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永磁同步电机速度伺服系统的干扰抑制：一种自适应观测器方法

已有 733 次阅读 2025-9-8 15:07 |个人分类:文章推荐|系统分类:博客资讯

Disturbance rejection of PMSM speed servo system: an adaptive observer approach (永磁同步电机速度伺服系统的干扰抑制：一种自适应观测器方法)

工业伺服场景中，永磁同步电机(PMSM)常受时变负载转矩干扰的影响。现有输出调节方法成功解决了时变负载转矩干扰条件下的速度跟踪控制问题，但需要知道干扰频率的个数，严重限制了实用性。本文提出了基于自适应观测器的误差反馈控制(AOEFC)方法，可以解决PMSM在完全未知的多频正弦负载转矩干扰条件下的速度跟踪控制问题，仅需要知道干扰频率个数的上界。实验结果表明，相比于传统控制方法，所提AOEFC方法具有更高的跟踪精度和更好的抗扰性能，为工业伺服系统提供了新的解决方案。

Disturbance rejection of PMSM speed servo system: an adaptive observer approach（永磁同步电机速度伺服系统的干扰抑制：一种自适应观测器方法）

作者：Zhicong Huo1,2, Zhaowu Ping1,2, Yingjie Jia3, Jiaze Hui2, Yunzhi Huang1, Jun-Guo Lu4

机构：1 合肥工业大学；2 江淮前沿技术协同创新中心；3 山东移动通信集团济南分公司；4 上海交通大学

引用信息：Huo, Z., Ping, Z., Jia, Y. et al. Disturbance rejection of PMSM speed servo system: an adaptive observer approach. Control Theory Technol. (2025).https://doi.org/10.1007/s11768-025-00261-x

全文链接：https://rdcu.be/euI7W

摘要

输出调节方法有效地解决了永磁同步电机(PMSM)的速度跟踪和干扰抑制问题。尽管该方法可以在时变负载转矩干扰条件下实现精确的速度跟踪，但需要知道干扰频率的个数。本文提出了一种基于自适应观测器的误差反馈控制方法，可以解决PMSM在完全未知的多频正弦负载转矩干扰条件下的速度跟踪控制问题，仅需要知道干扰频率个数的上界。该方法的设计步骤可分为以下三步：第一步，通过滤波变换将误差系统和变换后的外部系统的观测器标准型转换为一个自适应观测器型；第二步，设计自适应观测器来估计外部系统的未知参数和自适应观测器型的状态；第三步，设计基于自适应观测器的误差反馈控制器来解决这一控制问题。实验结果验证了所提方法的有效性。

引言

近年来，PMSM因其具有高效率、高功率密度和宽转速运行范围等优点在航空航天、机器人和电动汽车领域受到广泛关注。在实际应用中，由于存在外部扰动和参数变化，永磁同步电机的精确速度控制具有一定的挑战性。因此，为提高控制性能，各种先进的控制方法已经被提出，例如模型预测控制、基于强化学习的最优控制、滑模控制、基于扰动观测器的控制、有限时间控制、自适应控制等。然而，这些方法仍然存在诸多局限性。本文的主要创新点如下：(1) 提出了一种AOEFC方法来解决永磁同步电机伺服系统在完全未知的多频正弦负载转矩干扰条件下的速度跟踪控制问题，仅需要知道干扰频率个数的上界，而文献 [29-32] 需要假定干扰频率的大小或个数已知。(2) 首次通过PMSM速度伺服系统的实验研究验证了 [26] 中的自适应观测器方法在实践中是否有效。在实验研究中，与基于扩张状态观测器的滑模速度控制(ESO-SMSC)方法 [9] 和传统的PI控制方法相比，所提AOEFC方法在时变负载转矩干扰条件下具有更高的速度跟踪精度。

[9] Qu, L., Qiao, W., & Qu, L. (2021). An extended-state-observer based sliding-mode speed control for permanent-magnet synchronous motors. IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics, 9(2), 1605–1613.[26] Marino, R., & Tomei, P. (2007). Output regulation for linear minimum phase systems with unknown order exosystem. IEEE Transactions on Automatic Control, 52(10), 2000–2005.[29] Ping, Z., Li, Y., Song, Y., Huang, Y., Wang, H., & Lu, J.-G. (2021). Nonlinear speed tracking control of PMSM servo system: A global robust output regulation approach. Control Engineering Practice, 112, Article 104832.[30] Ping, Z., Jia, Y., Xiong, B., Zhang, H., & Lu, J.-G. (2023). Optimal output regulation for PMSM speed servo system using approximate dynamic programming. Science China Information Sciences, 66(7), Article 170206.[31] Zhang, L., Chen, Z., Yu, X., Yang, J., & Li, S. (2023). Sliding mode-based robust output regulation and its application in PMSM servo systems. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 70(2), 1852–1860.[32] Song, H., Ping, Z., Jia, Y., Huang, Y., & Lu, J.-G. (2023). Internal model based adaptive speed controller design for PMSM servo system. In 2023 9th International Conference on Mechanical and Electronics Engineering, Xi’an, China (pp. 265–270).

