CN104868814A - 凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法及装置，其中，方法包括以下步骤：当高转速模式运行时，获取电机端电压和相电流，并转化为αβ坐标系下的电压和电流，以估算出反电动势，从而得到转子角位置；当低转速或零转速模式运行时，向定子绕组注入对称三相高频旋转电压；通过对称三相高频旋转电压与电机的凸极的相互作用得到转子位置信息；将转子角位置或转子位置信息代入衔接算法的加权方程，以估算当前的转子位置和速度。本发明实施例的控制方法不但适用于高速，而且适用于低速和零速，并且增加了电机驱动的可靠性。

Description

凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法及装置

技术领域

本发明涉及电动机技术领域，特别涉及一种凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法。

背景技术

自20世纪80年代以来，现代电机技术、现代电力电子技术、微电子技术、控制技术及计算机技术等支撑技术快速发展，交流伺服控制技术发展已极大迈进，交流伺服系统性能日渐提高，价格趋于合理。由于永磁同步电机的效率高、尺寸小、转矩脉动小，永磁同步电机成为了电机伺服系统的一个发展趋势。但是，同步电机通常包括机械式位置传感器(编码器、测速发电机)来实现基于位置的控制算法，这类传感器有安装、电缆连接、故障等问题，并影响系统可靠性和限制系统使用范围，不符合集成应用系统要求。

具体地，相关技术中无机械传感器交流调速系统是指利用电机绕组中有关电信号，并且结合适当方法估计出转子位置和转速，实现转子位置自检测。其中，有很多方法提出了各种转子位置和速度检测方法，其大多数都是检测基波反电势来获转子位置信息。然而，这种基于基波激励方法实施虽然简单，但零速或低速时因反电势过小而根本无法检测，只适用于高转速运行。另外，相关技术中的这些方法需利用基波电压和电流信号计算转子位置和速度，导致对电机参数变化很敏感，鲁棒性差。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种能够提高使用适用性，并且增加电机驱动的可靠性的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法。

本发明的另一个目的在于提出一种凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制装置。

为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法，包括以下步骤：当永磁同步电机在高转速模式运行时，获取电机端电压和相电流；将所述电机端电压和相电流转化为αβ坐标系下的电压和电流；建立反电动势方程；将所述αβ坐标系下的电压和电流代入所述反电动势方程，以估算出反电动势；将所述反电动势代入反电动势-转子角位置关系方程，以得到转子角位置；当所述永磁同步电机在低转速模式或零转速模式运行时，向电机的定子绕组注入对称三相高频旋转电压；通过所述对称三相高频旋转电压与电机的凸极的相互作用，以得到转子位置信息；以及将所述转子角位置或所述转子位置信息代入衔接算法的加权方程，以估算当前的转子位置和速度。

根据本发明实施例提出的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法，首先在高转速模式运行时，通过获取电机端电压和相电流，并转化为αβ坐标系下的电压和电流，以根据反电动势方程估算出反电动势，从而得到转子角位置，其次在低转速或零转速模式运行时，向定子绕组注入对称三相高频旋转电压，从而得到转子位置信息，实现通过衔接算法将高速段及低速段得到的转子角位置和转子位置信息估算当前的转子位置和速度的目的，适用于全转速范围，不但适用于高速，而且适用于低速和零速，提高了使用适用性，并且增加了电机驱动的可靠性，鲁棒性好，抗干扰能力强。

另外，根据本发明上述实施例的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法还可以具有如下附加的技术特征：

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述反电动势方程为：

$\left\{\begin{array}{c}{e}_{\mathrm{\α}}^{\′}=\frac{\mathrm{\ω}}{s+\mathrm{\ω}}{K}_1\mathrm{sign}\left({\stackrel{\‾}{i}}_{\mathrm{\α}}\right)\\ e_{\mathrm{\β}}^{\′}=\frac{\mathrm{\ω}}{s+\mathrm{\ω}}{K}_1\mathrm{sign}\left({\stackrel{\‾}{i}}_{\mathrm{\β}}\right)\end{array}\right.,$

其中，ω为低通滤波器的截至频率，e′_α、e′_β为反电动势估计值、K₁为滑模观测器增益、为电流观测误差。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述反电动势-转子角位置关系方程为：

e_α＝-λω_esinθ_e

                                        ，

e_β＝λω_ecosθ_e

其中，e_α、e_β为反电动势、ω_e为电机角速度、θ_e为转子转角。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述对称三相高频旋转电压为：

$v_{\mathrm{qds}\_i}^s=\left[\begin{array}{c}{v}_{\mathrm{qsi}}^s\\ v_{\mathrm{dsi}}^s\end{array}\right]=v_{\mathrm{si}}\left[\begin{array}{c}\cos \left({\mathrm{\ω}}_{i}t\right)\\ -\sin \left({\mathrm{\ω}}_{i}t\right)\end{array}\right]=v_{\mathrm{si}}{e}^{{\mathrm{jw}}_{i}t},$

其中，为高频注入电压q轴和d轴的电压分量、v_si为高频注入电压幅值、ω_i为高频注入电压的角频率。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述衔接算法的加权方程为：

n＝k×n_H+(1-k)×n_L

                           ，

θ＝k×θ_H+(1-k)×θ_L

其中，k为权值、n_H为高速段滑模控制估计的转速、n_L为低速段高频注入估计的转速、θ_H为高速段滑模控制估计的转子角位置、θ_L为低速段高频注入估计的转子角位置。

