本发明涉及电机控制技术领域，尤其涉及低功率永磁同步电机控制技术领域，具体是指一种低功率永磁同步电机无位置传感器矢量控制方法。
背景技术：
在控制永磁同步电机运行过程中，需要通过传感器来检测转子的位置并不断将位置信息发送给控制器，因此需要较高的精度。特别是在电动机运行要求较高的场合，对转子位置的精度要求更高。目前常见的传感器有光电编码器和旋转变压器等，这些传感器虽然能较精确地检测出转子的位置，但是也带来了很多问题：
1)传感器的价格昂贵，极大增加了整套电动机控制系统的成本，在批量生产中每个产品减少一个传感器的使用所带来的效益是十分惊人的；
2)安装传感器会加大电动机制造工艺的难度，造成电动机本身成本和维修难度的增加；
3)传感器的使用对环境有一定的要求，限制了电动机的使用范围。如高温、粉尘、潮湿等环境恶劣的情况下会导致传感器的性能不稳定，对传感器的精度造成很大的影响，同时这些地方传感器的维修难度和成本也会大大提高；
4)安装传感器后会增大整体设备的体积，对于一些空间比较小的地方而言，安装传感器难度会增加，如汽车水泵、油泵等；
5)对电动机整体的稳定性有一些影响，增加传感器后需要在硬件控制板上增加一些器件，同时还要增加4～6根连接线等，增加结构的复杂性，稳定性降低。传感器的安装也会增加电动机本身的转动惯量，而且由于仪器精度和安装误差的影响，传感器的轴心和电动机转子的轴心总会存在一定程度的偏移，这些都会降低电动机运行的稳定性。
基于以上种种原因，研究开发永磁同步电机无位置传感器的控制技术显得十分必要。它主要是基于电动机本身的状态量(如定子相电压、定子电流等)和固有特性对转子的速度和位置进行估计，以实现电动机的高性能控制。目前还没有一种单一的方法能够在全速范围内对电动机进行较精确的转子位置估计，为了解决这个矛盾大部分是采用多种方法相结合的方式进行控制，即低速和中高速各采用一种控制方法。
在低速时所采用方法的原理主要是利用定子铁心的非线性饱和特性，比较常用且有效的方法是高频信号注入法。将旋转高频电压信号或者脉振高频电压信号注入到定子中，从而产生幅值恒定的旋转磁场或者沿某一轴线脉动的交变磁场，凸极转子会对这些感应的磁场进行调制作用，最终含有转子位置信息的高频载波信号就会出现在定子相电流中，将这些载波信号进行解调并进行一定的处理就可以得到转子位置了。可以看出这种方法只与电动机本身的结构相关，与电动机本身参数(如定子电阻、电感等)和转速等都没有关系，鲁棒性强，所以这种方法精度很高。
中高速时转子位置估计算法比较多，比较常用的是观测器，如图1所示。它所需要观测的量为定子电流，而需要预测的量为反电动势，可以通过观测电流与实际电流的偏差来构建误差补偿项，得到反电动势，这样就得到了估计扩展反电动势的闭环系统。输入量为测量的定子电压us和电流is，输出量为估计的反电动势而估计的转速可由进行反正切求出。虽然在观测器中也用到了部分电动机参数，但是参数值的偏差都可以通过PI调节器进行校正，而且观测器也没有对电流进行微分，减小了对噪声的敏感度。正是由于这些特点，使得龙贝格观测器的性能优于其他方法。
然而现有技术在应用中存在诸多不足之处，首先，低速对转子位置进行估计时，从高频注入法的原理中可以看出这种方法的缺陷就是需要电动机本身具有凸极性，而且高频信号的注入同时也会造成转矩脉动，若高频信号的幅值过大，也会带来电磁噪声。该算法的运算量也较大，对芯片本身的要求也较高，这些都是该算法的弊端。
其次，中高速对转子位置进行估计时，当得到扩展反电动势后，通常会直接通过反正切的方法得到转子位置。反正切在90°左右时计算得到的转子位置会产生偏差，同时反正切对噪声比较敏感，而在实际中噪声不可避免的存在，这样在求解的角度结果中会出现很多毛刺。
最后，低速估计算法向中高速估计算法进行切换时，通常是直接切换或者二者偏差在一定范围内时进行切换，这种做法可能会导致转速的剧烈抖动，导致系统震荡，严重时甚至会造成电动机失步至停转。
技术实现要素：
本发明的目的是克服了上述现有技术的缺点，提供了一种能够实现的低功率永磁同步电机无位置传感器矢量控制方法。
