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现矢量控制，如用复杂的模拟电子电路来实现，其设计、制造和调试都很麻烦，有些计算功能根本无法实现。采用微处理器控制以后，用软件实现矢量控制算法，使硬件电路规范化，既降低成本，又提高了可靠性。由此可见，电力电子器件和微处理器的应用是现代交流调速系统发展的两项必备的物质基础，电力电子器件和微处理器的迅速发展是推动交流调速系统不断更新的动力。
50年代末，第1个普通晶闸管(SCR)在美国通用电气公司的实验室诞生，标志着现代电力电子技术的开端。近20年来，电力电子器件的发展非常迅猛，从只能触发导通不能控制关断的半控型器件(如晶闸管)，到可以控制导通和关断的全控型器件;从电流控制到电压控制(场控);从低频开关到高频开关;从单片元件到模块化、集成化;从小功率(< 10Kw)到大功率(> 1 Mw)，新一代的器件带来新一代的变流器，又推动了新一代电机控制系统的产生，成为现代电机控制技术发展的先锋【5】。
晶闸管是初期可控变流装置采用的主要器件，由于它只能触发导通不能控制关断，所以是半控器件，用于可控整流很适合，若用于可控的逆变器，就需要强迫换流电路，使装置复杂化。因此70年代以后，人们陆续研制出各种全控器件用于交流调速系统，常用的全控器件有P-MOSFET, BJT, GTO和IGBT等。其中BJT和GTO是电流控制型，而P-MOSFET和IGBT是电压控制型，即场控器件。
P-MOSFET的优点是驱动功率小、开关时间短、安全工作区宽，几乎没有二次击穿效应，可靠性较高;其缺点是导通压降大，只适用于高频小功率的应用场合。BJT的很多特征和P-MOSFET相反，其主要缺点是开关期间可能发生局部过热的二次击穿，使器件损坏，其开关频率低于5kHz，因此噪声较大。GTO主要用于数千kVA的大容量变流器，如电气机车、大型轧钢机、矿井卷扬机等，近年来，国产的GTO已经做到2500V, 2000A的水平，而三菱公司己推出6000V, 6000A的水冷GTO器件，但配置恰当的驱动电路和缓冲电路是GTO应用中的两大难点。80年代出现的IGBT融合了MOSFET和BJT的优点，开关频率高、MOS门极驱动、导通压降小、安全工作区宽，IGBT构成的变频器噪音低，因此在中小容量应用已经逐渐取代BJT。提高电压和降低通态压降是发展IGBT的主要矛盾，目前，新一代IGBT的电压己经提高到3.3?4.5kV，而导通压降为1.5?2.2V。在大功率电力电子器件中，正在研制场控化的GTO，即MCT，目前研制样品虽已达到1000V 、100A的水平，但还处于研究开发阶段。另一种方案则是提高IGBT的电压、电流等级，目前也取得了一些发展。
由于各种开关器件的工作原理不同，它们所能承受的开关功率和开关频率也不一样，一般来说，开关频率越高的器件，允许的开关功率就越小，MOSFET的允许功率最小而频率最高，IGBT和BJT次之，GTO再次之，SCR的功率最大而频率最低。随着超大规模集成电路制造技术的提高，电力电子技术领域的新趋势是发展功率集成电路(PIC )，将电力电子器件和驱动电路、保护电路、一部分检测电路、甚至和微机的接口电路等集成在一个芯片内，使整个器件的可靠性大为提高，而且设备体积小、功能多、成本低，用户省去设计驱动电路和保护电路的麻烦，使用起来大为方便。目前PIC只能达到低压小功率的水平，如智能功率模块(IPM ),作为PIC的过渡产品，在交流变频调速器中已大量使用。本文实验部分就是采用三菱公司的IPM (PMI5RSH120)，该模块耐压为1200V,额定工作电流为15A,开关频率为20kHz，可用于2.2KVA的三相变频功率输出。其内部集成了驱动和保护电路，使硬件电路设计和开发变得简单可靠。
在现代交流调速系统中，由模拟电子电路构成的模拟控制已不能适应复杂的控制策略和