本发明另一方面实施例提出了一种凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制装置，包括：采样模块，当永磁同步电机在高转速模式运行时，用于获取电机端电压和相电流；转换模块，用于将所述电机端电压和相电流转化为αβ坐标系下的电压和电流；创建模块，用于建立反电动势方程；计算模块，用于将所述αβ坐标系下的电压和电流代入所述反电动势方程，以估算出反电动势；第一获取模块，用于将所述反电动势代入反电动势-转子角位置关系方程，以得到转子角位置；注入模块，当所述永磁同步电机在低转速模式或零速转速模式运行时，用于向电机的定子绕组注入对称三相高频旋转电压；第二获取模块，用于通过所述对称三相高频旋转电压与电机的凸极的相互作用，以得到转子位置信息；以及第三获取模块，用于将所述转子角位置或所述转子位置信息代入衔接算法的加权方程，以估算当前的转子位置和速度。

根据本发明实施例提出的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制装置，首先在高转速模式运行时，通过获取电机端电压和相电流，并转化为αβ坐标系下的电压和电流，以根据反电动势方程估算出反电动势，从而得到转子角位置，其次在低转速或零转速模式运行时，向定子绕组注入对称三相高频旋转电压，从而得到转子位置信息，实现通过衔接算法将高速段及低速段得到的转子角位置和转子位置信息估算当前的转子位置和速度的目的，适用于全转速范围，不但适用于高速，而且适用于低速和零速，提高了使用适用性，并且增加了电机驱动的可靠性，鲁棒性好，抗干扰能力强。

另外，根据本发明上述实施例的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制装置还可以具有如下附加的技术特征：

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述反电动势方程为：

$\left\{\begin{array}{c}{e}_{\mathrm{\α}}^{\′}=\frac{\mathrm{\ω}}{s+\mathrm{\ω}}{K}_1\mathrm{sign}\left({\stackrel{\‾}{i}}_{\mathrm{\α}}\right)\\ e_{\mathrm{\β}}^{\′}=\frac{\mathrm{\ω}}{s+\mathrm{\ω}}{K}_1\mathrm{sign}\left({\stackrel{\‾}{i}}_{\mathrm{\β}}\right)\end{array}\right.,$

其中，ω为低通滤波器的截至频率，e′_α、e′_β为反电动势估计值、K₁为滑模观测器增益、为电流观测误差。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述反电动势-转子角位置关系方程为：

e_α＝-λω_e sinθ_e

                                     ，

e_β＝λω_e cosθ_e

其中，e_α、e_β为反电动势、ω_e为电机角速度、θ_e为转子转角。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述对称三相高频旋转电压为：

$v_{\mathrm{qds}\_i}^s=\left[\begin{array}{c}{v}_{\mathrm{qsi}}^s\\ v_{\mathrm{dsi}}^s\end{array}\right]=v_{\mathrm{si}}\left[\begin{array}{c}\cos \left({\mathrm{\ω}}_{i}t\right)\\ -\sin \left({\mathrm{\ω}}_{i}t\right)\end{array}\right]=v_{\mathrm{si}}{e}^{{\mathrm{jw}}_{i}t},$

其中，为高频注入电压q轴和d轴的电压分量、v_si为高频注入电压幅值、ω_i为高频注入电压的角频率。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述衔接算法的加权方程为：

n＝k×n_H+(1-k)×n_L

                           ，

θ＝k×θ_H+(1-k)×θ_L

其中，k为权值、n_H为高速段滑模控制估计的转速、n_L为低速段高频注入估计的转速、θ_H为高速段滑模控制估计的转子角位置、θ_L为低速段高频注入估计的转子角位置。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本发明实施例的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法的流程图；

图2为根据本发明一个实施例的基于扩展反电势模型的全阶滑模观测器的结构示意图；

图3为根据本发明一个实施例的高频电压信号注入的原理示意图；

图4为根据本发明一个实施例的加权算法的权值函数示意图；

图5为根据本发明一个实施例的转速为1000rpm时的估计转子转速和位置曲线示意图；

图6为根据本发明一个实施例的转速为4000rpm时的估计转子转速和位置曲线示意图；

图7为根据本发明一个实施例的转速为7000rpm时的估计转子转速和位置曲线示意图；

图8为根据本发明一个实施例的转速由1000rpm突变至3000rpm的曲线示意图；

图9为根据本发明一个实施例的转速为1500rpm运行时突加负载10Nm的曲线示意图；

图10为根据本发明一个实施例的10rpm的转速和位置估计曲线示意图；

图11为根据本发明一个实施例的50rpm的转速和位置估计曲线示意图；

图12为根据本发明一个实施例的100rpm的转速和位置估计曲线示意图；

图13为根据本发明一个实施例的500rpm的转速和位置估计曲线示意图；

图14为根据本发明一个实施例的1000rpm的转速和位置估计曲线示意图；

图15为根据本发明一个实施例的转速由100rpm突变至200rpm时的速度估计曲线示意图；

图16为根据本发明一个实施例的负载突变时转子的速度估计曲线示意图；

图17为根据本发明一个实施例的低速段(a)、低速段速度(b)和低速段位置(c)的曲线示意图；

图18为根据本发明一个实施例的速度中-高速突变(a)和速度中-高突变的速度和位置(b)的曲线示意图；

图19为根据本发明一个实施例的高速段曲线(a)和高速段速度和位置(b)的曲线示意图；以及

图20为根据本发明实施例的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

下面参照附图描述根据本发明实施例提出的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法及装置，首先将参照附图描述根据本发明实施例提出的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法。参照图1所示，该控制方法包括以下步骤：

