永磁同步电机由于其高效能和优越的动态特性，在工业和电动车辆等领域得到了广泛应用。湘潭大学自动化与电子信息学院的兰志勇、张丽雨、李福、胡滨在2025年第8期《电气技术》上撰文，对永磁同步电机各类控制技术进行综述。首先，简述控制技术的发展阶段。其次，重点讨论矢量控制、直接转矩控制、无传感器控制技术、新型控制技术的发展现状，对不同的控制方法进行Matlab/Simulink仿真。最后，展望永磁同步电机控制技术的发展趋势。本文旨在为永磁同步电机控制领域的研究和应用提供相关参考。
永磁同步电机（permanent magnet synchronous motor, PMSM）因高效率、高功率密度和优良的动态特性，在工业和电动车辆等领域得到广泛应用。高性能控制是实现这些优势的关键。为了提升PMSM的控制性能，学者们对永磁同步电机的控制技术进行了大量的研究。
根据时间顺序，永磁同步电机控制技术的发展可以分为早期阶段、中期阶段和现阶段。早期阶段以矢量控制（field oriented control, FOC）、直接转矩控制（direct torque control, DTC）为代表，中期阶段则在此基础上发展出无传感器控制技术。现阶段，PMSM控制的发展更加多元，出现了如模型预测控制（model predictive control, MPC）、与智能算法（intelligent algorithms）结合的控制，以及自抗扰控制（active disturbance rejection control, ADRC）。
本文按照国内外PMSM的控制技术发展时间顺序进行综述，以期为相关学者的研究提供参考。
1 矢量控制
PMSM矢量控制通常结合坐标变换、空间矢量调制和磁场定向控制。传统的矢量控制框图如图1所示。
在Matlab/Simulink 环境下，建立基于传统矢量控制的仿真模型。PMSM参数见表1，参考转速为600r/min。仿真时间设置为0.4 s，初始状态空载，0.2s后加入10 N∙m的负载，仿真结果如图2所示。
常见的矢量控制方法主要包括id=0控制、最大转矩电流比（maximum torque per ampere, MTPA）控制和弱磁控制（flux weakening control）。
图1 传统矢量控制框图
表1 PMSM的参数
图2 传统矢量控制仿真结果
1.1 id=0控制
在PMSM控制中，id=0控制具有易实现、输出转矩大、效率高的优点，通过调节iq控制电动机转矩。该控制方式简单，应用范围广泛。
1.2 MTPA控制
MTPA控制的实现方法主要包括公式法、查表法、搜索法、代价函数法等。与id=0控制相比，采用MTPA控制使电机在输出相同电磁转矩时的定子电流最小，同时还能降低振动和噪声峰值，计算简便，实际应用广泛。
1.3 弱磁控制
弱磁控制是指在超过额定转速时，由于永磁体磁场恒定，只能通过减弱气隙合成磁场的方法保持电机稳定运行。根据对电机参数的依赖情况，弱磁控制可分为依赖电机参数的公式法、梯度法和不依赖电机参数的查表法、电流补偿法、单电流环调节法。
弱磁控制也存在稳定性受影响和效率降低等问题。利用梯度法对弱磁和电流参考值进行修正，使控制精度、响应速度、鲁棒性等均有所提高；采用电压反馈解耦控制策略，提高稳态性和动态性。
2 直接转矩控制
相较于矢量控制，直接转矩控制避免了复杂的坐标变换，动态响应更快。当电机参数确定后，电机转矩取决于定子磁链幅值|Ys|和转矩角d的大小。传统的直接转矩控制框图如图3所示。
图3 传统直接转矩控制框图
同理，在表1条件下对传统直接转矩控制进行仿真，仿真结果如图4所示。
其中，滞环控制部分采用bang-bang控制，存在逆变器开关频率不恒定、转矩脉动大、定子磁链估计误差影响控制性能等问题。为了提高控制性能，可以从以下途径进行改进和优化。
图4 传统直接转矩控制仿真结果
2.1 优化电压空间矢量控制
1）引入零矢量。在转矩调节器中引入零矢量。转矩控制函数形式为
式（1）
改进后的转矩输出有3种状态。在电机低速运动时，零矢量可以使电机转矩变化幅度减小，有助于降低转矩脉动。同时，增加虚拟电压矢量、采用偏差最小的单电压矢量控制等方法也可以显著提高直接转矩控制的性能。
2）改进占空比。占空比调制直接影响电机相电流。为了得到最优占空比，采用加权系数综合衡定，引入模型预测或多级滞环控制器，对开关表进行改进等方法，提高永磁同步电机直接转矩控制的精度、效率和稳定性。
2.2 优化控制参数的调节方法
在DTC中，用不同的控制方法代替滞环控制，能提高控制效果，在不同的环境和工况下具有更好的抗干扰性。下面介绍两种较常见的控制方式。
