苗敬利，于俊林，马晨浩，孙立城，张书华

(河北工程大学 信息与电气工程学院，河北 邯郸 056038)

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得益于稀土永磁材料及电力电子技术的发展，永磁同步电机(PMSM)以其质量轻、效率高、体积小等优势在各领域得到广泛应用[1]，然而在应用中存在位置传感器维护成本昂贵、安装空间受限等问题。因此，在PMSM控制领域中关于无传感器的研究一直受到国内外专家学者的重视。

现阶段，研究人员针对无传感器控制问题提出多种有效算法，以进行PMSM转子位置和转速的估计，如SMO(滑模观测器)，其优点在于具有良好的鲁棒性，便于实现，缺点是对电机相关参数估计不稳定[2]。MRAS(模型参考自适应系统)由自适应率、参考模型、可调模型组成控制策略，但难以适应参数，鲁棒性较差[3]。神经网络法有效地提高了电机控制系统的精度和稳定性，但其计算量大，实际应用尚不成熟[4]。EKF(扩展卡尔曼滤波)可实时跟踪系统的状态进行有效输出，同时可减少干扰、抑制噪声，即使当噪声估算不准确时，依旧能够让观测器收敛[5]。

滑模控制作为适用广泛的自动控制系统的设计方法，它的主要功能是对趋近律进行设计以及滑模面的选取，并且与控制对象的参数、外界扰动无关[6]。二阶超螺旋滑模控制(STSM)算法只需要滑模变量，并且具有很强的鲁棒性，已成功应用于电机的驱动控制[7]。

本文以扩展卡尔曼滤波算法为基础，建立基于EKF算法的估算转子位置和转速的数学模型，根据高阶滑模控制理论，设计二阶超螺旋滑模控制器取代PI控制器作为电流环调节器，并给出了收敛和稳定条件。……