電機參數(shù)的變化等都會對電機控制產(chǎn)生影響。

非理想的反電動勢波形會對過零點采集造成影響，導(dǎo)致電機換相不準(zhǔn)確。線反電動勢法[5]是一種減小梯形波波形不理想問題的可行方法，同時可以避免采用相反電動勢過零點檢測產(chǎn)生的中性點重構(gòu)誤差和濾波延遲。文獻(xiàn)[6]通過磁滯比較器、變換的線電壓以及濾波器設(shè)計來減小低電感、非理想反電動勢高速電機的換相角誤差。

對于不平衡不對稱的問題，文獻(xiàn)[7]提出了一種不平衡過零點檢測補償方法，來估計6個平衡的換相時刻，從而減少電流紋波。文獻(xiàn)[8]則分析了電機參數(shù)不對稱和反電動勢測量回路的電阻容限對過零點檢測造成的影響，并提出了一種自適應(yīng)閾值校正策略來抑制由此導(dǎo)致的換相誤差，但是文中并未分析非對稱互感的問題。

對于電機參數(shù)變化的問題，文獻(xiàn)[9]結(jié)合電機的機械模型和電氣模型，推導(dǎo)出與采樣周期無關(guān)的反電動勢算法，能有效抑制反電動勢紋波，對參數(shù)變化和瞬態(tài)變化有較好的魯棒性，同時也提出了對參數(shù)誤差的補償方法。

1.2 其他傳統(tǒng)控制方法

1.2.1 電感法

當(dāng)電機運行時，電機定子繞組的電感值會隨著轉(zhuǎn)子位置的變化而變化。電感法的基本思想就是通過檢測電感值變化來測定轉(zhuǎn)子位置。不同于反電動勢法，電感法不受反電動勢影響，在啟動或低速運行時也有很好的應(yīng)用效果，但是電感法對電流檢測的精度要求很高。

文獻(xiàn)[10]在保證檢測脈沖數(shù)不變的情況下，通過同時分析脈沖電流的幅值與極性來提高檢測精度，減小電機實際運行中參數(shù)誤差造成的影響。圖2是線電感、線電流差與轉(zhuǎn)子電角度的關(guān)系圖，假設(shè)三相電流差值ΔiAB，ΔiBC和ΔiCA為對應(yīng)脈沖響應(yīng)電流之差，可得：

圖2 線電感L、線電流差Δi與轉(zhuǎn)子電角度δ關(guān)系圖Fig.2 Relationship between line inductance L，line current difference Δi and rotor electrical angles δ

定義脈沖電流系數(shù)φAB，φBC，φCA為

式中：|ΔiMAX|為三相電流差值絕對值的最大值。

根據(jù)φAB，φBC，φCA狀態(tài)與轉(zhuǎn)子位置之間的對應(yīng)關(guān)系，可將360°分為12個區(qū)間，即將精確度提升至30°，并根據(jù)改進(jìn)的修正原則，即使位置檢測結(jié)果與三相的狀態(tài)距離最短，可消除檢測盲區(qū)。文獻(xiàn)中也同時提出了’滑動窗口?的切換方法，通過檢測換向序列來實現(xiàn)電機運行狀態(tài)切換，提高了電機運行的穩(wěn)定性與可靠性。

1.2.2 磁鏈法

磁鏈法依據(jù)磁鏈與轉(zhuǎn)子位置之間的關(guān)系，通過磁鏈信息來估算轉(zhuǎn)子位置。磁鏈法構(gòu)造了與轉(zhuǎn)速無關(guān)的磁鏈函數(shù)[11]，通過對函數(shù)的分析，得到電機的換相點，所以理論上可以在全轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)使用。磁鏈法計算復(fù)雜，對電壓電流的測量精度要求高，而且容易受到電機參數(shù)變化的影響。此外，磁鏈法的使用也需要確定轉(zhuǎn)子的初始位置，在實際使用中有一定的限制。

為了改進(jìn)磁鏈法，拓展磁鏈法的應(yīng)用范圍，近年來學(xué)者們對磁鏈法也有進(jìn)一步的研究。文獻(xiàn)[12]通過對磁鏈函數(shù)的定性分析，簡化了傳統(tǒng)的磁鏈函數(shù)，并采用換相閾值閉環(huán)控制來濾去干擾脈沖，實現(xiàn)精準(zhǔn)換相。文獻(xiàn)[13]提出了無需磁鏈觀測器的間接磁鏈法，提高了磁鏈控制的效果，簡化了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。文獻(xiàn)[14]提出了一種基于磁鏈函數(shù)的新型自適應(yīng)換相補償方法，不僅濾除了高頻噪聲，同時補償了換相誤差，并提高了系統(tǒng)效率。這種控制策略在高低速時均有優(yōu)良表現(xiàn)，低速可至約30 r/min（約額定速度的3%），同時在高速時可進(jìn)行精確的換相補償。