S101，当永磁同步电机在高转速模式运行时，获取电机端电压和相电流。

S102，将电机端电压和相电流转化为αβ坐标系下的电压和电流。

S103，建立反电动势方程。

进一步地，在本发明的一个实施例中，反电动势方程为：

$\left\{\begin{array}{c}{e}_{\mathrm{\α}}^{\′}=\frac{\mathrm{\ω}}{s+\mathrm{\ω}}{K}_1\mathrm{sign}\left({\stackrel{\‾}{i}}_{\mathrm{\α}}\right)\\ e_{\mathrm{\β}}^{\′}=\frac{\mathrm{\ω}}{s+\mathrm{\ω}}{K}_1\mathrm{sign}\left({\stackrel{\‾}{i}}_{\mathrm{\β}}\right)\end{array}\right.,$

其中，ω为低通滤波器的截至频率，e′_α、e′_β为反电动势估计值、K₁为滑模观测器增益、为电流观测误差。

S104，将αβ坐标系下的电压和电流代入反电动势方程，以估算出反电动势。

S105，将反电动势代入反电动势-转子角位置关系方程，以得到转子角位置。

进一步地，在本发明的一个实施例中，反电动势-转子角位置关系方程为：

e_α＝-λω_e sinθ_e

                                         ，

e_β＝λω_e cosθ_e

其中，e_α、e_β为反电动势、ω_e为电机角速度、θ_e为转子转角。

具体地，永磁同步电机无位置传感器控制策略，其实就是调速系统中由软件算法递推得出的永磁转子位置角(转角)和转速来代替由位置传感器实现的转角和转速测量部分，其他的部分与常规的调速系统相同。

在本发明的一个实施例中，如图2所示，电机端电压和相电流经坐标变换转化为αβ坐标系的电压和电流，输入到滑模变观测器，估算出电机的转角和转速，经过PI控制器，输出电机控制电压，经过PWM(Pulse Width Modulation，脉冲宽度调制)逆变器放大后加到电机上。

αβ坐标系下的电机数学模型：

$\left\{\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{i}}_{\mathrm{\α}}=-\frac{R}{L}{i}_{\mathrm{\α}}-\frac{1}{L}{e}_{\mathrm{\α}}+\frac{u_{\mathrm{\α}}}{L}\\ {\stackrel{\·}{i}}_{\mathrm{\β}}=-\frac{R}{L}{i}_{\mathrm{\β}}-\frac{1}{L}{e}_{\mathrm{\β}}+\frac{u_{\mathrm{\β}}}{L}\end{array}\right.---\left(1\right)$

e_α＝-λω_esinθ_e

                              (2)

e_β＝λω_ecosθ_e

假设也就是当电机转速变化很慢时，电机的反电势数学模型为：

${\stackrel{\·}{e}}_{\mathrm{\α}}=-{\mathrm{\ω}}_e{e}_{\mathrm{\β}}---\left(3\right)$

${\stackrel{\·}{e}}_{\mathrm{\β}}=-{\mathrm{\ω}}_e{e}_{\mathrm{\α}}---\left(4\right)$

永磁同步电机转子位置只与反电动势的相位有关，反电动势为正弦波，其幅值与转速成正比。反电动势信息包含着电机转子的位置和转速信息，本文所要做的工作是设法获取电机的反电动势信息，解算出电机的转速和转角。

对于系统：

$\stackrel{\·}{x}=\mathrm{Ax}+\mathrm{Bu}---\left(5\right)$

其中x∈Rⁿ,A∈R^n*n,B∈R^n*m,u∈R^m和

$u=\left\{\begin{array}{c}{u}^{+},s\left(x\right)>0\\ u^{-},s\left(x\right)<0\end{array}\right.---\left(6\right)$

这里s(x)＝cx,c∈Rⁿ。在这个系统里。函数s(x)＝0描述了一个超平面，它把相平面分成两个区域，把s(x)及s(x)＝0叫做切换函数及切换面。通过开关面的切换，改变系统在状态空间中的切换面两边的结构。开关切换的法则称为控制策略，它保证系统具有滑动模态。当系统在滑模状态的时候，满足s(x)＝0，令

$x=\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ x_2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{i}_{\mathrm{\&alpha;}}\\ i_{\mathrm{\&beta;}}\end{array}\right],u=\left[\begin{array}{c}{e}_{\mathrm{\&alpha;}}\\ e_{\mathrm{\&beta;}}\end{array}\right],A=\left(\begin{array}{cc}-R/L& 0\\ 0& -R/L\end{array}\right),B=\left(\begin{array}{cc}-1/L& 0\\ 0& -1/L\end{array}\right)---\left(7\right)$

等效控制方法是一种描述滑模状态的方法。这种方法的第一步是在切换面上找到一个等效控制输入量U_eq。一旦等效控制的输入已知，滑模动态运动就可以用式(5)来描述，如果使状态曲线始终在切平面s(x)＝0上，是一个必要的条件。对式(5)的时间进行微分，得到：

$\stackrel{\&CenterDot;}{s}\left(x\right)=\frac{\&PartialD;s}{\&PartialD;x}\mathrm{Ax}+\frac{\&PartialD;s}{\&PartialD;x}\mathrm{Bu}=0---\left(8\right)$

