YOKOGAWA DCS系统 AAI141-H00 S1
两者均利用电机的凸极特性调制，但是旋转电压注入法的凸极性是属于结构性凸极，即应用于插入式pmsm。而脉动电压注入法凸极性主要是饱和性凸极，结构性凸极对高频电压调制作用微弱。即可应用于面装式pmsm，而旋转电压注入法却不能。两种方法均适用于低速估计，也可用于初始位置估计，均利用pmsm的凸极性，而不依赖于电机的数学模型和参数。脉动电压输入法特点在于不依赖于电机参数和运行状态，可以工作在全速域内，甚至零速状态下。
基于神经网络人工智能理论估算转子位置方法是以mras为大背景而提出，目的在于利用其模型参考自适应系统的简单，稳定，改善mras在低速区速度估计精度并提高其对电机参数敏感程度。随着人工智能理论的不断发展和完善，研究无传感器技术应用神经网络理论以神经网络取代pmsm电流模型转子观测器，并以误差方向传播算法取代比例积分自适应进行位置估计。网络的输入输出具有明确的物理意义。网络权值为电机参数，网络的学习过程就是速度和位置估计过程。极具理论意义，但其理论研究尚不成熟，硬件实现也有一定的困难。现智能控制理论如神经网络、专家系统、模糊控制在电力传动领域应用方面论文屡有发表，但实现其产业化尚有一段距离。
pmsm无传感器控制是目前pmsm控制理论发展方向，其理论成果拓宽了pmsm应用领域。pmsm无传感器控制基本思想都是通过检测电压、电流引用相应控制理论实现转子信息的估计。但尚无一种pmsm无传感器控制可实现pmsm系统全速运行。一方面由于高频信号注入法在零低速领域的**优势，使其有望成为pmsm系统全速运行的一种方法，但是由于高频信号注入法本身带来的一些问题尚需更进一步的研究，是众多学者专攻的一个方向。另一方面人们基于观测器分析方法引入现代控制理论如自适应控制、变结构控制以及非线性控制形成众多无传感器控制方法，每一种控制方法都有其自身优点，同时也存在一些问题，单一的控制很难取得理想的控制效果，探讨将各种控制互相渗透和复合可以更好的提高无传感控制性能是未来无传感器控制技术的发展方向。
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