1.2.3 三次諧波法

三次諧波法[15-16]通過檢測反電動勢三次諧波的過零點來確定電機的換相點。三次諧波法能夠應(yīng)用于較廣的轉(zhuǎn)速范圍，且具有較小的相位延遲，但是使用時需要附加檢測電路，而且積分過程會累計低速時的誤差，對其使用造成了一定的影響。

1.2.4 續(xù)流二極管法

續(xù)流二極管法[17]通過檢測非導(dǎo)通相反并聯(lián)于開關(guān)管兩端的續(xù)流二極管的電流來得到電機的換相點。續(xù)流二極管法與轉(zhuǎn)速無關(guān)，檢測靈敏，可以適用于較寬的轉(zhuǎn)速范圍。但是，這種方法需要增設(shè)6個獨立的檢測電源，并且只適用于上橋臂PWM調(diào)制、下橋臂恒導(dǎo)通的調(diào)制方式，具有很大的使用局限性。

2 狀態(tài)觀測器法

狀態(tài)觀測器法主要通過采集電機三相電壓、三相電流以及轉(zhuǎn)速等參數(shù)，構(gòu)建觀測器模型，從而估算轉(zhuǎn)子位置。狀態(tài)觀測器法對于傳統(tǒng)控制方法是控制性能上的一個提升，在低速運行、轉(zhuǎn)矩脈動抑制和轉(zhuǎn)速控制性能等方面都有優(yōu)異的表現(xiàn)，但是相對的，它對處理器性能有更高的要求。目前，Kalman濾波器法和滑模觀測器法是無刷直流電機無位置傳感器控制中常用的狀態(tài)觀測器方法，也是熱點的研究方向。兩種狀態(tài)觀測器法優(yōu)缺點對比如下：采用Kalman濾波器魯棒性、抗擾性、適應(yīng)性強，但存在運算量大和發(fā)散問題；采用滑模觀測器魯棒性、抗擾性、適應(yīng)性強，但系統(tǒng)存在抖振。

2.1 Kalman濾波器

在實際控制中，系統(tǒng)一般都會存在不確定性，包括數(shù)學(xué)模型不完美、系統(tǒng)擾動、測量誤差和信號干擾等。Kalman濾波器是解決這些問題的一種常用的智能控制方法。其應(yīng)用遞推的思想，以無偏及最小估計偏差方差為最優(yōu)準(zhǔn)則[18]，通過前次估計值與當(dāng)前值得到新的估計值，使估計誤差最小，從而得到最優(yōu)估計值。故而Kalman濾波器也曾被叫作線性最小均方估計值。在無刷直流電機控制系統(tǒng)中，根據(jù)三相電壓方程、轉(zhuǎn)矩方程，速度方程可以構(gòu)建出相應(yīng)的狀態(tài)空間模型：

式中：Xk，Uk和Zk分別為狀態(tài)量、輸入量和測量量；Φk為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；Hk為量測矩陣；Bk為輸入系數(shù)矩陣；wk，vk為系統(tǒng)噪聲和量測噪聲。

Kalman濾波主要包括預(yù)測和校正兩個過程。在預(yù)測過程中，分別計算先驗狀態(tài)估計X?k|k-1和先驗誤差協(xié)方差Pk|k-1：

在校正過程中，計算Kalman增益Kk、后驗狀態(tài)估計和更新值 Pk|k：

式中：Qk，Rk為wk和vk的協(xié)方差矩陣。

根據(jù)上述方程，采集三相電流和電壓，通過不斷迭代可以估算出轉(zhuǎn)子的位置，從而對電機進(jìn)行換相控制。Kalman濾波器控制系統(tǒng)框圖如圖3所示。

圖3 Kalman濾波器控制系統(tǒng)框圖Fig.3 Diagram of Kalman filter control system

Kalman濾波器可解決控制系統(tǒng)中的噪聲問題，具有較強的抗擾能力，可使電機換相控制更精確，且適應(yīng)更多的工作環(huán)境，但是Kalman濾波器在使用過程中需要大量的計算。文獻(xiàn)[19]將Kalman濾波算法應(yīng)用于直接轉(zhuǎn)矩控制中，解決了微分運算噪聲的干擾并且節(jié)省了濾波電路。