对式(8)可以求出：

$U_{\mathrm{eq}}\left(x\right)=-{\left(\frac{\&PartialD;s}{\&PartialD;x}B\right)}^{-1}\frac{\&PartialD;s}{\&PartialD;x}\mathrm{Ax}---\left(9\right)$

根据式(6)，滑模观测器的方程为：

$\begin{array}{c}{\stackrel{\&CenterDot;}{\hat{i}}}_{\mathrm{\&alpha;}}=-\frac{R}{L}{\hat{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}+\frac{u_{\mathrm{\&alpha;}}}{L}-\frac{K_1}{L}\mathrm{sign}\left({\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}\right)\\ {\stackrel{\&CenterDot;}{\hat{i}}}_{\mathrm{\&beta;}}=-\frac{R}{L}{\hat{i}}_{\mathrm{\&beta;}}+\frac{u_{\mathrm{\&beta;}}}{L}-\frac{K_1}{L}\mathrm{sign}\left({\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}\right)\end{array}---\left(10\right)$

其中，K₁是固定的观测器增益，为观测值，其中为观测误差。假如参数己知，式(10)减去式(1)得到估算电流误差的动态方程：

$\begin{array}{c}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}=-\frac{R}{L}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}+\frac{e_{\mathrm{\&alpha;}}}{L}-\frac{K_1}{L}\mathrm{sign}\left({\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}\right)\\ {\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}=-\frac{R}{L}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}+\frac{e_{\mathrm{\&beta;}}}{L}-\frac{K_1}{L}\mathrm{sign}\left({\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}\right)\end{array}---\left(11\right)$

滑模观测器的稳定条件为：

$\begin{array}{c}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}\&times;{\stackrel{\&CenterDot;}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}}_{\mathrm{\&alpha;}}<0,{\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}\&times;{\stackrel{\&CenterDot;}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}}_{\mathrm{\&beta;}}<0\\ {\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}\&times;{\stackrel{\&CenterDot;}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}}_{\mathrm{\&alpha;}}={\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}\&times;[-\frac{R}{L}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}+\frac{e_{\mathrm{\&alpha;}}}{L}-\frac{K_1}{L}\mathrm{sign}\left({\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}\right)]\\ =\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{L}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}(e_{\mathrm{\&alpha;}}-K_1)-\frac{R}{L}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}^2& {\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}>0\\ \frac{1}{L}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}(e_{\mathrm{\&alpha;}}+K_1)-\frac{R}{L}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}^2& {\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}>0\end{array}\right.\end{array}---\left(12\right)$

同样的：

$\begin{array}{c}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}\&times;{\stackrel{\&CenterDot;}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}}_{\mathrm{\&beta;}}={\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}\&times;[-\frac{R}{L}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}+\frac{e_{\mathrm{\&beta;}}}{L}-\frac{K_1}{L}\mathrm{sign}\left({\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}\right)]\\ =\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{L}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}(e_{\mathrm{\&beta;}}-K_1)-\frac{R}{L}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}^2& {\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}>0\\ \frac{1}{L}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}(e_{\mathrm{\&beta;}}+K_1)-\frac{R}{L}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}^2& {\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}<0\end{array}\right.\end{array}---\left(13\right)$

根据滑模观测器理论，定义滑动超平面在定子电流误差 $s={\left[\begin{array}{cc}{\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}& {\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}\end{array}\right]}^T$ 上。

由于和当K₁>max(|e_α|,|e_β|)时就可以满足滑模观测器的稳定条件，进入滑模状态后，s(x)＝0，由式(11)得

$\left\{\begin{array}{c}{e}_{\mathrm{\&alpha;}}=K_1\mathrm{sign}\left({\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}\right)\\ e_{\mathrm{\&beta;}}=K_1\mathrm{sign}\left({\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}\right)\end{array}\right.---\left(14\right)$

采用低通滤波器进行滤波，从开关量中提取连续的反电动势，其估算值如下：

$\left\{\begin{array}{c}{e}_{\mathrm{\&alpha;}}^{\&prime;}=\frac{\mathrm{\&omega;}}{s+\mathrm{\&omega;}}{K}_1\mathrm{sign}\left({\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}\right)\\ e_{\mathrm{\&beta;}}^{\&prime;}=\frac{\mathrm{\&omega;}}{s+\mathrm{\&omega;}}{K}_1\mathrm{sign}\left({\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}\right)\end{array}\right.---\left(15\right)$

(15)式中的ω为低通滤波器的截至频率。

由反电动势并根据式(2)，就可以估算出转子的角位置信息。转子角位置估算值为：

${\mathrm{\&theta;}}^{\&prime;}={\tan }^{-1}(-\frac{e_{\mathrm{\&alpha;}}^{\&prime;}}{e_{\mathrm{\&beta;}}^{\&prime;}})---\left(16\right)$

S106，当永磁同步电机在低转速模式或零转速模式运行时，向电机的定子绕组注入对称三相高频旋转电压。

进一步地，在本发明的一个实施例中，对称三相高频旋转电压为：

$v_{\mathrm{qds}\_i}^s=\left[\begin{array}{c}{v}_{\mathrm{qsi}}^s\\ v_{\mathrm{dsi}}^s\end{array}\right]=v_{\mathrm{si}}\left[\begin{array}{c}\cos \left({\mathrm{\&omega;}}_{i}t\right)\\ -\sin \left({\mathrm{\&omega;}}_{i}t\right)\end{array}\right]=v_{\mathrm{si}}{e}^{{\mathrm{jw}}_{i}t},$

