PMSM无传感控制技术是目前学术研究以及实际控制方面的研究热门，追溯它的历史，首次进行无传感控制技术的尝试，具有里程碑的式的意义。可以将其看作两个发展阶段。起初，无传感技术在速度估计方面的精度不是很高，技术上还存在很多的不足，并且在调速范围方面也有很大的缺陷，需要改善的地方很多，经过研究了很长的一段时间，新时代的到来，使得人们思想进步，科技发展，PMSM无传感技术得到了飞速的发展，这一阶段，在速度精度与调速范围方面等都有了很好的改善，在一定程度上可以与采用了机械物理传感器的调速系统相比拟。目前应用于PMSM无传感技术的方法有很多种，根据控制变量的不同，可以有不同的方法与之相适应。
下面东莞环球马达介绍一些方案：
(1)基于MRAS方法
此方法也就是模型参考自适应方法，是目前使用较频繁的一种估计速度的方法，是在稳定性理论上进行的一种参数估计方法。MRAS控制原理主要是设置两个并行的模型，这两个模型的物理意义是一致的，并使得它们同时运行，两者的差经过自适应器运用于控制对象，达到参数估计的目的。此方法，根据控制的对象模型，最初模型定义的输出量也不同，因此估计的方法有很多种.
(2)基于观测器的方法
1)扩展卡尔曼滤波（EKF)
卡尔曼滤波法是由R.E.Kalman提出的，此方法可以很好地消减干扰与噪声的影响。EKF是在前者的基础上改进的，给出递推方法，以迭代的形式进行非线性估计，而且可以调整状态收敛的快慢程度，转子位置可以通过对电流和电压的测量值决定。
2)滑模观测器
根据电流偏差，建立滑膜变结构观测器，其动态响应迅速，此方法类似于模型参考自适应的方法。不过此方法存在抖动，不利于系统稳定。
(3)旋转高频注入法
此方法可以使用的前提是环球马达必须具有一定的凸极性，由于凸极式PMSM在结构上是不对称的，因此具有一定的凸极效应，这时可以使用高频信号注入法，在PMSM的出线端注入高频的电流或者电压，经测量系统中的电压（电流）来达到辨识速度、位置的目的。具有转速估计范围相对较宽的特点，且有很好的鲁棒性。
(4)人工神经网络
此方法主要应用于非线性系统，其具有任意逼近非线性的能力，可以与人的大脑相媲美，此方法的自学能力很强，对于一个系统，在检测到电压或者电流之后，它首先要先训练学习，通过辨识估计出参数的信息，进而达到无传感控制的目的。
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