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永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)具有体积小转矩/质量比高、效率高、运行可靠等优点,被越来越多地应用于高动态控制性能的场合。高性能永磁同步电机变频调速系统需要良好的抗干扰能力及快速地动态响应,而系统中位置和速度传感器能否实现对转子位置和速度的快速且有效地跟踪估计是影响这些性能的关键因素。目前实际系统中大多数采用机械传感器,虽可以实现对转子位置和速度的实时精确测量,但其安装和维护给伺服控制系统带来一定的影响,尤其不适合对可靠性和经济性要求较高的场合,所以无传感器控制的研究受到越来越多的关注。扩展卡尔曼滤波器(external Kalman filter, EKF)算法作为一种无传感器控制策略,具有良好的动态跟踪能力和抗噪声能力,在实际系统中也得到了应用,但对突变扰动的跟踪能力略显不足。强跟踪滤波器(strong tracking filter, STF)算法不仅能具备良好的动态跟踪能力和抗噪声能力,而且对突变扰动具有很好的跟踪性能。本文采用强跟踪滤波器算法作为永磁同步电机矢量控制的无传感器控制策略进行研究。主要内容概况如下：1.结合坐标变换理论和永磁同步电机的结构,给出永磁同步电机在三相静止坐标系、两相静止坐标系和两相旋转坐标系下的数学模型。2.深入研究永磁同步电机矢量控制系统。给出空间矢量脉宽调制(space vector pulse width modulation, SVPWM)的原理及建模方法,给出矢量控制系统调节器的设计方法。并对设计的永磁同步电机矢量控制系统进行仿真,验证其有效性,分析永磁同步电机矢量控制系统的调速特点。3.研究分别采用扩展卡尔曼滤波器算法和强跟踪滤波器算法作为永磁同步电机的无传感器控制策略的问题。在MATLAB环境下对两种算法进行仿真比较,验证两种算法均具有良好的动态跟踪能力和抗噪声能力,且强跟踪滤波器算法在对永磁同步电机状态突变的跟踪能力方面更优于扩展卡尔曼滤波器算法。4.研究强跟踪滤波器算法在永磁同步电机矢量控制系统中的应用问题。对强跟踪滤波器算法进行建模,并对采用强跟踪滤波算法作为无传感器控制策略的永磁同步电机矢量控制系统进行仿真研究,验证其有效性。