为了实现上述目的，本发明的具有如下构成：
该低功率永磁同步电机无位置传感器矢量控制方法，包括以下步骤：
(1)在初始角度施加电压矢量，产生相应方向的磁场，确定转子的初始位置，并启动电机；
(2)对低速时转子的位置进行估计；
(3)将转速分为不同区间，根据不同区间对由低速向中高速切换时的转子的位置进行估计；
(4)通过观测器和锁相环结构对中高速时转子的位置进行估计。
较佳地，所述的步骤(1)还包括以下步骤：
(1-1)根据实际负载标定定位控制电压；
(1-2)在至少两个方向相继施加电压，需按照一定的斜率缓慢增加电压至定位控制电压，将转子强制吸引至初始位置；
(1-3)由初始位置启动电机。
较佳地，所述的步骤(2)包括以下步骤：
(2-1)根据永磁同步电机额定电流和永磁铁磁通的大小来计算电动机所能产生的转矩大小：
Te＝1.5pnψfiq，
其中Te为电动机所能产生的转矩，pn为电机极对数，ψf为永磁铁磁通，iq为永磁同步电机额定电流；
(2-2)由电机机械方程计算出转子的加速度：
其中，α为转子的加速度，J为转动惯量，T0为负载转矩；
(2-3)抵消阻尼作用的影响，利用转子的加速度对时间的积分得到转子的角速度：
ωm_open＝k∫αdt＝kαt，
其中，k(k<1)为修正系数，ωm_open为转子的角速度；
(2-4)对转子的角速度进行积分，得到开环运行时所需要的角度：
其中，θm_open为开环运行时所需要的角度。
较佳地，所述的步骤(3)包括以下步骤：
(3-1)设ωbegin和ωend分别为低速向中高速切换的起始速度和终止速度，确定ωbegin和ωend的大小，将转速分为三个区间，分别为低速估计的转速≤ωbegin的第一区间、ωbegin＜低速估计的转速＜ωend的第二区间和低速估计的转速≥ωend的第三区间；
(3-2)判断当前估计转速所在的区间，如果是第一区间，则继续步骤(2)，如果是第二区间，则继续步骤(3-3)，如果是第三区间，则继续步骤(4)；
(3-3通过以下公式计算β：
其中，β为融合系数，ωr_low为低速估计的转子速度；
(3-4)通过以下融合算法得到估计输出：
估计输出＝低速估计×(1-β)+中高速估计×β。
更佳地，所述的确定ωbegin和ωend的大小，包括以下步骤：
(3-1-1)根据低速估计算法和中高速估计算法估计出的转速偏差来确定ωbegin的大小；
(3-1-2)如两种估计出的转速的偏差小于设定的阈值，则进行切换，此时的速度值作为切换起始速度，且终止速度ωend设定为电机所能达到的最大速度的10％；
(3-1-3)根据所要求的加速指标对ωbegin和ωend进行调整。
较佳地，所述的步骤(4)中包括以下步骤：
(4-1)通过观测器计算电动机的反电动势；
(4-2)通过锁相环跟踪并锁定反电动势中的相位，通过角度偏差控制调整估计的转速。
更佳地，所述的步骤(4-1)中还包括以下步骤：
(4-1-1)将估计量代入电机的实际电压方程中的相应变量，得到观测电流；
(4-1-2)将观测电流与实际测得的定子电流进行比较，得到误差补偿项；
(4-1-3)根据所述的误差补偿项确定反电动势的大小。
更佳地，所述的步骤(4-2)中还包括以下步骤：
(4-2-1)通过PID控制器将所述的相位转化为转速控制信号；
(4-2-2)对所述的转速控制信号进行积分，得到转子的中高速估计角度；
(4-2-3)根据当前的速度信息估计出下一个周期的转子位置，然后反馈到输入端。
采用了该发明中的低功率永磁同步电机无位置传感器矢量控制方法，由于电机主要运行在中高速阶段，因此没有必要过多研究低速启动阶段的转子位置估计，本发明极大地简化了低速启动时转子位置估计算法，保证电机能够启动即可，降低了芯片资源的占用，这样就可以采用更低端的芯片，节约成本，同时快速启动方法能够减小启动时间；采用观测器与锁相环相结合的方法对中高速阶段的转子位置进行估计，直接将观测器得到的反电动势进行反正切处理得到转子位置的方法对噪声比较敏感，估计结果会有很多毛刺，而采用锁相环结构进行处理可以估计出无相位延时的位置，同时对传统的锁相环进行补偿改进，消除了其中存在的偏差；低速估计算法向中高速估计算法切换时，直接切换可能会导致系统震荡甚至停机。本发明采用一种融合算法，实现两种算法的平滑过渡。