Kalman濾波算法適用于線性系統(tǒng)，而擴展Kalman濾波（extended Kalman filter，EKF）算法是其在非線性系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域的拓展。EKF算法通過泰勒展開實現(xiàn)非線性系統(tǒng)的線性化。文獻(xiàn)[20]為解決傳統(tǒng)反電動勢法中噪聲與測量誤差引起的觀測不準(zhǔn)確問題，提出了基于EKF算法的控制方法，并驗證了系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)定性與控制性能。

此外，隨著研究的深入，EKF算法在實際應(yīng)用中也有諸多改進(jìn)。文獻(xiàn)[21]引入衰減因子，提高當(dāng)前測量值中的估計比重，減少前期測量值的影響，從而減小累計誤差印象，避免EKF算法在轉(zhuǎn)子位置估計中可能存在的發(fā)散問題。文獻(xiàn)[22]提出了一種采用自適應(yīng)EKF估計相電流的方法，可以防止因測量靈敏度而導(dǎo)致的不穩(wěn)定情況，提高電流控制的魯棒性。文獻(xiàn)[23]提出了一種基于降階離散狀態(tài)空間模型的EKF算法，根據(jù)定子電流測量值估計轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速和位置，減少了濾波器的計算時間，簡化了協(xié)方差矩陣的調(diào)整。

EKF算法一般為一階近似算法，為提高近似精度，基于UT變換的無跡Kalman濾波（unscented Kalman filter，UKF）算法被提出可用于無刷直流電機位置檢測[24]，且可達(dá)到二階或三階近似。文獻(xiàn)[25]采用線磁鏈法并結(jié)合UKF算法來估算轉(zhuǎn)子位置，經(jīng)過與反電勢法的實驗對比，證明提出的方法具有更好的換相精度且不受參數(shù)變化影響。針對其計算量大的問題，文獻(xiàn)[26]采用球形采樣策略取代傳統(tǒng)的平方根對稱采樣策略，從而減少了采樣點數(shù)量以及算法計算量。

2.2 滑模觀測器

滑模觀測器根據(jù)需要的系統(tǒng)動態(tài)性能來設(shè)計切換平面，并通過控制作用將系統(tǒng)狀態(tài)從切換平面外調(diào)節(jié)至切換平面內(nèi)，最后在切換平面內(nèi)將系統(tǒng)收束至平衡點。滑?？刂凭哂泻芎玫聂敯粜院涂箶_性。

無刷直流電機的線電壓方程為

式中：uab，ubc，uca為三相線電壓；iab，ibc，ica為三相電流之差；eab，ebc和eca為三相線反電動勢；R，L和M分別為相電阻、繞組自感和繞組互感。

令i=[iabibc]T和e=[eabebc]T為狀態(tài)量、u=[uabubc]T為輸入量，可構(gòu)建如下狀態(tài)方程：

根據(jù)上述狀態(tài)方程可建立滑模觀測器：

結(jié)合滑模存在條件以及Lyapunov穩(wěn)定性判據(jù)可以得到滑模增益取值。根據(jù)建立的滑模觀測器就可以得到線反電動勢，從而得到電機換相點信息。

傳統(tǒng)的滑模觀測器采用了符號函數(shù)sgn，由于符號函數(shù)存在過零點時的正負(fù)切換，所以導(dǎo)致系統(tǒng)存在抖振的現(xiàn)象。為解決這個問題，一些學(xué)者考慮采用不同的函數(shù)取代符號函數(shù)。文獻(xiàn)[27]采用了sigmoid函數(shù)取代傳統(tǒng)滑模觀測器中的sgn函數(shù)，利用設(shè)計函數(shù)光滑連續(xù)等特點來減小系統(tǒng)的抖振。圖4和圖5分別是改進(jìn)滑模觀測器框圖以及傳統(tǒng)滑模觀測器與改進(jìn)滑模觀測器在3 000 r/min時的反電動勢觀測誤差波形[27]。文獻(xiàn)[28-29]則分別考慮了采用雙曲正切函數(shù)和一種新型飽和函數(shù)。

圖4 改進(jìn)滑模觀測器框圖Fig.4 Diagram of improved sliding mode observer

圖5 3 000 r/min時反電動勢觀測誤差波形Fig.5 Waveforms of back-EMF error observation at 3 000 r/min