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大量数据计算的需要，由微处理器为核心的数字控制已经成为交流调速控制器的主要形式。微处理器构成的数字控制优越性表现为:
1)控制器的硬件电路标准化程度高、成本低、可靠性高。
2)控制软件可以根据需要替换、修改或移植，灵活性大，稳定性好。
3)信息存储、诊断和检控的能力不断提高，随着CPU运算速度的存储容量的提高，能够实现各种新型的复杂控制策略。
早期用于电机控制的微处理器是各种类型的单片机，如Intel公司的51系列和1%系列单片机，都得到了广泛应用，特别是80C 196MC具有片内波形发生器(WFG)，可产生3对独立的PWM信号，适合于交流感应电机控制，在一般的变频器中很多采用这种单片机。这类单片机具有丰富的硬件和软件资源，也可以用于实时控制，但是当需要大量数据计算处理或浮点运算，对快速性要求较高时，则能力不足。为了进一步提高运算速度，特别是对矢量控制这种具有复杂的控制方案和数据计算的场合，80年代初出现了数字信号处理器(DSP )，目前最常用的则是德州仪器公司(TI)的TMS320系列DSP o
1982年，德州仪器公司推出了第1个TMS320系列产品TMS32010，该产品被“电子产品”杂志授予“年度产品”的荣誉，如今TMS320已发展到拥有定点、浮点及多处理器等各种型号的系列产品，是世界市场上占有量最大的DSP，已广泛用于数字信号处理、自动控制等领域。90年代TI公司又推出一种专门用于数字电机控制(DMC)的DSP产品:TMS320F/C24x系列。'24x属于16位定点DSP基于'C2000平台，以'C2xLP为运算内核，它将高性能的CPU和众多外设接口集成在一个芯片内。'24x的体系结构设计是基于一种改进的哈佛结构，程序存储空间、数据存储空间和输入/输出端口是并行分布设计的，其指令执行采用4级流水线操作，大多数指令都是单周期指令(50ns )。特别是CPU内部具有1个硬件乘法器，使得乘法运算也只需1个指令周期即可完成，大大提高了运算速度，可用于对快速性和实时性要求很高的控制。 ' 24x内部具有一个“事件管理器”，包括定时器、比较单元以及PWM产生电路，可以根据需要产生6路互补的、带死区控制的PWM信号。'24x还具有8路片内10位A/D转换，可以直接对电流或电压检测信号进行A/D转换，当然'24x还具有串行通讯、中断控制等功能，所有这些功能使得'24x特别适合于交流调速控制。本文实验部分就是采用F243作为控制器运算核心。
1.3 无速度传感器矢量控制的研究现状
以转子磁链定向的矢量控制系统已经广泛应用在高性能的工业应用场合，转速的闭环控制环节一般是必不可少的。因此很多情况下，人们是利用同轴安装的速度传感器测速度。由于速度传感器的安装给系统带来了一些缺陷：
（1）增加了系统的成本，精度越高的码盘价格也越贵。
（2）码盘在电机轴上的安装，安装不当将影响测速精度，降低系统的可靠性。 （3）在高温、高湿、多尘的恶劣环境下无法工作，而且码盘工作精度易受环境条件的影响。
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因此，无速度传感器技术【6】的研究显得更为迫切，成为研究的热点。近年乃研究较
多的是无速度传感器矢量控制技术，无速度传感器的矢量控制技术是在常规带速度传感器的矢量控制的基础上发展起来的，除电机转速信息的获取途径、方法不同之外，仍沿用磁场定
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向控制技术。因此，无速度传感器矢量控制技术的核心是如何准确地获取电机的转速信息。无速度传感器矢量控制的一般方法是：从电机定子边较易测量的量中（如定子电压，定子电流）计算出与速度有关的量，然后得到转子速度、转矩和磁链并将其应用到速度闭环控制系统中，目前研究较多的是以下几种方法：
