53、电机与物联网技术：无传感器感应电机调速及物联网网关系统解析

电机与物联网技术：无传感器感应电机调速及物联网网关系统解析

1. 无传感器感应电机调速技术

1.1 研究背景与问题提出

无传感器感应电机驱动系统具有可靠性高和成本低的优势，因其无需使用传感器。目前，扩展卡尔曼滤波器（EKF）常被用于速度估计，但该方法存在计算时间长的缺点。为解决这一问题，提出了一种基于小波的EKF方法来估计无传感器感应电机的速度。

1.2 相关算法综述

• Model reference adaptive system (MRAS) 估计方案 ：Suman等人提出的该方案用于无传感器感应电机控制，但存在稳态区域扭矩波动和干扰的问题。
• 混合MRAS速度观测器 ：Khan等人提出的算法可最小化扭矩波动，提高速度性能。
• 基于人工智能的算法 ：Abbou等人使用两种基于人工智能的算法用于无传感器感应电机驱动，可减少扭矩、定子磁通和电流波动，改善动态性能。
• EKF与MRAS的比较 ：Messaoudi等人的研究表明，EKF观察性能稍好，但需要准确的负载转矩信息，占用更多计算空间；而MRAS策略灵活，易于实现。

1.3 提出的方法

1.3.1 无传感器感应电机的数学模型

其数学结构由以下方程表示：
[
\begin{align }
\frac{di_s}{dt}&=\frac{1}{\sig