其中，为高频注入电压q轴和d轴的电压分量、v_si为高频注入电压幅值、ω_i为高频注入电压的角频率。

S107，通过对称三相高频旋转电压与电机的凸极的相互作用，以得到转子位置信息。

具体地，在低速和零速下，电机的反电动势不存在，则如上述高速时说明的那样，就不可能从反电动势提取位置信息。因此，本发明实施例可以采用高频电压信号注入法来估算转子的位置信息。其基本原理是向电机的定子绕组注入一个对称三相高频旋转电压，电压矢量在电机内产生旋转磁场，并产生高频载波电流。注入信号的角速度要远高于转子旋转角速度。如果电机磁路具有凸极性，那么就会对注入的高频载波电压信号产生调制作用，调制结果反映在高频载波电流响应中，使定子电流成为包含转子位置信息的高频载波电流，将其解调后，就会提取出有关转子位置的信息，实现电机的无传感器控制。

在本发明的一个实施例中，参照图2所示，采用旋转高频电压信号注入的无传感器控制系统结构框图如图2所示，当调速系统采用SVPWM电压源逆变器供电的情况下，可通过逆变器将一组三相平衡的高频电压信号直接迭加在电机的基波激励上。假设高频注入电压的角频率ω_i，幅值为v_si，则注入的高频电压信号可表示为

$v_{\mathrm{qds}\_i}^s=\left[\begin{array}{c}{v}_{\mathrm{qsi}}^s\\ v_{\mathrm{dsi}}^s\end{array}\right]=v_{\mathrm{si}}\left[\begin{array}{c}\cos \left({\mathrm{\&omega;}}_{i}t\right)\\ -\sin \left({\mathrm{\&omega;}}_{i}t\right)\end{array}\right]=v_{\mathrm{si}}{e}^{{\mathrm{jw}}_{i}t}---\left(17\right)$

那么，载波注入电压与电机的凸极互相作用，产生了高频载波电流信号：

$\left[\begin{array}{c}{i}_{\mathrm{qsi}}^s\\ i_{\mathrm{dsi}}^s\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{I}_{\mathrm{ip}}\sin \left({\mathrm{\&omega;}}_{i}t\right)+I_{\mathrm{in}}\sin ({2\mathrm{\&theta;}}_r-{\mathrm{\&omega;}}_{i}t)\\ I_{\mathrm{ip}}\cos \left({\mathrm{\&omega;}}_{i}t\right)+I_{\mathrm{in}}\cos ({2\mathrm{\&theta;}}_r-{\mathrm{\&omega;}}_{i}t)\end{array}\right]---\left(18\right)$

其中，I_ip，I_in分别为正、负序分量的幅值。

$\begin{array}{c}{I}_{\mathrm{ip}}=\frac{V_{\mathrm{si}}}{{\mathrm{\&omega;}}_i}\left[\frac{L}{L^2-{\mathrm{\&Delta;L}}^2}\right]\\ I_{\mathrm{in}}=\frac{V_{\mathrm{si}}}{{\mathrm{\&omega;}}_i}\left[\frac{L}{L^2-{\mathrm{\&Delta;L}}^2}\right]\end{array}---\left(19\right)$

其中L＝(L_d+L_q)/2平均电感，ΔL＝(L_q-L_d)/2为半差电感，θ_r为定子与转子间的空间电位置角。

在本发明的一个实施例中，只有负相序电流分量的相角中包含有转子的位置信息。因此，为了提取高频电流负相序分量相角中所包含的转子凸极位置信息，必须很好地滤除基波电流、载波频率电流和高频电流中的正序分量。基波电流与高频电流幅值相差很大，载波频率远比注入高频频率高，这两者都可通过常规的带通滤波器予以滤除。载波电流正相序分量与负相序分量的旋转方向相反，因此可通过同步轴系高通滤波器将正序电流成分滤除，即先将载波信号电流转换到与载波信号电压同步旋转的参考坐标系中，使载波电流的正相序分量呈现为直流，再利用高通滤波器将其滤除。但是，带通滤波器和同步轴系滤波器都会引起相位滞后，使得滤波前后的高频电流负序分量产生相位滞后，这是实际系统位置信号提取和位置辨识中必须注意的一个关键问题。滤去无关信号后，被跟踪的信号是一个相位由转子或磁通角调制的旋转电流矢量，可利用转子位置跟踪观测器实现转子空间位置的自检测。位置跟踪观测器的具体结构如图7中的虚线部分所示。为了提高跟踪精度，应先通过坐标变换把旋转电流矢量变换到一个与注入高频电压信号同速反向旋转的参考轴系中，然后采用能够实现相角调制的外差算法解调空间凸极调制的负相序分量，此时矢量角误差可表达为：

$\mathrm{\&epsiv;}=\sin (2{\widehat{\mathrm{\&theta;}}}_r-2\mathrm{\&theta;})---\left(20\right)$