图1 (原文Fig. 1) 本文提出的控制方法框图

图2(原文Fig. 2) 本文采用的实验装置

表1 (原文Table 2) 对比实验结果表1中的MSSSE为最大稳态速度误差。可以发现，相比于ESO-SMSC方法和PI控制方法，本文所提AOEFC方法(原文的ASFC为笔误，应改为AOEFC)具有最小的MSSSE。这也说明了本文所提出方法的优势。值得注意的是，AOEFC方法在三种方法中具有最小的超调量。对比实验中的ESO-SMSC和PI控制方法的控制框图可参考原文。

结论

本文提出了一种基于自适应观测器的误差反馈控制器，解决了负载转矩干扰频率的大小和个数均未知的PMSM速度跟踪控制问题，能够实现优异的速度跟踪性能，并抑制完全未知的多频正弦负载转矩干扰，仅需要知道干扰频率个数的上界。该方法的设计步骤分为以下三步：第一步，通过滤波变换将误差系统和变换后的外部系统的观测器标准型转换为一个自适应观测器型；第二步，设计自适应观测器来估计外部系统的未知参数和自适应观测器型的状态；第三步，设计基于自适应观测器的误差反馈控制器来解决这一控制问题。实验结果表明，与ESO-SMSC方法和传统PI控制方法相比，所提方法在时变负载转矩干扰条件下具有最小的MSSSE。值得注意的是，所提控制器需要知道电机参数。未来工作中，作者将研究一些先进的控制方法来解决永磁同步电机在干扰频率的个数和电机参数均未知时的速度跟踪控制问题。

作者介绍

Zhicong Huo，2023年获得河北大学自动化专业工学学士学位，现为合肥工业大学控制科学与工程专业硕士研究生。研究方向包括非线性输出调节理论及应用、机电系统控制。

Zhaowu Ping，2005年获得上海海事大学电气工程及其自动化专业工学学士学位，2008年获得上海交通大学控制理论与控制工程专业工学硕士学位，2011年获得香港中文大学机械与自动化工程专业哲学博士学位，2012-2013年在韩国首尔大学任博士后研究员。现任合肥工业大学电气与自动化工程学院教授，研究方向包括非线性输出调节理论及应用、多智能体系统协同控制、机电系统控制、神经网络控制、切换系统控制与估计。

Yingjie Jia，2020年获得山东理工大学自动化专业工学学士学位，2023年获得合肥工业大学控制科学与工程专业工学硕士学位，现就职于山东移动通信集团济南分公司，研究方向包括非线性输出调节理论及应用、机电系统控制。

Jiaze Hui，2020年获得太原理工大学电气工程及其自动化专业工学学士学位，2023年获得中国航天科工集团第二研究院仪器科学与技术专业工学硕士学位。现为江淮前沿技术协同创新中心嵌入式软件工程师，研究方向包括电机控制、非线性输出调节。

Yunzhi Huang，2005年获得合肥工业大学精密仪器与机械专业工学博士学位。现任合肥工业大学电气与自动化工程学院教授，研究方向包括信号处理、电磁无损评估、智能仪器。

Jun-Guo Lu，1997年和2002年分别获得南京理工大学控制理论与控制工程专业工学学士和博士学位，2001-2003年在上海交通大学自动化系从事博士后研究。现任上海交通大学自动化系教授，研究方向包括非线性输出调节理论及应用、分数阶控制系统、机器人控制和多机器人协调、复杂网络、大数据、3D数字化。

期刊简介

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Control Theory and Technology (CTT), 中文名《控制理论与技术》, 创刊于2003年，原刊名为Journal of Control Theory and Applications，2014年刊名更改为Control Theory and Technology。由华南理工大学与中国科学院数学与系统科学研究院联合主办，主要报道系统控制科学中具有新观念、新思想的理论研究成果及其在各个领域中的应用。目前被 ESCI (JIF 1.5)、EI、Scopus (CiteScore 3.2)、CSCD、INSPEC、ACM 等众多数据库收录, 并于2013–2018年获得两期中国科技期刊国际影响力提升计划项目资助。2017–2021年连续获得“中国最具国际影响力学术期刊”和“中国国际影响力优秀学术期刊”称号，获得广东省高水平科技期刊建设项目(2021-2024年)，2022-2024年进入中国科协自动化学科领域高质量科技期刊目录。

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