基于EKF的感应电机无速度传感器控制研究文献综述

感应电机以其结构简单、运行可靠、成本低廉等优点，在工业领域得到广泛应用。

然而，传统的矢量控制需要安装速度传感器，增加了成本和系统复杂性，且易受环境干扰。

因此，无速度传感器控制技术应运而生，并成为研究热点。

扩展卡尔曼滤波（EKF）作为一种非线性状态估计算法，在处理系统噪声和非线性方面表现出优异性能，被广泛应用于感应电机的无速度传感器控制。

本文首先介绍了感应电机无速度传感器控制和EKF算法的基本概念，然后梳理了国内外相关研究进展，并对不同方法的优缺点进行分析，最后展望了该领域未来的发展趋势。

关键词：感应电机；无速度传感器控制；扩展卡尔曼滤波；状态估计；非线性系统

#1.1感应电机无速度传感器控制
感应电机无速度传感器控制，也称为无感速度控制，是指不依赖于转速传感器，而是通过测量电机的其他物理量，如电流、电压等，并结合电机数学模型，来估计电机转速的一种控制方法。

#1.2EKF算法
扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种非线性状态估计算法，它在卡尔曼滤波算法的基础上，利用泰勒级数展开将非线性系统线性化，并通过迭代计算，得到系统状态的最优估计值。

EKF算法能够有效地处理系统噪声和非线性，在非线性系统状态估计方面具有良好的性能。

#1.3研究目的和意义
无速度传感器控制技术可以简化系统结构，降低成本，提高系统的可靠性和鲁棒性。