附图说明
图1为现有技术的观测器的结构示意图。
图2为本发明的低功率永磁同步电机无位置传感器矢量控制方法的锁相环结构框图。
图3为本发明的低功率永磁同步电机无位置传感器矢量控制方法的具体工作原理示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地描述本发明的技术内容，下面结合具体实施例来进行进一步的描述。
在一种可行的实施方式中，低功率永磁同步电机无位置传感器矢量控制方法，包括以下步骤：
(1)在初始角度施加电压矢量，产生相应方向的磁场，确定转子的初始位置，并启动电机；
(2)对低速时转子的位置进行估计；
(3)将转速分为不同区间，根据不同区间对由低速向中高速切换时的转子的位置进行估计；
(4)通过观测器和锁相环结构对中高速时转子的位置进行估计。
在一种较佳的实施方式中，所述的步骤(1)还包括以下步骤：
(1-1)根据实际负载标定定位控制电压；
(1-2)在至少两个方向相继施加电压，需按照一定的斜率缓慢增加电压至定位控制电压，将转子强制吸引至初始位置；
(1-3)由初始位置启动电机。
在一种较佳的实施方式中，所述的步骤(2)包括以下步骤：
(2-1)根据永磁同步电机额定电流和永磁铁磁通的大小来计算电动机所能产生的转矩大小：
Te＝1.5pnψfiq，
其中Te为电动机所能产生的转矩，pn为电机极对数，ψf为永磁铁磁通，iq为永磁同步电机额定电流；
(2-2)由电机机械方程计算出转子的加速度：
其中，α为转子的加速度，J为转动惯量，T0为负载转矩；
(2-3)抵消阻尼作用的影响，利用转子的加速度对时间的积分得到转子的角速度：
ωm_open＝k∫αdt＝kαt，
其中，k(k<1)为修正系数，ωm_open为转子的角速度；
(2-4)对转子的角速度进行积分，得到开环运行时所需要的角度：
其中，θm_open为开环运行时所需要的角度。
在一种较佳的实施方式中，所述的步骤(3)包括以下步骤：
(3-1)设ωbegin和ωend分别为低速向中高速切换的起始速度和终止速度，确定ωbegin和ωend的大小，将转速分为三个区间，分别为低速估计的转速≤ωbegin的第一区间、ωbegin＜低速估计的转速＜ωend的第二区间和低速估计的转速≥ωend的第三区间；
(3-2)判断当前估计转速所在的区间，如果是第一区间，则继续步骤(2)，如果是第二区间，则继续步骤(3-3)，如果是第三区间，则继续步骤(4)；
(3-3)通过以下公式计算β：
其中，β为融合系数，ωr_low为低速估计的转子速度；
(3-4)通过以下融合算法得到估计输出：
估计输出＝低速估计×(1-β)+中高速估计×β。
在一种更佳的实施方式中，所述的确定ωbegin和ωend的大小，包括以下步骤：
(3-1-1)根据低速估计算法和中高速估计算法估计出的转速偏差来确定ωbegin的大小；
(3-1-2)如两种估计出的转速的偏差小于设定的阈值，则进行切换，此时的速度值作为切换起始速度，且终止速度ωend设定为电机所能达到的最大速度的10％；
(3-1-3)根据所要求的加速指标对ωbegin和ωend进行调整。
在一种较佳的实施方式中，所述的步骤(4)中包括以下步骤：
(4-1)通过观测器计算电动机的反电动势；
(4-2)通过锁相环跟踪并锁定反电动势中的相位，通过角度偏差控制调整估计的转速。
在一种更佳的实施方式中，所述的步骤(4-1)中还包括以下步骤：
(4-1-1)将估计量代入电机的实际电压方程中的相应变量，得到观测电流；
(4-1-2)将观测电流与实际测得的定子电流进行比较，得到误差补偿项；
(4-1-3)根据所述的误差补偿项确定反电动势的大小。
在一种更佳的实施方式中，所述的步骤(4-2)中还包括以下步骤：