冪次趨近律[30-31]同樣是一種可以有效削弱抖振影響的方法。文獻(xiàn)[31]采用冪次趨近律，通過調(diào)節(jié)冪指數(shù)來優(yōu)化系統(tǒng)的控制性能，并結(jié)合構(gòu)建的飽和函數(shù)，減低系統(tǒng)的抖振。此外，也可以考慮結(jié)合其他控制算法，文獻(xiàn)[29]便結(jié)合了自適應(yīng)控制算法，減小了切換波動對轉(zhuǎn)速控制的影響。

在滑?？刂品椒ㄖ校Ｔ鲆娴倪x取是對系統(tǒng)控制來說比較重要的因素。文獻(xiàn)[32]采用了多種群遺傳算法來取代單種群遺傳算法，優(yōu)化了滑模觀測器的增益參數(shù)，減少了參數(shù)選取時間與誤差。

3 智能控制方法

智能控制方法對電機系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型要求不高，具備優(yōu)異的控制性能與廣泛的適用性。高性能處理器的出現(xiàn)滿足了智能控制方法對計算能力的需求，使智能控制方法在實際中的廣泛應(yīng)用成為可能。表2為各種智能控制方法的優(yōu)缺點對比。

表2 智能控制方法對比Tab.2 Comparison of intelligent control methods

3.1 模糊控制

模糊控制是一種具有較好魯棒性的智能控制方法，它無需知道精確的數(shù)學(xué)模型，在推理邏輯上更近似人類的思維方式，所以有很好的適應(yīng)性和抗擾性。由于其優(yōu)異的推理能力，故而在電機這種不確定性較多的系統(tǒng)中也有著較好的應(yīng)用。模糊PID控制[33-35]是常用的控制方法，圖6是無刷直流電機的模糊PID控制結(jié)構(gòu)原理圖。轉(zhuǎn)速誤差與誤差變化率作為輸入，通過合適的模糊規(guī)則，經(jīng)過模糊推理后可以得到PID控制器KP，KI和KD的修正量，從而完成控制器參數(shù)的自整定，提高系統(tǒng)自適應(yīng)能力。

圖6 模糊PID控制結(jié)構(gòu)原理圖Fig.6 Diagram of fuzzy PID control structure

模糊控制本身存在一些問題：一方面，規(guī)則庫的建立需要依托于大量的專家經(jīng)驗；另一方面，模糊控制推理能力強，但是學(xué)習(xí)能力弱。在實際使用中，為實現(xiàn)更優(yōu)的控制性能，模糊控制一般也會結(jié)合其他控制方法一起使用，如模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制[36]等。

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

隨著計算機技術(shù)的進(jìn)步，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法在控制領(lǐng)域已有廣泛的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)種類很多，不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有不同的特性，故而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制能夠滿足很多的使用需求。在無刷直流電機的控制中，單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)[37]、BP網(wǎng)絡(luò)[38]、RBF網(wǎng)絡(luò)[39]和小波網(wǎng)絡(luò)是較常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型。

單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單，運算量相對其他網(wǎng)絡(luò)較少，所以使用也較為靈活，也常用于優(yōu)化電機PID控制性能。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在局部收斂且收斂速度慢的問題，對此許多文獻(xiàn)也提出了優(yōu)化方法。文獻(xiàn)[40]提出一種在線調(diào)整學(xué)習(xí)速率的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高了控制性能，減小了系統(tǒng)的超調(diào)和振蕩問題。文獻(xiàn)[41-42]分別提出Q學(xué)習(xí)優(yōu)化[41]和LQR優(yōu)化方法[42]，改善了電機速度控制性能。

RBF網(wǎng)絡(luò)可以看作是一種特殊的BP網(wǎng)絡(luò)，有著很好的逼近和收斂能力。文獻(xiàn)[43-44]分別將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制和滑?？刂葡嘟Y(jié)合，實現(xiàn)速度精準(zhǔn)控制。文獻(xiàn)[45]提出了以反電動勢差作為返回信號的基本補償策略以及基于自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的補償方法，有效地補償了高速電機從加速到穩(wěn)態(tài)的換相誤差。

小波網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波分析，具有收斂速度快和精度高的特點。文獻(xiàn)[46]采用自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并用遺傳算法優(yōu)化，可精確估計轉(zhuǎn)子位置。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制在實際使用中需要有足夠強的處理器來支撐神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運算，并且需要足夠多的樣本數(shù)據(jù)來完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。此外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制雖然有著較強的計算能力，但是推理能力相對較差，所以可以結(jié)合模糊控制[47-48]、遺傳算法等控制方法來提高系統(tǒng)的性能。由于計算能力限制，在大多數(shù)情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法都是離線學(xué)習(xí)的，而近年來成為研究熱潮的深度學(xué)習(xí)方法也同樣因此難以在電機控制中使用。但是相信隨著科技的進(jìn)步，深度學(xué)習(xí)方法也能成功應(yīng)用在電機控制領(lǐng)域中。

