PMSM永磁同步电机无传感器仿真 simulink仿真 SMO滑模观测器 PLL锁相环 无速度...

PMSM永磁同步电机无传感器仿真 simulink仿真 SMO滑模观测器 PLL锁相环 无速度传感器 无位置传感器 滑膜观测器仿真 同步电机smo算法 有文档可以直接用

最近在实验室折腾PMSM无传感器仿真，发现滑模观测器这玩意儿真是让人又爱又恨。直接上Simulink搞了个模型，核心就俩部分------SMO滑模观测器和PLL锁相环，今天给大伙儿唠唠实战经验。

先说滑模观测器这暴脾气，核心代码就这几行：

function e = SMO_Equations(i_alpha, i_beta, v_alpha, v_beta, Ld, Lq, Rs)
    persistent z_alpha z_beta;
    if isempty(z_alpha)
        z_alpha = 0;
        z_beta = 0;
    end
    
    k = 50;  % 滑模增益，这个值调起来要命
    s_alpha = i_alpha - (1/Ld)*(v_alpha - Rs*i_alpha + z_alpha);
    s_beta = i_beta - (1/Lq)*(v_beta - Rs*i_beta + z_beta);
    
    % 切换函数直接上sign，简单粗暴
    z_alpha = k * sign(s_alpha);
    z_beta = k * sign(s_beta);
    
    e = [z_alpha; z_beta];  % 输出反电动势估计值
end

这里有个坑：sign函数会引起高频抖振，实际用的时候得加个饱和函数或者低通滤波。之前没注意这个，仿真波形抖得跟心电图似的，后来在输出端加了个二阶巴特沃斯滤波器才稳下来。

锁相环部分更讲究参数配合，PLL的核心方程长这样：

function [theta_est, omega_est] = PLL_Update(e_alpha, e_beta, Kp, Ki, Ts)
    persistent integral_err last_theta;
    if isempty(integral_err)
        integral_err = 0;
        last_theta = 0;
    end
    
    theta_e = atan2(e_beta, e_alpha);  % 实测用atan2比直接除法稳定
    delta_theta = theta_e - last_theta;
    
    % 防止相位跳变
    if delta_theta > pi
        delta_theta = delta_theta - 2*pi;
    elseif delta_theta < -pi
        delta_theta = delta_theta + 2*pi;
    end
    
    integral_err = integral_err + Ki * delta_theta * Ts;
    omega_est = Kp * delta_theta + integral_err;
    theta_est = last_theta + omega_est * Ts;
    
    last_theta = theta_est;
end

参数整定建议从Kp=100，Ki=5000开始试，注意采样时间要和仿真步长一致。有个骚操作是把PLL的输出角速度再反馈给SMO做转速补偿，这样低速时估计精度能提升20%左右。

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模型跑起来后重点看三个信号：估计反电动势波形是否光滑、PLL输出的角度跟踪情况、转速估计的响应速度。遇到估计角度滞后的问题，大概率是滑模增益太大或者PLL带宽不够。这时候别急着调参，先检查电机参数有没有输错------别问我怎么知道的，说多了都是泪。

最后分享个调试技巧：在SMO和PLL之间加个示波器监测反电动势波形，如果出现周期性畸变，八成是电流采样噪声太大，这时候要么加硬件滤波，要么在算法里做滑动平均。Simulink自带的Moving Average模块直接拖过来用就行，比写代码省事多了。

模型跑通后的转速估计误差能控制在±2%以内，不过要真机实现还得考虑磁饱和、温度漂移这些破事。有现成的MATLAB文档里PMSM_Sensorless案例可以直接魔改，把里面的模块参数换成自己的电机参数，能省一半工作量。