永磁无感控制-基于自适应滑模观测器（Adaptive_SMO）法

引言：传统滑模观测器存在抖振和相位滞后的问题（加LPF滤波处理导致），本期文章介绍一种自适应滑模观测器（Adaptive_SMO）省略一阶低通滤波器的使用导致相位滞后。  

一、背景  

传统滑膜观测器SMO抖振的原因可以归纳为空间滞后特性、时间滞后特性、系统惯性的影响以及离散系统本身导致的。现代计算机高精度、快速计算能力能够有效避免滑模变结构控制器的作用时间以及空间的滞后特性。因此，SMO的不连续性才是导致抖振的根本原因。  

传统开关函数为不连续开关控制量，采取sat饱和函数可以一定程度上抑制抖振。  

滑模趋近律的选择对于削弱滑模抖振有着重要的作用，针对传统的开关函数在空间和时间上的不稳定性导致滑模抖振严重的问题，大部分文献采用饱和函数代替开关函数。在饱和函数中，当系统的输入在边界层以内时，系统的输入和输出为线性关系能够很好地抑制滑模抖振。  

接下来就是解决相位滞后的问题。传统的SMO添加LPF对反电势进行滤波来提取电机转速和位置信息，由此引入LPF的滞后特性。  

二、自适应滑模观测器（Adaptive_SMO）  

图2.1 自适应滑膜观测器系统框图  

传统滑模观测器SMO能够估计出电机速度和位置信息的前提是能够精确提取反电势信息。当转速很低时，利用滑模增益得到高频的反电势信息，抖振现象明显。又由于信噪比很小，此时利用LPF难以提取准确的反电势信息。因此，得到速度和位置角误差较大，直接启动有可能导致系统失控。    

为了克服观测困难，采取自适应反电势观测器代替LPF滤波环节，以确保在低速下也能提取精确的反电势信号。同时，提高了转子位置估计精度，避免角度相位滞后。    

自适应的反电势估算模型实现公式如上，在传统的滑模SMO基础上添加一个自适应环节即可。引入的反电势观测器具有自适应的特性，转速的自适应调整与反电势的误差有联系。当系统稳定时，经过自适应EEMF的自适应调整让估计的转速趋近于参考转速，很大程度上提高了电机系统的估计精度。  

三、模型搭建及验证  

图3.1 自适应反电势观测器建模

图3.2 传统滑模SMO观测的反电势估计值和滤波值  

从图（3.2）可以发现，经过LPF滤波后的反电势值存在一定的滞后，最终导致估计的位置角也存在相位滞后偏差。  

图3.3 自适应滑模观测器反电势估计值  

从图（3.3）可以看出，自适应反电势估计值不需要滤波也可以精准地计算出反电动势的值，从而省去LPF及其滞后特性带来的影响同时也不需要进行相关的角度补偿。  

四、问题讨论  

1、实际使用传统的滑模观测器SMO，会带来严重的抖动问题，该如何改进才能消抖？  

方法1、可以从滑模面函数和位置角、转速信息估计方式入手；  

方法2、可以采取高阶滑模；