3.3 其他智能控制方法

在模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制之外，學(xué)者們對遺傳算法、蟻群算法和粒子群算法等方法亦有研究。遺傳算法[49]的思想來源于生物遺傳，根據(jù)評價函數(shù)、選擇運算、交叉運算和變異運算實現(xiàn)尋優(yōu)，具有較好的魯棒性和全局搜索能力，多用于對模糊控制等方法的優(yōu)化。但其效率不高，易過早收斂，且對優(yōu)化問題的約束多表達(dá)不全。蟻群算法[50]模仿了螞蟻的覓食行為，通過多樣性和釋放信息素的正反饋機制來得到最優(yōu)解，但蟻群算法在初期速度慢，且容易陷入局部收斂。粒子群算法通過粒子不斷迭代尋求個體最優(yōu)解來得到全局的最優(yōu)解，算法收斂快、設(shè)置參數(shù)少，但在部分問題中并不適用。對于該算法同樣存在的局部收斂問題，文獻(xiàn)[51]提出了自適應(yīng)慣性權(quán)重法來進(jìn)行優(yōu)化。

4 啟動方法

啟動方法是無位置傳感器控制中不可避免的一個問題。在靜止或低速運行時，反電動勢等電參數(shù)過小而不易測量，故而難以直接啟動。對此，眾多學(xué)者提出了不少的方法來解決無刷直流電機無位置傳感器控制中的啟動問題。

預(yù)定位啟動法[52]相對簡單，將任意兩相繞組通電可使轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)到某一確定位置，從而實現(xiàn)轉(zhuǎn)子預(yù)定位，然后給電機導(dǎo)通邏輯與占空比信號，并在適當(dāng)轉(zhuǎn)速時切換到正常運行狀態(tài)。預(yù)定位法原理簡單，適用性廣，但是需要的切換時間比較長。

三段式啟動法在預(yù)定位之后增加了外同步加速以及狀態(tài)切換兩個階段，即根據(jù)設(shè)定好的外同步信號提升電機轉(zhuǎn)速，并在某一轉(zhuǎn)速后切換至自同步運行。三段式啟動法一般只適用于輕載和小慣量負(fù)載情況下，且影響因素較多，如負(fù)載轉(zhuǎn)矩、外施電壓、急速曲線和轉(zhuǎn)動慣量等[53]。其在切換階段往往不穩(wěn)，并且重載情況下的切換階段容易失步。文獻(xiàn)[54]采用空間電壓矢量方法，優(yōu)化傳統(tǒng)的三段式啟動策略，有效減少了啟動和加速過程中需要檢測脈沖的數(shù)量。文獻(xiàn)[55]結(jié)合SVPWM算法和三相定子合成磁勢閉環(huán)策略，抑制了啟動時的轉(zhuǎn)矩脈動，提高了啟動性能。

短時檢測脈沖轉(zhuǎn)子定位啟動法通過測定施加檢測脈沖后的電感值差異，實現(xiàn)對轉(zhuǎn)子位置的估計。這種結(jié)合電感法原理[56]的啟動方法應(yīng)用也較多。文獻(xiàn)[10]提出的高精度電感法在保證檢測脈沖數(shù)不變的情況下，將定位精度從60°提升至30°。

除了上述三種較為常用的啟動方法外，還有升壓升頻同步啟動法[53]、電壓插值啟動法[57]以及I/f啟動法[58]等。

5 結(jié)論

本文主要介紹了無刷直流電機無位置傳感器控制中常用的傳統(tǒng)控制方法、狀態(tài)觀測器法及智能控制方法，并簡單介紹了幾種啟動方法。無位置傳感器控制技術(shù)使無刷直流電機能進(jìn)一步適應(yīng)市場對輕量化、小型化和便捷化的需求，具有很大的研究價值與意義。目前，反電動勢法仍是技術(shù)最成熟、使用最廣泛的控制方法。狀態(tài)觀測器法和智能控制方法一般都有較好的魯棒性、抗干擾性和適應(yīng)性，但普遍對處理器的運算能力有較高的要求。隨著處理器性能的不斷提高，這些先進(jìn)的控制方法將會有更多的應(yīng)用場合。