这样，通过调节矢量角的误差使之趋于零，就可使转子位置的估计值收敛于真实值θ_r。对作时间微分，就可以获得转子角速度对于该位置跟踪观测器而言，由于引入了转矩指令值的前馈，因此其输出信号可以无相位滞后地跟踪其输入信号。值得指出的是，虽然位置跟踪观测器不产生相位滞后，但作为位置跟踪观测器输入信号的高频电流负序分量经滤波后已经发生相位滞后，因此跟踪观测器输出的转子位置估计值也必然滞后于真实值θ_r一定的角度，必须对转子位置跟踪观测器的输出角度进行补偿。当转速变化时，高频电流负序分量的相位和频率也会随之变化，导致滤波后电流滞后角度变化，因此当滤波器和系统的结构一定时，不同转速下必须选用不同的补偿角度。为了便于补偿，应选用有限冲激响应(FIR)滤波器。FIR滤波器易于数字实现，容易获得线性相位关系，确保估算角度的滞后只与滤波器的结构和电机转速有关，从而可以采用自适应的补偿方法，即在整个系统滤波器结构确定的条件下，根据估算速度调节补偿角度。

S108，将转子角位置或转子位置信息代入衔接算法的加权方程，以估算当前的转子位置和速度。

进一步地，在本发明的一个实施例中，衔接算法的加权方程为：

n＝k×n_H+(1-k)×n_L

                          ，

θ＝k×θ_H+(1-k)×θ_L

其中，k为权值、n_H为高速段滑模控制估计的转速、n_L为低速段高频注入估计的转速、θ_H为高速段滑模控制估计的转子角位置、θ_L为低速段高频注入估计的转子角位置。

在本发明的实施例中，本发明实施例针对低速和高速情况下的两种不同控制方法，提出了一种新的衔接算法，使得在整个速度范围内都进行无传感器操作。所建议的算法是将低速和高速无传感器算法的信息融合，采用加权算法对高低速段无位置算法估计出转子位置和速度进行计算。

n＝k×n_H+(1-k)×n_L

                                   (21)

θ＝k×θ_H+(1-k)×θ_L

式中，带有H下标的是滑模观测算法的结果，带有L下标的是高频注入法的结果。其中，参照图4所示，权值K的选取可以如图4所示。

进一步地，在本发明的一个实施例中，本发明实施例可以通过Mat-lab建立仿真模型，从而给出了高、低速运行下转子位置自检测结果。

其中，如图5、6、7所示，图5、6、7分别是电机运行在1000rpm，4000rpm，7000rpm下的仿真图，其中(a)为估计转速和实际转速图；(b)是电机运行在1000rpm，4000rpm，7000rpm下的估计位置和实际位置对比图。

电机在t＝0.2s时，转速由1000rpm突变到3000rpm，转子速度和位置仿真结果如图8所示。

电机在t＝0.2s时，电机由空载运行，突加载10Nm，转子速度和位置仿真结果如图9所示。

通过采用高频旋转电压法对低速段的无位置算法的仿真分析，可知，速度和位置估计系统的稳态性能良好，动态性能很差，在电机速度突变时，转子速度和位置不能及时的跟踪，产生速度震荡，但一旦速度稳定下来，算法的估计性能良好；在电机的负载突变时，算法响应较快速，可以很快将速度稳定下来，说明系统的鲁棒性好，抗扰动能力强。综上得出结论，高频电压注入法能够对正确的估计转子速度和位置，鲁棒性强，但动态响应能力差，因此算法的动态响应能力有待提高。

进一步地，采用的高频旋转电压的幅值为10V，频率为1000Hz，注入到两相静止坐标系中。

如图10、11、12、13、14所示，图10、11、12、13、14分别是针对转速为10rpm，50rpm，100rpm，500rpm，1000rpm下的仿真，其中(a)为实际速度和给定速度的对比，(b)为实际转子位置和给定转子位置的对比，(c)为转子位置误差。由图10可以看出10rpm下的稳态位置误差为0.03rad。由图11可以看出50rpm下的稳态位置误差为0.01rad。由图12可以看出100rpm下的稳态位置误差为-0.015rad。由图13可以看出500rpm下的稳态位置误差为0.225rad。由图14可以看出1000rpm下的稳态位置误差为0.5rad。

图15为转速由100rpm阶跃到200rpm时的速度估计曲线。

图16为500rpm给定转速下，电机转矩由5Nm突变至10Nm时的速度估计曲线和实际速度曲线。

通过采用滑模观测法对高速段的无位置算法仿真分析，可以观测到高速段的滑模观测法对速度和位置跟踪稳定，在电机转速突变、负载突变等外加干扰下，算法均能快速的跟踪到实际转子位置，说明滑模观测器算法的快速性好，精度高，切入闭环后，电机运转良好，验证了高速段滑模观测器算法的正确性。

进一步地，采用加权算法实现高低速段的算法融合，进行电机全速度段的仿真。加权仿真结果如图17、18、19所示，因为选取的切换段为200-400rpm，因此在低于200rpm的速度时，高频注入法发挥作用，在高于400rpm的速度时，滑模观测器的法发挥作用。在这两者之间的速度时，融合算法能够实现在不同速度下的平滑切换。

根据本发明实施例提出的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法，通过对低速段采用高频旋转电压注入法来提取转子的位置信息；高速段的无位置控制算法采用滑模观测器算法，最后采用加权融合算法将高、低速段无传感器算法信息进行融合来估算转子的位置信息。具体地，首先在高转速模式运行时，通过获取电机端电压和相电流，并转化为αβ坐标系下的电压和电流，以根据反电动势方程估算出反电动势，从而得到转子角位置，其次在低转速或零转速模式运行时，向定子绕组注入对称三相高频旋转电压，从而得到转子位置信息，实现通过衔接算法将高速段及低速段得到的转子角位置和转子位置信息估算当前的转子位置和速度的目的，适用于全转速范围，不但适用于高速，而且适用于低速和零速，提高了使用适用性，并且增加了电机驱动的可靠性，鲁棒性好，抗干扰能力强。另外，本发明实施例通过Mat-lab建立了仿真模型，从而给出高、低速运行下转子位置自检测结果。