1）模糊控制。用模糊控制器替代原来的滞环控制和开关，基于模糊控制的直接转矩控制框图如图5所示。
图5 基于模糊控制的直接转矩控制框图
在DTC中引入模糊控制后，控制器可以根据当前状态自动调整，使电机运行能适用于多种应用场合，相较于滞环控制，能减少转矩脉动。
2）滑模控制（sliding mode control, SMC）。基于滑模控制的直接转矩控制（SMC-DTC）框图如图6所示。
图6 基于滑模控制的直接转矩控制框图
针对滑模控制中的抖振现象，学者们先后提出根据指数趋近律、二阶超扭矩滑模控制器等变滑模结构控制，极大地改善了传统DTC的电流、磁链和转矩稳态性能。
3 无传感器控制
PMSM无传感器控制利用控制算法来实时估计电机的转子信息，降低系统成本的同时也能避免因硬件传感器失效导致的控制故障。主要包含两大类：激励响应法和基波模型法。
3.1 激励响应法
当PMSM处于零低速状态时，反电动势难以准确获取，而高频注入法能够通过分析PMSM对高频信号的响应估计出转子的初始位置。传统的高频注入信号包含旋转高频电压和脉振高频电压。
1）传统旋转高频电压信号注入法。该方法将正弦信号（通常频率较高）注入ab轴，通过检测PMSM的响应电流，从而获取转子信息。旋转高频电压信号注入的系统结构框图如图7所示。
图7 旋转高频电压信号注入的系统结构框图
2）传统脉振高频电压信号注入法。该方法将脉冲信号注入估计的dq轴，通过检测PMSM的电流响应，从而获取转子信息。脉振高频电压信号注入的系统结构框图如图8所示。
图8 脉振高频电压信号注入的系统结构框图
上述两种传统高频信号在实际应用中容易受到电磁干扰。文献将两种信号注入法进行对比分析，两种方法都存在信号处理复杂、响应速度和精度有待提高等问题。
3）新型高频信号注入法。随着研究的深入，有学者提出采用高频方波注入，可以简化信号处理、降低噪声；采用正负高频脉冲电压注入，可以提高计算精度、改善动态性能；采用旋转综合矢量脉振高频电压注入，能有效抑制谐波。为了提高估计精度，由电压信号改为注入或提取高频电流信号，能节省滤波器，从而消除滤波器对信号振幅和相位的影响，并需要考虑交叉饱和效应的补偿。在获取转子信息时，采用两相型锁相环（phase- locked loop, PLL）可减少滤波延迟，并优化控制。
3.2 基波模型法
在PMSM控制中，观测器可以用来估计和跟踪参数，以实现更精确的控制。实际应用中常见的观测器主要有扩展卡尔曼滤波器（extended Kalman filter, EKF）、模型参考自适应观测器（model reference adaptive observer, MRAO）、龙伯格观测器（Luenberger observer）和滑模观测器（sliding mode observer, SMO）。
1）扩展卡尔曼滤波器。EKF通过对非线性状态方程和观测方程进行线性化处理，能够在一定程度上处理非线性特性。主要步骤包括预测步骤和更新步骤。传统EKF在线估计电机状态和参数，适应性强，但计算复杂。有学者提出分解成两个并行的低阶卡尔曼滤波器，可以降低运算量。通过改进修正步骤等方法可以减小误差。
2）模型参考自适应观测器。基本结构如图9所示。
图9 模型参考自适应观测器的基本结构
在实现PMSM自适应控制时，模型和参数调整自适应率的选择非常重要。利用q轴电流或者定子磁链为参考模型，经过各类调节器得到估计转速。在参数调整自适应率的选择上，可采用如滑模面函数、模糊比例积分（proportional integral, PI）等方法提升控制速度范围。利用模型参考自适应观测器观测负载力矩，提升系统鲁棒性。
3）龙伯格观测器。龙伯格观测器属于全状态观测器，函数表达为
式（2）
通过调整增益矩阵L，使得观测误差无限接近于零，从而实现对状态的准确估计。龙伯格观测器的结构相对简单，易于实现，也具有一定的鲁棒性。改进龙伯格观测器的结构，能提高观测精度和跟随性能。
4）滑模观测器。通过构造滑模面函数，估算PMSM转子位置和速度。当观测值与实际值误差为零时，观测器状态处于动态稳定。此时，可以通过反正切函数或锁相环等方式实现对转子位置的估计。同理，在表1条件下对基于高频注入的滑模观测器控制进行仿真，仿真结果如图10所示。
由理论和仿真结果可知，滑模观测器存在固有的抖振现象。为了解决上述问题，相继提出了改进的滑模观测器算法，如反馈增益系数的自适应算法、两级滤波器、用其他函数代替开关符号函数等方式。但是，滑模观测器依赖反电动势参数，在实际中多用于中高速控制。在全速域控制场合下，可通过将多种观测器结合的方式来实现稳定控制。
