孟得龙，李宁洲，卫晓娟

(兰州交通大学 机电工程学院，兰州 730070)

0 引 言

近些年来，无速度传感器控制因为运行成本低，运行性能良好，成为电机控制领域的研究热点。文献[1]模型参考自适应算法估计永磁同步电机转子位置角及转速，实现无速度传感器控制。文献[2]采用模糊超螺旋算法二阶滑模观测器，提高了转子位置估计精度，增强了控制系统的鲁棒性。扩展卡尔曼滤波算法以及改进的扩展卡尔曼滤波算法因为能够对系统状态实行在线估计，进而实现对系统的实时控制，也被广泛应用于电机控制领域[3-4]。文献[5]利用扩展卡尔曼滤波算法估计电机电流，实现了无电流传感器控制,对于电机转速及转子位置未进行研究。文献[6-8]分别采用中心差分扩展卡尔曼滤波算法、抗差扩展卡尔曼滤波算法以及改进的模糊卡尔曼滤波算法对感应电机进行转速估计，取得了良好的控制效果，提高了转速估计精度，但增加了计算过程的复杂程度。文献[9]采用低阶串行双扩展卡尔曼滤波算法，实现了永磁直线同步电机无速度传感器控制系统的设计，同样计算过程复杂。文献[10]采用平方根卡尔曼滤波算法对永磁同步电机实行无速度传感器控制，仿真效果良好。文献[11-13]采用扩展卡尔曼滤波算法估计电机转速及转子位置角，算法简单，但估计精度不高，滤波效果较差。

本文在扩展卡尔曼滤波(以下简称EKF)的基础上，采用带多重渐消因子的强跟踪扩展卡尔曼滤波算法来估计转速及转子位置，不仅提高滤波的稳定性和收敛性，而且算法相对简单，易于实现。……