1.3.1 直接计算法
直接计算法是利用异步电机的状态方程，从电机的电磁关系及转速的定义中得到转速的表达式。其中一种是利用同步转速减去转差转速得到电机的转子速度【8】。同步转速和转差转速均可在已实现磁场定向控制的前提下利用稳态公式得到。
为了克服磁链计算时的积分漂移问题，提出利用转子反电动势计算同步转速。早期的ABB、日立、东洋电机的无速度传感器矢量控制产品中采用的就是这种基于转子反电动势的直接计算法。
显然，直接计算法是比较典型的基于电机精确模型的开环转速估计方法，其优点是直观性强，计算量小，基本没有迟延，现在市场上出现的一些无速度传感器变频器仍有一部分是基于此方法设计的。但该方法的缺陷也很明显：计算过程中用到了大量电机参数，因此该方法完全依赖电机参数的准确性和磁链的观测精度，如果电机运动过程中某个参数发生明显变化，得到的速度将会远远偏离真实转速，所以难以保证系统的抗干扰性，甚至可能出现不稳定的情况。一般在速度计算的同时需要进行电机参数的辨识和误差校正，才能得到较好的转速估计结果。
1.3.2 模型参考自适应法（MRAS)
模型参考自适应（MRAS）方法的转速估计的基本思想，对同一控制对象，将不含位置参数的数学模型作为参考模型，将含有待辨识参数的模型作为可调模型，两个模型应该具有相同物理意义的输出，利用两个模型的误差构成的自适应率来实时调节可调模型的参数，达到控制对象的输出跟踪参考模型的目的，由于采用闭环观测模型，因此辨识的精度比直接法要高，抗干扰性强，因而应用范围广。
利用模型参考自适应系统估计转速和转子磁链的方法最早由ColinSchauder在1989年提出来的，他利用电机的定子电流对转速进行估计，将不含转速的磁链方程（电压模型）作为参考模型，含有待辨识转速的磁链方程（电流模型）作为可调模型，建立了一个模型参考自适应系统，以转子磁链比较输出的误差作为广义误差信号，采用比例积分自适应律进行速度的估计，以达到可调模型的输出跟踪参考模型的输出，从而辨识转子磁通和转速。利用波波夫（popov)超稳定理论给出了转速估计的算法。人们在此基础上采用MRAS的矢量控制进
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行了大量研究，并取得了一定的成果【10】。
由于仍然采用电压模型法转子磁链观测器来作为参考模型，电压模型的一些固有缺点在这一辨识算法中仍然存在。为了削弱电压模型中纯积分的影响，YHori【12】引入了输出滤波环节，改善估计性能，但同时带来了磁链估计的相移偏差，为了平衡这一偏差，同样在可调模型中引入相同的滤波环节，经过改进后的算法，在一定程度上改善了纯积分环节带来的影响。 以上几种转速估计和磁链观测方法在参考模型中需要一种积分环节，并且受到定子电阻变化的影响，使得低速时转速误差较明显，对此PengFangCheng等提出了新的模型参考自适应方
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法，采用定子反电动势代替转子磁链作为参考模型和可调模型的观测对象，从而避免了在参考模型中的纯积分运算，在低速时具有较好的转速估计能力。
1.3.3 基于扩展卡尔曼滤波的状态估计算法
通过分析异步电机在两相坐标系的数学模型，这是一组非线性方程，将这组方程和机械运动方程联合起来，且如果认为电机转速在短时间(采样周期)内保持不变，这将构成一组新
??的非线性方程，其中的状态变量为 ?is?,is?,?r?,?r??。而定子电压 ?us?,us???为输入变量，输出
T?为 。按照系统辨识的方法，对非线性方程进行状态估计的有效方法是扩展卡尔曼?is?,is???TT滤波算法，因此人们自然想到利用卡尔曼滤波来估计转速和磁链的方法。