图10 滑模观测器控制仿真结果
滑模观测器可与滑模控制器结合，替代原本转速环或者电流环的PI控制器，提高系统的鲁棒性和动态响应性能。
4 新型智能控制技术
近年来，一些新兴技术逐渐涌现。例如，MPC可以更好地处理PMSM的非线性特性和参数变化；与智能算法结合，在复杂环境和工况下节省人力计算成本；采用自抗扰控制，使系统在面对不确定性和扰动时能够保持较好的鲁棒性。
4.1 模型预测控制
MPC的优点是能够有效地处理多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）系统，适应性强。MPC可以按照控制动作分为有限控制集（finite control set, FCS）-MPC和连续控制集（continous control set, CCS）-MPC两大类，也可以按照动作对象分为模型预测电流控制（model predictive current control, MPCC）和模型预测转矩控制（model predictive torque control, MPTC）两大类。
模型预测控制主要包括系统模型建立、预测模型、优化成本函数、滚动优化函数这几个步骤。传统的MPCC和MPTC的价值函数分别为
式（3）
图11 两种模型预测控制框图
同理，在表1条件下采用MPTC进行仿真，仿真结果如图12所示。
图12 MPTC仿真结果
可见，MPTC改善了传统DTC存在的一些不足，具有更快的动态响应。学者们提出通过减少待选矢量，改进价值函数优化MPTC，既简化了计算又能提升控制的动态和静态性能；或是扩充待选电压矢量的个数，改进矢量合成方式，既能提升控制自由度又降低了转矩波动。
MPCC改善了PI控制中存在的非线性耦合问题，通过扩展电压矢量的选择范围或使用虚拟电压矢量等方法，能够减小纹波，从而获得更好的稳态响应。
4.2 利用智能算法
智能算法能够实时处理数据，节省了大量人工成本。传统的控制方法如PI控制在某些情况下难以达到最优性能，而神经网络等算法可以提升控制性能。以使用强化学习优化电机转速控制为例，表达式可写为
式（4）
智能算法种类繁多，方向之一是与上文提到的观测器结合，文献提出将神经网络用于辅助非线性观测器的设计；方向之二是与传统控制方法结合，文献提出将神经网络与模糊控制、比例积分微分（proportional integral differential, PID）等控制方法相结合，具有更好的动态响应特性和更强的抗干扰能力；方向之三是应用于参数辨识，可以利用各类算法实现PMSM不同参数的快速辨识，辨识精度更高。
4.3 自抗扰控制
典型的自抗扰控制器分为线性和非线性两种，都由3部分组成，分别为跟踪微分器（tracking diffenrentiator, TD）、扩张状态观测器（extended state observer, ESO）、非线性（或线性）状态误差反馈控制律（nonlinear state error feedback control law, NLSEF）（或linear state error feedback control law, LSEF）。典型ADRC框图如图13所示。
图13 ADRC框图
自抗扰控制发源于PID控制，常用于转速环或电压环、电流环的控制策略，也有学者提出位置速度一体化控制，解决了转速不可控的问题，进一步提高定位精确性。
ESO能够估计系统状态及所有未知扰动，也适用于PMSM谐波抑制的场景。自抗扰控制与谐振控制结合，五、七次谐波抑制效果及电机噪声优化效果都较传统方法有所提升。
5 结论
本文综述了近几年永磁同步电机控制技术的国内外研究进展，总结了矢量控制、直接转矩控制、无传感器控制、新型智能控制的主要分类和研究现状；并对每种控制方法进行了相同PMSM参数下的Matlab/Simulink仿真分析，以期为学者的研究学习提供参考。目前，永磁同步电机控制可在以下方面提出进一步的研究要求：
1）控制精度和稳定性。提升控制性能，可以减少能量损耗，优化工作效率。
2）控制成本。通过降本增效，对倡导绿色发展具有重大的意义。
3）优化电子器件。高性能电子器件对减少电机影响、延长使用寿命等有重要作用。
本工作成果发表在2025年第8期《电气技术》，论文标题为“永磁同步电机控制技术综述”。本课题得到湘潭大学博士科研启动经费的支持。
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