程亚楠，刁 俊，苏子华，魏瑞丽，隋 栋

(1.中国航天科工集团第二研究院，北京 100039；2.北京航天长峰股份有限公司，北京 100039；3.北京建筑大学电气与信息工程学院，北京 102627)

0 引言

永磁同步电机(PMSM)因具有体积小、功率密度高、响应速度快等特点，在航空航天、新能源汽车、医疗器械等领域发挥着巨大的潜力[1]。在医疗器械领域的急救转运呼吸机中，通常采用永磁同步电机带动涡轮叶片压缩大气产生通气所需要的压力和流量，从而避免携带高压空气瓶，减少医护人员的救援负担。然而传统的永磁同步电机一般采用霍尔传感器或光电编码器获取转子的位置信息以控制电机的精确换向，传感器的引入不仅增加了产品的体积和成本，同时户外救援过程中的温差、噪声等不可避免的环境变化容易导致传感器损坏或者特性劣化，从而降低呼吸机系统的可靠性，对病人生命健康产生巨大的安全隐患。因此，永磁同步电机无传感器控制算法的研究对提高急救转运呼吸机系统的稳定性有着重要意义[2]。

目前永磁同步电机无传感器矢量控制算法根据基波信号的数学模型和与转速位置相关的物理量估算出转子的位置信息，常用的有模型参考自适应法(MRAS)[3-4]，扩展卡尔曼滤波法(EKF)[5-6]、滑模观测器法(SMO)[7-8]、神经网络算法[9-10]等；其中滑模观测器法具有算法简单、对模型参数变化和外部扰动不敏感等优点，在实际的电机控制领域逐渐成为主流。滑模观测器的实质是通过定子给定电流和反馈电流的误差重构反电动势，利用符号函数高频切换来不断修正反电动势，使实际电流值快速收敛于给定电流值，并从观测到的反电动势信号中提取转子的位置和转速信息[11]。……