下面参照附图描述根据本发明实施例提出的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制装置。参照图20所示，该控制装置100包括：采样模块10、转换模块20、创建模块30、计算模块40、第一获取模块50、注入模块60、第二获取模块70和第三获取模块80。

其中，当永磁同步电机在高转速模式运行时，采样模块10用于获取电机端电压和相电流。转换模块20用于将电机端电压和相电流转化为αβ坐标系下的电压和电流。创建模块30用于建立反电动势方程。计算模块40用于将αβ坐标系下的电压和电流代入反电动势方程，以估算出反电动势。第一获取模块50用于将反电动势代入反电动势-转子角位置关系方程，以得到转子角位置。当永磁同步电机在低转速模式或零速转速模式运行时，注入模块60用于向电机的定子绕组注入对称三相高频旋转电压。第二获取模块70用于通过对称三相高频旋转电压与电机的凸极的相互作用，以得到转子位置信息。第三获取模块80用于将转子角位置或转子位置信息代入衔接算法的加权方程，以估算当前的转子位置和速度

进一步地，在本发明的一个实施例中，反电动势方程为：

$\left\{\begin{array}{c}{e}_{\mathrm{\&alpha;}}^{\&prime;}=\frac{\mathrm{\&omega;}}{s+\mathrm{\&omega;}}{K}_1\mathrm{sign}\left({\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}\right)\\ e_{\mathrm{\&beta;}}^{\&prime;}=\frac{\mathrm{\&omega;}}{s+\mathrm{\&omega;}}{K}_1\mathrm{sign}\left({\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}\right)\end{array}\right.,$

其中，ω为低通滤波器的截至频率，e′_α、e′_β为反电动势估计值、K₁为滑模观测器增益、 为电流观测误差。

进一步地，在本发明的一个实施例中，反电动势-转子角位置关系方程为：

e_α＝-λω_e sinθ_e

                                ，

e_β＝λω_e cosθ_e

其中，e_α、e_β为反电动势、ω_e为电机角速度、θ_e为转子转角。

进一步地，在本发明的一个实施例中，对称三相高频旋转电压为：

$v_{\mathrm{qds}\_i}^s=\left[\begin{array}{c}{v}_{\mathrm{qsi}}^s\\ v_{\mathrm{dsi}}^s\end{array}\right]=v_{\mathrm{si}}\left[\begin{array}{c}\cos \left({\mathrm{\&omega;}}_{i}t\right)\\ -\sin \left({\mathrm{\&omega;}}_{i}t\right)\end{array}\right]=v_{\mathrm{si}}{e}^{{\mathrm{jw}}_{i}t},$

其中，为高频注入电压q轴和d轴的电压分量、v_si为高频注入电压幅值、ω_i为高频注入电压的角频率。

进一步地，在本发明的一个实施例中，衔接算法的加权方程为：

n＝k×n_H+(1-k)×n_L

                                     ，

θ＝k×θ_H+(1-k)×θ_L

其中，k为权值、n_H为高速段滑模控制估计的转速、n_L为低速段高频注入估计的转速、θ_H为高速段滑模控制估计的转子角位置、θ_L为低速段高频注入估计的转子角位置。

需要说明的是，本发明实施例的装置的具体实现部分与方法部分的具体实现方式类似，为了减少冗余，此处不做赘述。

根据本发明实施例提出的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法，通过对低速段采用高频旋转电压注入法来提取转子的位置信息；高速段的无位置控制算法采用滑模观测器算法，最后采用加权融合算法将高、低速段无传感器算法信息进行融合来估算转子的位置信息。具体地，首先在高转速模式运行时，通过获取电机端电压和相电流，并转化为αβ坐标系下的电压和电流，以根据反电动势方程估算出反电动势，从而得到转子角位置，其次在低转速或零转速模式运行时，向定子绕组注入对称三相高频旋转电压，从而得到转子位置信息，实现通过衔接算法将高速段及低速段得到的转子角位置和转子位置信息估算当前的转子位置和速度的目的，适用于全转速范围，不但适用于高速，而且适用于低速和零速，提高了使用适用性，并且增加了电机驱动的可靠性，鲁棒性好，抗干扰能力强。另外，本发明实施例通过Mat-lab建立了仿真模型，从而给出高、低速运行下转子位置自检测结果。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

当永磁同步电机在高转速模式运行时，获取电机端电压和相电流；

将所述电机端电压和相电流转化为αβ坐标系下的电压和电流；

建立反电动势方程；

将所述αβ坐标系下的电压和电流代入所述反电动势方程，以估算出反电动势；

将所述反电动势代入反电动势-转子角位置关系方程，以得到转子角位置；

当所述永磁同步电机在低转速模式或零转速模式运行时，向电机的定子绕组注入对称三相高频旋转电压；

通过所述对称三相高频旋转电压与电机的凸极的相互作用，以得到转子位置信息；以及

将所述转子角位置或所述转子位置信息代入衔接算法的加权方程，以估算当前的转子位置和速度。

2.根据权利要求1所述的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法，其特征在于，所述反电动势方程为：