在矢量控制系统中，转子时间常数对系统动态性能影响很大，P. Muraca等提出一种利用扩展卡尔曼滤波估计转子磁链和时间常数的方法，作者从电机的数学模型出发，推导出以转子磁链和时间常数为状态变量的降阶状态方程，然后利用扩展卡尔曼滤波算法对这3个变量进行估计，计算过程中认为其他量都是已知量，对算法的仿真结果表明变量估计值很快收敛于实际值，说明这种方法可以在线估计电机状态参数。
通过分析异步电机的状态方程，认为由于定子电流己经测得，不需要再估计，因此得到以转子磁链和转速为状态变量的3阶状态方程，利用扩展卡尔曼滤波对变量进行估计，并利用DSP开发系统进行了实验研究，实验结果显示出算法的正确性。
TI公司的研究报告则是利用扩展卡尔曼滤波对电机的定子电流、转子磁链和转速5个状态变量同时进行估计。本文作者对以上文献进行了阅读分析后认为，虽然降阶的卡尔曼滤波算法只对转子磁链和转速进行估计，不用对电流进行估计，减少了一定的计算量，但是由5阶状态方程推导出3阶方程也一样加大了中间过程的计算量，并且使计算的准确性下降。在利用高速处理能力的DSP情况下，稍微复杂一点的计算不再是问题，这样会使准确性提高。 1.3.4 神经网络法
近年来随着智能控制的理论的发展，人工神经网络的方法也被利用率实现速度估计，人工神经网络因其具有自适应、自学习本质，对不确定的复杂问题表现出很强的控制能力，因此被广泛应用于非线性控制领域，而异步电机转速估计正式这样一类问题，因而近年来出现了相当多的用神经网络做异步电机转速估计的研究。
利用神经网络对异步电机矢量控制的反馈信号磁链、转矩以及磁链的相位进行辨识。以电机终端测量的电压、电流信号作为输入样本，通过对多层非线性前向网络进行训练并将辨识结果用于矢量控制系统的反馈输入。这样的神经网络估计器计算速度快，容错性强，抗谐波干扰，它的缺点是反复的训练会花费大量时间。
虽然神经网络应用于电机控制取得了一些成果，但这些研究都还不大成熟，并且很多事通过仿真来实现的，工业应用尚处于起步阶段，还需要专门的硬件平台来支持，离实用化还有一定的距离，然而，随着神经网络理论及技术的不断完善，必定会对交流传动控制技术带来巨大的变化。
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1.4 课题研究的主要内容和结构安排
通过上面几种控制方案的比较，转子磁场定向控制方案具有较高的性能和实用价值，使交流调速系统的性能产生了质的飞跃。无速度传感器矢量控制更是增加了系统的简易性和鲁
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棒性。本文从矢量控制出发，结合电流滞环跟踪PWM(CHBPWM)控制技术，建立了基于自适应状态观测器的无速度传感器矢量控制系统仿真模型，并用Matlab/simulink仿真软件对系统进行了仿真分析，最好采用TI公司的电机控制专用DSP芯片TMS320F2812为核心进行了实验系统的硬件和软件设计。
论文基本结构如下：
第一章介绍了研究背景、方法，以及矢量控制和无速度传感器技术的国内外发展状况和趋势。
第二章 对异步电动机数学模型、矢量控制、矢量变换的基本原理进行了介绍。 第三章 介绍了基于电流模型和电压模型的两种磁链估计方法，并对无速度传感器技术进行研究，在带速度传感器矢量控制系统的基础上，以模型参考自适应的理论出发，建立了速度辨识方案的数学模型，并对其进行了稳定性证明。
第四章 通过Matlab/simulink软件建立了基于MRAS转速估计的无速度传感器矢量控制系统的仿真模型，分别对基于电流模型和电压模型磁链估计方法进行了分析和比较。
第五章 在仿真的基础上，对实验系统进行了硬件设计，包括主电路、控制电路、驱动及保护电路的设计与实现。
第六章 详细介绍了基于DSP的无速度传感器矢量控制系统软件实现流程，各中断子程序流程图及各个模块的实现。
第七章 分析和总结实验结果，并给出了提出后续工作和有待进一步研究的内容。