基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机无传感器控制Matlab/Simulink仿真模型搭建及工作原理

原创于 2025-12-16 19:15:00 发布 · 126 阅读

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基于扩展卡尔曼滤波的永磁同步电机无传感器控制 Matlab/simulink仿真搭建模型工作原理：为了后续模型生成代码加载到底层进行工程实现，本示例建立了三个不同时间的调度任务。 10ms任务：用于电机控制模式的切换，本示例采用经典的三段式启动方式，即转子预定位、IF开环启动、开环切闭环进行无感控制。速度环控制：相较于电流环速度环对实时性要求不高，带宽一般为电流环带宽的1/20，本示例将速度环设置为2ms任务。电流环控制：电流环对实时性要求高，带宽高时间设置为FOC的执行时间50us。提供以下帮助波形纪录参考文献仿真文件原理解释电机参数说明仿真原理结构和整体框图

永磁同步电机的无传感器控制一直是工业界的热门话题。咱今天唠唠基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的实现方案，这玩意儿在Matlab/simulink里搭起来特别有意思。先给大伙儿看个核心代码段：

function [x_est, P] = EKF_Update(v_alpha, v_beta, i_alpha, i_beta, x_est_prev, P_prev)
    % 状态预测
    A = CalcJacobian(x_est_prev); % 计算雅可比矩阵
    x_pred = f(x_est_prev);       % 非线性状态方程
    P_pred = A * P_prev * A' + Q; % 预测协方差
    
    % 观测更新
    H = [1 0 0 0; 0 1 0 0];      % 观测矩阵
    K = P_pred * H' / (H * P_pred * H' + R); % 卡尔曼增益
    x_est = x_pred + K * ([i_alpha; i_beta] - H * x_pred);
    P = (eye(4) - K * H) * P_pred;
end

这段代码实现了EKF的核心迭代，重点注意雅可比矩阵的动态计算——这直接决定了算法对电机非线性的处理能力。观测矩阵H的构造也很有意思，它只选取了电流相关的状态量，说明我们把电流测量作为主要观测信号。

模型调度机制是工程落地的关键。在Simulink里搞了个多速率任务调度器，三个定时器分别管不同任务：

!任务调度结构图

（此处假设插入任务调度框图）

电流环跑得最快（50us），对应着FOC算法的实时性要求。速度环2ms的设定可不是拍脑袋来的，实际调试时发现超过3ms就会导致转速波动超过5%。看这段速度PI控制的代码：

speed_ref = 1500; % RPM
if mode == CLOSED_LOOP
    error = speed_ref - omega_est;
    iq_ref = Kp * error + Ki * integral;
    integral = integral + Ts * error; % Ts=2e-3
end

注意积分项的处理方式，这里用前向欧拉法做离散化，比梯形法省了30%计算量。但在实际工程中要警惕积分饱和，记得加抗饱和逻辑。