动态响应特性好、精度高的传感器是高精度数字伺服控制系统的关键。增量式光电编码器因其成本低、体积小、输出稳定、分辨率高、抗干扰性强等特点广泛应用于高精度数字伺服控制系统。对于高精度数字伺服控制系统,速度测量的实时性、准确程度直接影响到电机控制的动态响应特性和精确性。针对传统测速方法中“M”法、“T”法无法适用于整个测速段测量和“M/T”法在低速测量时实时性差的问题,在国内外学者对编码器测速方法研究的基础上,本文提出了一种基于卡尔曼滤波的新型变“M/T”高精度实时动态测速方法。卡尔曼滤波算法是一种最优化估计的自回归数据处理算法,因其自身估计精度高、收敛速度快、适应性强、计算简单等优点而广泛应用于控制领域。通过卡尔曼滤波器既能有效地滤除测速过程中的噪声和干扰,又能够根据过去时刻的测速状态得到下一时刻转速预测值,判断预测值状态范围,选择下一时刻的最佳采样周期或脉冲数,结合现时刻的测量值与预测值,得到高精度的转速最优估计值。本文在STM32F303RET6数字信号控制器上实现了这一新型测速方法,测量了 CKD-AX4009T高速转台高速转台的实时转速。CKD驱动器在脉冲串输入模式下,由信号发生器控制转速,在三个经典速度段内对比分析了传统测速算法与新型变“M/T”测速方法。最后将一维的转速测量算法扩展为基于卡尔曼滤波的角位移、角速度、角加速度三维测量,并做了相应的仿真分析。仿真和实验平台测试结果证明:基于卡尔曼滤波的新型变“M/T”测速方法能够在转台的整个速度段中给出相对实时、精确的速度值,同时能够抑制采样量化误差的影响,对提高编码器动态测速精度具有实际意义。