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江蘇大學電氣信息工程學院的研究人員孫宇新、沈啟康等，在2018年第13期《電工技術學報》上撰文指出，無軸承電機是集旋轉(zhuǎn)與懸浮于一體的新型電機，在轉(zhuǎn)矩繞組和懸浮力繞組磁場的共同作用下實現(xiàn)轉(zhuǎn)子的穩(wěn)定懸浮。無軸承電機具有成本低、齒槽脈動轉(zhuǎn)矩低、結(jié)構(gòu)簡單、弱磁調(diào)速范圍寬等優(yōu)良特性，非常適合應用于高速精密數(shù)控機床及高壓密封泵等高速驅(qū)動的高新技術領域。

無軸承異步電機通常采用氣隙磁場定向控制實現(xiàn)動態(tài)解耦控制[1]。為了實現(xiàn)轉(zhuǎn)矩和徑向懸浮力之間的解耦控制需要準確檢測轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)速。傳統(tǒng)的異步電機通常在轉(zhuǎn)軸上安裝機械式傳感器或光電編碼器來檢測轉(zhuǎn)速，但無軸承異步電機穩(wěn)定運行時轉(zhuǎn)子處于自懸浮狀態(tài)，轉(zhuǎn)子位置、速度及徑向位移更容易產(chǎn)生振動和突變，在轉(zhuǎn)軸上安裝傳感器會嚴重影響電機性能，因此無軸承電機的無速度傳感器研究問題已成為無軸承電機技術進一步發(fā)展的關鍵技術之一。如何實現(xiàn)平穩(wěn)及負載突變狀態(tài)下轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速的準確估計是無軸承電機無速度傳感器研究的重點。

近幾十年來，國內(nèi)外學者研究的無速度傳感器控制方法主要有滑模觀測器法[2,3]、神經(jīng)網(wǎng)絡法[4]、高頻信號注入法[5,6]、模型參考自適應法[7,8]、擴展卡爾曼濾波器（Extended Kalman Filter, EKF）算法[9-12]等。其中EKF算法不受電壓直流偏移量的影響，可有效抑制噪聲，估計精度高，估算范圍廣，因此在電機無速度傳感器控制中得到了廣泛應用。

但EKF算法抗干擾能力較差且對電機參數(shù)敏感[13]，在電機運行過程中電機參數(shù)會隨溫度、頻率和負載的變化發(fā)生改變，從而影響無速度傳感器的性能，因此如何提高卡爾曼濾波器的魯棒性能成為目前的研究熱點。

針對此問題，文獻[14]提出了一種基于抗差擴展卡爾曼濾波器的轉(zhuǎn)速估計方法，在擴展卡爾曼濾波器的基礎上引入抗粗差環(huán)節(jié)，可以使系統(tǒng)遇到干擾時更快收斂，但該方法主要是針對定子電壓和狀態(tài)向量中的干擾，并沒有考慮到電機本身參數(shù)的變化。文獻[15]設計了一種魯棒卡爾曼濾波和自適應轉(zhuǎn)速估計，減小了參數(shù)變化對系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響。但該方法在增強系統(tǒng)魯棒特性的同時也影響了參數(shù)準確時的估計精度。

文獻[16]提出一種改進SRUKF濾波，通過引入時變漸消因子和弱化因子，實時修正濾波增益矩陣和誤差協(xié)方差平方根矩陣，使系統(tǒng)在狀態(tài)突變或負載擾動時具有更強的魯棒性，但該算法過于復雜，運算量較大，且只在電機參數(shù)變化較小的情況下適用。

為了在不影響轉(zhuǎn)速估算精度的情況下減小電機參數(shù)變化對轉(zhuǎn)速估計的影響，增強系統(tǒng)的魯棒性，本文提出了一種新型擴展卡爾曼濾波器，將電機參數(shù)作為待辨識狀態(tài)向量增廣到系統(tǒng)模型中，分別構(gòu)造三個狀態(tài)方程串聯(lián)起來，在每個采樣周期內(nèi)交換參數(shù)實現(xiàn)實時的檢測，使系統(tǒng)穩(wěn)定運行。該方法算法簡單，并能有效減小電機參數(shù)變化對轉(zhuǎn)速估計的影響。仿真和實驗結(jié)果驗證了算法的有效性。

圖4 無軸承異步電機的控制框圖

圖15 實驗裝置照片

作者最后指出，本文針對傳統(tǒng)無軸承異步電機的無速度傳感器矢量控制精度受制于電機參數(shù)敏感易變的不足，提出了一種新型串聯(lián)擴展卡爾曼濾波器。將電機參數(shù)作為待辨識狀態(tài)向量增廣到系統(tǒng)模型中實現(xiàn)電機參數(shù)的在線檢測，采取三個降階狀態(tài)方程的串聯(lián)結(jié)構(gòu)，在每個采樣周期內(nèi)檢測并交換電機參數(shù)，不僅能夠減小電機參數(shù)變化對轉(zhuǎn)速估計的影響，提高系統(tǒng)的精度和性能，還能減小芯片的計算負荷，增強算法的實用性。

對所提方法分別進行了仿真和實驗驗證，并將結(jié)果與傳統(tǒng)EKF進行了對比，實驗結(jié)果顯示：當轉(zhuǎn)子電感Lr和轉(zhuǎn)子電阻Rr發(fā)生變化時，采用新型串聯(lián)卡爾曼濾波器相對于傳統(tǒng)EKF能有效降低穩(wěn)態(tài)估計誤差和偏移，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運行。但為了確保轉(zhuǎn)速估算精度，這種新型串聯(lián)擴展卡爾曼濾波器建立在電機的六階狀態(tài)方程的數(shù)學模型上，在增廣后計算量較大，因此如何在降階的數(shù)學模型上應用該方法將是下一步研究的問題。

（原文標題為“基于新型卡爾曼濾波器的無軸承異步電機無速度傳感器控制”；DOI：10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.170757）