$\left\{\begin{array}{c}{e}_{\mathrm{\&alpha;}}^{\&prime;}=\frac{\mathrm{\&omega;}}{s+\mathrm{\&omega;}}{K}_1\mathrm{sign}\left({\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}\right)\\ e_{\mathrm{\&beta;}}^{\&prime;}=\frac{\mathrm{\&omega;}}{s+\mathrm{\&omega;}}{K}_1\mathrm{sign}\left({\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}\right)\end{array}\right.\text{,}$

其中，ω为低通滤波器的截至频率，e′_α、e′_β为反电动势估计值、K₁为滑模观测器增益、为电流观测误差。

3.根据权利要求1所述的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法，其特征在于，所述反电动势-转子角位置关系方程为：

e_α＝-λω_esinθ_e，

e_β＝λω_ecosθ_e

其中，e_α、e_β为反电动势、ω_e为电机角速度、θ_e为转子转角。

4.根据权利要求1所述的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法，其特征在于，所述对称三相高频旋转电压为：

$v_{\mathrm{qds}\_i}^s=\left[\begin{array}{c}{v}_{\mathrm{qsi}}^s\\ v_{\mathrm{dsi}}^s\end{array}\right]=v_{\mathrm{si}}\left[\begin{array}{c}\cos \left({\mathrm{\&omega;}}_{i}t\right)\\ -\sin \left({\mathrm{\&omega;}}_{i}t\right)\end{array}\right]=v_{\mathrm{si}}{e}^{j{w}_{i}t},$

其中，为高频注入电压q轴和d轴的电压分量、v_si为高频注入电压幅值、ω_i为高频注入电压的角频率。

5.根据权利要求1所述的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法，其特征在于，所述衔接算法的加权方程为：

n＝k×n_H+(1-k)×n_L

                   ，

θ＝k×θ_H+(1-k)×θ_L

其中，k为权值、n_H为高速段滑模控制估计的转速、n_L为低速段高频注入估计的转速、θ_H为高速段滑模控制估计的转子角位置、θ_L为低速段高频注入估计的转子角位置。

6.一种凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制装置，其特征在于，包括：

采样模块，当永磁同步电机在高转速模式运行时，用于获取电机端电压和相电流；

转换模块，用于将所述电机端电压和相电流转化为αβ坐标系下的电压和电流；

创建模块，用于建立反电动势方程；

计算模块，用于将所述αβ坐标系下的电压和电流代入所述反电动势方程，以估算出反电动势；

第一获取模块，用于将所述反电动势代入反电动势-转子角位置关系方程，以得到转子角位置；

注入模块，当所述永磁同步电机在低转速模式或零速转速模式运行时，用于向电机的定子绕组注入对称三相高频旋转电压；

第二获取模块，用于通过所述对称三相高频旋转电压与电机的凸极的相互作用，以得到转子位置信息；以及

第三获取模块，用于将所述转子角位置或所述转子位置信息代入衔接算法的加权方程，以估算当前的转子位置和速度。

7.根据权利要求6所述的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法，其特征在于，所述反电动势方程为：

$\left\{\begin{array}{c}{e}_{\mathrm{\&alpha;}}^{\&prime;}=\frac{\mathrm{\&omega;}}{s+\mathrm{\&omega;}}{K}_1\mathrm{sign}\left({\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&alpha;}}\right)\\ e_{\mathrm{\&beta;}}^{\&prime;}=\frac{\mathrm{\&omega;}}{s+\mathrm{\&omega;}}{K}_1\mathrm{sign}\left({\stackrel{\&OverBar;}{i}}_{\mathrm{\&beta;}}\right)\end{array}\right.\text{,}$

其中，ω为低通滤波器的截至频率，e′_α、e′_β为反电动势估计值、K₁为滑模观测器增益、为电流观测误差。

8.根据权利要求6所述的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法，其特征在于，所述反电动势-转子角位置关系方程为：

e_α＝-λω_esinθ_e

                  ，

e_β＝λω_ecosθ_e

其中，e_α、e_β为反电动势、ω_e为电机角速度、θ_e为转子转角。

9.根据权利要求6所述的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法，其特征在于，所述对称三相高频旋转电压为：

$v_{\mathrm{qds}\_i}^s=\left[\begin{array}{c}{v}_{\mathrm{qsi}}^s\\ v_{\mathrm{dsi}}^s\end{array}\right]=v_{\mathrm{si}}\left[\begin{array}{c}\cos \left({\mathrm{\&omega;}}_{i}t\right)\\ -\sin \left({\mathrm{\&omega;}}_{i}t\right)\end{array}\right]=v_{\mathrm{si}}{e}^{j{w}_{i}t},$

其中，为高频注入电压q轴和d轴的电压分量、v_si为高频注入电压幅值、ω_i为高频注入电压的角频率。

10.根据权利要求6所述的凸极式永磁同步电机无位置传感器的控制方法，其特征在于，所述衔接算法的加权方程为：

n＝k×n_H+(1-k)×n_L

                   ，

θ＝k×θ_H+(1-k)×θ_L

其中，k为权值、n_H为高速段滑模控制估计的转速、n_L为低速段高频注入估计的转速、θ_H为高速段滑模控制估计的转子角位置、θ_L为低速段高频注入估计的转子角位置。