基于在线稀疏贝叶斯学习与改进趋近律的无编码器永磁同步电机控制方法

本发明公开了一种基于在线稀疏贝叶斯学习与改进趋近律的无编码器永磁同步电机控制方法，包括：通过采集的电压、电流的真实值与参考值，计算RBF核函数值；根据RBF核函数值构建数据集；通过计算额定永磁体磁链和观测器计算出磁链间的偏差，采用基于对数函数的非线性趋近律处理所述偏差，获得磁链偏差项；根据电机数学模型、磁链偏差项和额定参数值，构建包含可调权重因子的精确磁链增量计算模型；通过稀疏贝叶斯学习算法，结合数据集，动态更新权重因子，并根据更新后的模型，计算转子角度；基于转子角度，进行坐标变换和实际转速估计，并使用双闭环矢量控制算法进行电机的无位置传感器控制。本发明稳态角度观测误差小、动态响应速度快。