(4-2-1)通过PID控制器将所述的相位转化为转速控制信号；
(4-2-2)对所述的转速控制信号进行积分，得到转子的中高速估计角度；
(4-2-3)根据当前的速度信息估计出下一个周期的转子位置，然后反馈到输入端。
为实现本技术方案的发明目的，需要以下关键技术：
1)转子定位技术。在启动时不确定转子初始位置的情况下，采用在特定方向施加电压的方法使转子固定到某个已知位置。为了避免定位失败，需在多个方向依次施加电压；为了避免电流冲击过大，需按照一定的斜率增加电压。
2)启动控制。给定转速及角度曲线让电机按照该曲线进行加速，通过调整曲线斜率可改变加速度大小，实现快速启动。
3)采用观测器与锁相环相结合的方法对中高速时转子位置进行估计。直接将观测器得到的反电动势进行反正切处理得到转子位置的方法对噪声比较敏感，估计结果会有很多毛刺，而采用锁相环结构进行处理可以估计出无相位延时的位置。同时对传统的锁相环进行补偿改进，消除了其中存在的偏差。
4)低速估计算法向中高速估计算法切换时，直接切换可能会导致系统震荡甚至停机。本发明采用一种融合算法，实现两种算法的平滑过渡。
在一种更为具体的实施方式中，基于上述关键技术，如图3所示，由于电机大部分时候都运转在中高速工况下，如果耗用系统很多资源去估计低速阶段的转子位置不经济，所以采用一种简单有效的估计方法来取代复杂的高频注入法。由于启动时需要知道转子的初始位置，提出了在某一特定角度施加电压矢量，使其产生该方向的磁场，将转子强制吸引到该位置，然后进行启动的方法。在定位时需注意以下几点：
定位控制电压需根据实际负载进行标定，避免出现定位电压过小转子无法快速移动至设定位置，或者定位电压过大造成电流过大；
为避免实际转子位置与定位电压相隔180°而造成定位失败，需在多个方向相继施加一定的电压。为了避免电压突然加注导致电流突变造成的冲击，需按照一定的斜率缓慢增加电压大小至设定值。
之后便从定位的位置启动，根据永磁同步电机额定电流和永磁铁磁通的大小来计算电动机所能产生的转矩大小：
Te＝1.5pnψfiq
忽略阻尼作用对转速加速过程的影响，由电机机械方程计算出转子的加速度：
其中，J为转动惯量，T0为负载转矩。
由于计算加速度的过程中没有考虑阻尼作用的影响，所以真实的加速度会略小于此值，在使用的过程中需要乘以修正系数k(k＜1)，利用此加速度对时间的积分得到转子的速度。
ωm_open＝k∫αdt＝kαt
将计算出的转速进行积分得到开环运行时所需要的角度：
之后就是对中高速时的转子位置进行估计。观测器所要预测的状态为电动机的反电动势，而反电动势可由误差补偿项来确定，而误差补偿项是由观测电流与实际电流的偏差来确定的。参考模型即电机的实际电压方程，可调模型即其中的部分变量换成估计量，这样便可计算得到观测的电流，与实际传感器得到的定子电流进行比较即可。
计算出电动机反电动势后，将其通过一种叫锁相环的结构，这种结构能够跟踪反电动势中的相位(即位置信息)并且将其锁定。当估计的转速大于实际转速时，希望减小估计转速，相应的角度偏差Δθr＝θ′r-θr也会减小；当估计的转速小于实际转速时，希望增大估计转速，相应的角度偏差也会减小，可以看出通过角度偏差可以控制调整估计的转速。由此可以看出这是一个以相位偏差为控制对象的反馈控制系统，使输出信号的相位与输入信号的相位保持同步。
应用到PMSM转子位置估计时，锁相环的输入量为扩展的反电动势，其中包含转子位置信息，可以等效为上文中的参考频率。锁相环的输出量为转子角度，其与反电动势中包含的转子位置信息比较后通入低通滤波器得到的控制信号为转速，转速经过积分后得到角度，其控制结构图如图2所示。
估计出的角度反馈回去与当前时刻的角度进行对比，但是离散化之后反馈量会延时一个单位周期，这样锁相环实际上估计的转子位置是上一个周期的位置，并不是此时刻真正的位置。为了解决这个问题，需要对反馈的转子位置进行补偿。具体可根据当前的速度信息估计出下一个周期的转子位置，然后反馈到输入端，由于反馈量进行了单位延时，所以刚好进行对比的量为本周期内的量。
