小猫爪：PMSM之FOC控制08-状态观测器的引入
小猫爪：PMSM之FOC控制08-状态观测器的引入
- 1 前言
- 2 状态观测器的原理
- 2 状态观测器的完善
- END
1 前言
在前面已经实现了电机的双闭环了，不过唯一美中不足的就是需要使用传感器去获取转子位置，那么怎样不使用传感器来获取转子位置呢？目前最好的办法就是使用状态观测器，那么什么是状态观测器呢？
2 状态观测器的原理
状态观测器其实就像是一个黑盒子，它有着输入和输出，那这个黑盒子的作用是干嘛的呢？这个黑盒子其实就是一个真实被控对象的的数学模型，比如在电机控制系统中，被控对象就是电机，那么就用数学建模的方法给电机做个数学模型，而这个数学模型就有着输入和输出。
真实的电机，我们给它一个电压，电流，它就能转起来，然后输出转速，转子位置等；那对于这个黑盒子呢，我们给它输入一些电压，电流，根据电机的数学模型就可以算出一些其他的物理量，那么电压和电流就是给这个黑盒子的输入，而转速以及转子角度等等则就是黑盒子的输出。
简单来说，状态观测器和被控对象的关系如下图所示：
其实状态观测器说起来就是这个意思，使用数学手段建造一个可以模拟真实被控对象的模型，用这个模型来得知一些无法通过测量得到的状态量。对于电机系统来说，如果没有传感器去测量电机的转速和转子位置，那么就可以通过搭建状态观测器来估算电机的转子和转子位置，这就是基于状态观测器的电机的五传感器控制。
2 状态观测器的完善
那么这个时候有些小伙伴就要问了，你说得那么简单，那么世面上状态观测器怎么有那么多种类，什么滑膜观测器，什么龙波格，什么卡尔曼滤波，还有磁链观测器等等，哪来的这么多种类？
不要着急，且待我慢慢道来。如果状态观测器真的跟前面所说的一样，虽然用也能用，但是会带来两个很大的问题。
第一大问题就是抗干扰能力差，你想想，电机是一个复杂耦合性超强的系统，一旦一个干扰加入或者负载变换，那么此时的状态观测器很难保持正确的响应而导致输出错误或者系统崩溃；
而第二大问题就是误差的代入也会导致输出的不准确，而这个误差主要来源于两个方面。第一个方面来源于电机建模时的参数误差，比如建模时的电阻为0.6，但是实际电机的电阻为0.61，这就会导致状态观测器输入不正确，这种误差称为系统误差；另一个方面则来源于观测器的输入于真实输入有误差，因为输入给观测器的输入值是通过测量来的，比如我输入的电流为1A，但是其实真实的电流为1.1，这就会导致状态观测器输入不正确，这种误差被称为测量误差。
所以为了解决这两大问题，就需要给状态观测器增加反馈，通过反馈来修正状态观测器的输出，让观测器尽可能的去贴近真实的电机。这个时候，带有反馈的状态观测示意图如下：
到此为止，一个完整的可以在电机应用中可靠工作的状态转测就出来。而反馈方式和修正方式的不同就导致了各自五花八么的状态观测器种类，这个等后面介绍的时候，大家可以细细感悟。到此为止，关于观测器的引入就介绍到这里了。
END
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