
无位置传感器控制的永磁电机改进超螺旋滑模观测器
近年来,永磁电机的应用愈发广泛,但它的一个常见挑战就是如何在无位置传感器的情况
下进行有效的控制。为此,超螺旋滑模观测器(STA-SMO)应运而生,并得到了广泛的关
注。虽然它能够克服传统 SMO 的抖振现象,但在面对系统因扰动而远离滑模面时,其传
统的算法在收敛时间上仍然存在着挑战。为了解决这一问题,本文将探讨一种改进的超螺
旋滑模观测器在永磁同步电机无位置传感器控制中的应用。
一、STA-SMO 的挑战
传统的 STA-SMO 算法在滑模面附近具有强大的抗干扰能力,但当系统受到扰动而远离滑
模面时,其收敛时间较长,且这一时间仅与观测器增益系数和系统扰动上界有关。这意味
着在面对系统动态变化时,传统的 STA-SMO 可能无法迅速地回到滑模面上,从而影响了
系统的整体性能。
二、改进的超螺旋滑模观测器
为了解决上述问题,我们提出了一种改进的超螺旋滑模观测器。这种观测器在传统 STA-
SMO 的基础上增加了观测误差的线性项。这一改进增强了系统模态趋近过程的动态性能和
抗干扰能力,使得观测器在面对系统动态变化时能够更迅速地回到滑模面上。
三、技术细节与代码片段
在技术实现上,我们首先需要定义系统的状态方程和输出方程。然后,通过引入观测误差
的线性项,我们可以构建出改进的超螺旋滑模观测器的数学模型。在代码实现上,这通常
涉及到对电机控制算法的修改和优化。以下是一个简单的代码片段,展示了如何在电机控
制算法中实现这一改进:
```python
# 假设我们已经有了传统的 STA-SMO 算法的实现
# 下面是在其基础上增加观测误差线性项的代码片段
def improved_sta_smo(system_state, system_output, error_linear_term):
# 计算观测误差
observation_error = ... # 这里是计算观测误差的代码
# 增加观测误差的线性项
modified_error = observation_error + error_linear_term
# 使用改进的误差进行 STA-SMO 算法的计算