低速估计算法向中高速估计算法切换时，为了避免直接切换时导致的系统震荡，采用了一种以速度参考为控制信号的切换函数，实现了低速估计算法到中高速位置估计算法的平滑切换。
控制思想为：
1)当低速估计转速≤ωbegin时，电动机运行所需要的转速及角度全部由低速估计算法提供；
2)当ωbegin＜低速估计转速＜ωend时，低速估计算法和中高速位置估计算法同时工作，将二者输出的转速及角度按一定的算法进行融合后输出给电动机。融合算法为：
估计输出＝低速估计×(1-β)+中高速估计×β。
3)当低速估计转速≥ωend，电动机运行所需要的转速及角度全部由中高速位置估计算法提供。
其中变量定义如下：
ωbegin，ωend：低速估计算法向中高速位置估计算法切换的起始速度和终止速度；
ωr_low为低速估计的转子速度。
在切换过程中，低速估计算法估计出的转速及角度所占比例逐渐减小，从切换开始时的1到切换结束时的0，实现了低速估计算法到中高速位置估计算法的平滑过渡。但是对于切换的起始速度ωbegin的确定需要考虑较多的因素，若此值过低，此时反电动势较小，又由于噪声的影响，中高速位置估计算法估计出的转子速度和位置偏差较大；若此值过高，低速估计算法估计的转子速度和位置偏差也会越来越大，这两种情况都会导致切换失败。因此对于起始速度ωbegin的选择不仅依赖中高速位置估计算法能工作的最低转速，同时还受负载的影响，需要根据不同场合不同工况下对ωbegin进行调整。
在最开始确定切换起始速度ωbegin时，主要是根据低速估计算法和中高速估计算法估计出的转速偏差来决定，当两种估计出的转速的偏差小于设定的阈值时就进行切换，此时的速度值作为切换起始速度。终止速度ωend可设定为电机所能达到的最大速度的10％，然后根据所要求的加速指标进行调整。
在一些其他实施例中，在启动这一部分，目前有算法是给定旋转的电压让电机进行加速，同时该电压旋转速度越来越快以便让电机得到切换速度。但是这种方法启动时间会比较久，因为电机机械惯性的原因，开始时电压旋转速度不能过大，只能缓慢增加，不然会导致启动失败。
在中高速估计算法中也有扩展的卡尔曼滤波器(EKF)的方法，它所采用的是递推计算的方法，可以一边采集数据，一边进行递推运算。由于EKF本身的算法结构，递推计算中的每一处输出结果都是最可能出现的或者最优的。由于EKF主要针对非线性系统，充分考虑了系统噪声和测量噪声的影响，所以当系统出现噪声时仍能够准确地估计出系统的各种状态，与其他方法比较而言，这是非常明显的优点。但是EKF算法十分复杂，计算量也很大，对硬件的要求比较高，这些影响到它的在线估计速度。而且EKF中会用到很多噪声的统计参数，这些需要大量的时间去分析，而反馈增益矩阵中参数的设计也十分复杂，需要极大的工作量进行调试，这些都限制了它的应用。
采用了该发明中的低功率永磁同步电机无位置传感器矢量控制方法，由于电机主要运行在中高速阶段，因此没有必要过多研究低速启动阶段的转子位置估计，本发明极大地简化了低速启动时转子位置估计算法，保证电机能够启动即可，降低了芯片资源的占用，这样就可以采用更低端的芯片，节约成本，同时快速启动方法能够减小启动时间；采用观测器与锁相环相结合的方法对中高速阶段的转子位置进行估计，直接将观测器得到的反电动势进行反正切处理得到转子位置的方法对噪声比较敏感，估计结果会有很多毛刺，而采用锁相环结构进行处理可以估计出无相位延时的位置，同时对传统的锁相环进行补偿改进，消除了其中存在的偏差；低速估计算法向中高速估计算法切换时，直接切换可能会导致系统震荡甚至停机。本发明采用一种融合算法，实现两种算法的平滑过渡。
在此说明书中，本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是，很显然仍可以作出各种修改和变换而不背离本发明的精神和范围。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而非限制性的。