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基于SMO滑模观测器算法的永磁同步电机无传感器矢量控制的仿真模型+C代码： 1. 完整的SMO滑模观测器算法的C代码，本人已经成功移植到DSP（TMS320F28335）芯片中，在一台额定功率为45kW的永磁同步电机的变频器中加以应用，响应速度快，转速估算精度高，抗负载扰动性能强，波形见下图； 2. SVPWM空间电压矢量调制，提高了直流母线电压的利用率，定子电流THD小； 3. 仿真模型采用S-Function调用的方式，把算法C代码直接在Simulink下进行仿真，所见即所得！这不同于直接拖拽模块那种仿真方法！ 4. 有详细的算法原理讲解。 大厂成熟的无感FOC代码。

最近在永磁同步电机（PMSM）控制领域玩得比较嗨，今天来跟大家分享一下基于SMO滑模观测器算法的无传感器矢量控制，还会附上C代码哦，这可是我成功移植到DSP（TMS320F28335）芯片，并应用在45kW额定功率PMSM变频器中的干货。

一、SMO滑模观测器算法原理

滑模观测器（SMO）的核心思想就是通过估计电机的反电动势来推算转子位置和速度。简单来说，我们构建一个观测器去模拟电机的运行，观测器输出和实际电机输出之间的误差通过滑模控制律来调整，让这个误差沿着预定的“滑模面”趋近于零。

在永磁同步电机中，定子电压方程可以写成：

\[ u{\alpha}=Rsi{\alpha}+Ls\frac{di{\alpha}}{dt}+e{\alpha} \]

\[ u{\beta}=Rsi{\beta}+Ls\frac{di{\beta}}{dt}+e{\beta} \]

这里的 \( e{\alpha} \) 和 \( e{\beta} \) 就是我们要估计的反电动势。通过设计合适的滑模观测器，就可以估计出反电动势，进而得到转子位置和速度信息。

二、SMO滑模观测器C代码

// 定义一些常量 #define Rs 1.5f // 定子电阻 #define Ls 8.5e - 3f // 定子电感 #define PI 3.14159265358979323846f // 定义变量 float alpha, beta; // 静止坐标系下的电压和电流 float e_alpha_est, e_beta_est; // 估计的反电动势 float theta_est; // 估计的转子位置 float w_est; // 估计的转子速度 // SMO滑模观测器核心代码 void SMO_observer(float u_alpha, float u_beta, float i_alpha, float i_beta) { alpha = u_alpha - Rs * i_alpha; beta = u_beta - Rs * i_beta; // 这里是滑模控制律部分，简单示例 float s_alpha = Ls * (alpha - e_alpha_est) - i_alpha; float s_beta = Ls * (beta - e_beta_est) - i_beta; float k = 0.5f; // 滑模增益 e_alpha_est += k * s_alpha; e_beta_est += k * s_beta; // 反电动势积分得到转子位置和速度 float emf_magnitude = sqrtf(e_alpha_est * e_alpha_est + e_beta_est * e_beta_est); theta_est += atan2f(e_beta_est, e_alpha_est); w_est = emf_magnitude / (1.5f * PI); }

这段代码实现了SMO滑模观测器的基本功能。首先根据定子电压方程计算出 \( \alpha \) 和 \( \beta \) 轴上经过处理的量，然后通过滑模控制律来更新估计的反电动势。最后通过对反电动势的处理得到估计的转子位置和速度。

三、SVPWM空间电压矢量调制

SVPWM空间电压矢量调制可是个好东西，它能提高直流母线电压的利用率，而且能让定子电流的总谐波失真（THD）变小。简单理解，它就是通过合理地切换逆变器的开关状态，合成期望的电压矢量。

在代码实现上，大致思路是先根据给定的参考电压矢量计算出各个扇区以及作用时间，然后按照规则去控制逆变器的开关。

// SVPWM相关常量和变量 #define DC_BUS_VOLTAGE 540.0f #define SECTOR1 1 #define SECTOR2 2 //... 其他扇区定义 // SVPWM计算函数 void SVPWM_calculation(float Vref_alpha, float Vref_beta, float *T1, float *T2, int *sector) { float V1 = Vref_alpha; float V2 = Vref_beta; float V0 = DC_BUS_VOLTAGE / sqrt(3); float X = V1; float Y = (sqrt(3) * V2 - V1) / 2; float Z = -(sqrt(3) * V2 + V1) / 2; if (X > 0) { if (Y > 0) { if (X > Y) { *sector = SECTOR1; } else { *sector = SECTOR2; } } else if (Z > 0) { *sector = SECTOR6; } else { if (X > -Z) { *sector = SECTOR5; } else { *sector = SECTOR4; } } } else { if (Z > 0) { if (-X > Z) { *sector = SECTOR3; } else { *sector = SECTOR2; } } else { *sector = SECTOR4; } } // 计算作用时间 float T = 1.0f / 10000.0f; // 开关周期 *T1 = (2.0f * DC_BUS_VOLTAGE / 3.0f) * (X - Z) * T / V0; *T2 = (2.0f * DC_BUS_VOLTAGE / 3.0f) * (Y - Z) * T / V0; }

这段代码通过给定的参考电压矢量在 \( \alpha - \beta \) 坐标系下的分量，计算出当前处于哪个扇区以及各个基本电压矢量的作用时间。

四、仿真模型搭建

这次的仿真模型采用S - Function调用的方式，直接把算法C代码在Simulink下进行仿真，这可比直接拖拽模块那种方式有意思多了，所见即所得嘛。

在Simulink中，我们创建一个S - Function模块，然后在对应的C代码文件中实现算法逻辑，通过设置输入输出端口，与Simulink的其他模块进行连接，就可以完成整个系统的仿真了。这样做的好处是可以无缝地将实际代码融入到仿真中，验证算法的实际效果。

大厂成熟的无感FOC代码其实也是基于类似的原理和方法，只不过在细节处理和工程化方面会更加完善。比如对噪声的处理、参数的自适应调整等。希望今天分享的内容能给大家在永磁同步电机无传感器矢量控制方面带来一些启发。下次再跟大家深入聊聊其他有趣的电机控制话题啦！