作者与机构
本文由Ying Zuo（IEEE学生会员）、Chunyan Lai（IEEE高级会员）与K. Lakshmi Varaha Iyer（IEEE高级会员）合作完成。Ying Zuo和Chunyan Lai来自加拿大蒙特利尔康考迪亚大学电气与计算机工程系，K. Lakshmi Varaha Iyer任职于美国密歇根州特洛伊市的Magna International Inc.公司研发部门。论文发表于2023年9月的《IEEE Transactions on Power Electronics》第38卷第9期，项目得到加拿大自然科学与工程研究委员会（NSERC）和Magna International Inc.的资助。
主题与背景
本文对永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Machines, PMSM）驱动系统中基于滑模观测器（Sliding Mode Observer, SMO）的无传感器控制方法进行了系统性综述。PMSM凭借高功率密度、高效率等优势广泛应用于伺服控制、电动汽车等领域，但其高性能控制通常依赖机械传感器获取转子位置与转速信息。然而，机械传感器不仅增加系统成本和复杂度，还易受恶劣环境影响。因此，无传感器控制策略成为研究热点，其中SMO因其结构简单、鲁棒性强备受关注。
观点：SMO设计可选择静止坐标系（αβ坐标系）或旋转坐标系（dq坐标系），二者各有优劣。
- αβ坐标系设计：
- 基于扩展电动势模型（Extended Electromotive Force, EEMF），通过Lyapunov稳定性定理设计滑模增益，需低通滤波器提取电动势分量，但会引入相位延迟。
- 支持证据：式(3)-(12)推导了滑模控制的稳定性条件，图3展示了传统SMO结构，需通过锁相环（PLL）提取位置信息以避免反正切函数的噪声敏感性问题。
- dq坐标系设计：
- 在估计旋转坐标系下，观测值为直流信号，无需相位补偿，但转速估计误差会导致位置误差，动态性能受限。
- 支持证据：式(17)表明，转速估计偏差会引入位置误差，尤其瞬态工况下更显著（文献[26]）。
观点：传统SMO存在抖振现象和无限时间收敛问题，需通过改进策略优化。
- 抖振抑制技术：
- 连续切换函数：用饱和函数或Sigmoid函数替代符号函数（sgn），降低边界层内的抖振，但需权衡收敛速度与鲁棒性（图5对比）。
- 高阶SMO：将电流和电动势均作为状态变量，如二阶SMO（式18）和超螺旋算法（Super-Twisting Algorithm, STA），通过积分作用抑制高频切换（式20）。
- 自适应增益：根据扰动实时调整增益（式21），或结合模糊逻辑控制器（Fuzzy Logic Controller, FLC）动态调节（文献[54]-[56]）。
- 有限时间收敛设计：
- 非奇异终端滑模（Non-singular Terminal SMO, NTSMO）通过非线性滑模面（式24）实现有限时间收敛，但离散化后稳定性需重新验证（文献[66]-[67]）。
- 高阶滑模（Higher Order TSM, HOTSMO）结合积分误差项（式26），但参数设计复杂且计算负担高。
观点：参数变化、低频比和逆变器非线性会显著影响SMO性能。
- 电机参数敏感性：
- 定子电阻和q轴电感不匹配会导致位置估计偏差（图7），d轴电感不匹配则引发抖振（图8）。在线参数辨识方法（如递归最小二乘法、仿射投影算法）可缓解此问题（文献[75]-[82]）。
- 低频比问题：
- 当PWM频率与基波频率比值（fratio）较低时，离散化误差增大。精确离散化方法（如Tustin逼近、精确离散化）可将稳定范围扩展至fratio=5（图10-11）。
- 逆变器非线性补偿：
- 死区效应引入6k±1次谐波，导致位置估计误差（式38）。前馈电压补偿或谐波滤波（如准PR控制器）可抑制谐波影响（文献[104]-[110]）。
亮点
- 创新方法：首次系统总结了STA-SMO和HOTSMO在有限时间收敛与抖振抑制中的平衡设计。
- 跨领域分析：结合控制理论（Lyapunov稳定性、滑模控制）与电机驱动技术（EEMF模型、离散化方法），为后续研究提供方法论参考。
未来趋势
作者指出需进一步探索SMO在极低速域的融合控制策略（如结合高频注入）、故障条件下的观测器重构，以及基于人工智能的自适应增益优化。