CN104682811B - 同步电动机优化控制 - Google Patents

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Abstract

公开了一种同步电动机优化控制。装置和技术的表示性实施方式提供了三相AC电动机的优化控制。磁场定向控制(FOC)布置使用优化组件和技术来改进电动机的功率效率，在整个电动机速度范围上具有快速的控制响应。

Description

同步电动机优化控制
背景技术
永磁同步电动机(PMSM)由于其相比于其他电动机更高的可靠性和更小的尺寸而在消费者和工业电动机应用中具有增长的采用。为了实现高效率以及低振动和听觉噪声，磁场定向控制(FOC)方案越来越多地被用于针对风扇、泵、压缩机、齿轮电动机等的消费者和工业PMSM控制中。
对于高动态加载(例如，用于电力推进、压缩机等的电动机)来说，可使用快速和准确的FOC控制环来控制电动机电流和电压以保持最大效率。在另一方面，现有FOC方案在关键控制环中通常具有复杂的变换，这可能使得其不准或相对较慢。
为了以最低成本进一步提高效率，经常由更少的微控制器来处理越来越多的控制功能(例如，数字功率转换、数字功率因数校正(PFC)、多电动机FOC控制等)。新的微控制器还包括越来越多的特征和外围设备(如，人机接口、通信等)以便在十分激烈的市场竞争中保持优胜。然而，现有FOC控制策略可能是复杂且处理器密集型的，易于使微控制器过载并且妨碍将微控制器功率有效分配给复杂系统功能，并且阻碍对微控制器的潜力和特征的充分使用。
用于无传感器FOC的现有转子位置和速度估计器包括磁通估计器、PLL估计器、滑模观测器(SMO)等等。所有这些都可以是对电动机定子电阻R敏感的，并且波动的定子电阻(主要归因于温度改变)可能导致对于估计的转子位置和速度的不可预测误差，从而导致控制在低电动机速度下变得尤其不稳定。此外，在无传感器FOC中位置和速度信息不准确的情况下，定子磁通和转子磁通不能总是彼此垂直并且因此不能使得能量效率始终最大化。已经提出了一些技术来对定子电阻变化进行补偿，如无传感器PMSM驱动中的在线定子电阻重估/跟踪/重校和定子电阻适配，但是它们可能是复杂的并且消耗更多的资源，包括处理器时间。
附图说明
参考附图阐述详细描述。图中，附图标记的(一个或多个)最左边数字标识该附图标记在其中首先显现的图。不同图中使用的相同附图标记指示相似或相同的项。
对于这个讨论，图中所图示的装置和系统被示出为具有多种组件。如本文中所述的，装置和/或系统的各种实施方式可包括更少的组件并保持在本公开的范围内。或者，装置和/或系统的其他实施方式可包括附加组件，或所述组件的各种组合，并保持在本公开的范围内。
图1是根据实施方式的示例性磁场定向控制(FOC)布置的框图，其使用位置传感器来确定转子位置和/或速度，其中可施加本文所公开的技术和装置。
图2是根据实施方式的另一示例性FOC布置的框图，其使用位置估计器来确定转子位置和/或速度，其中可施加本文所公开的技术和装置。
图3是示出不同示例性坐标系的一组图示，其中一些(dq和Od坐标系)被固定至三相电动机的运动转子，并且其它(uvw，αβ，和Ou)是静止的(或固定至电动机定子)，并且是其矢量表示，包括旋转空间矢量。
图4图示了永磁同步电动机(PMSM)的电气子系统的等效电路及其一个矢量表示(相量图)。
图5包括图4的等效电路模型的两个附加相量图。
图6是电流空间矢量与其期望位置的角度偏差(度数表示的偏差的正弦和弧度表示的偏差角度)图。
图7是根据实施方式的电动机控制器的迟滞的示例性图的框图。
图8是根据实施方式的示例性PI控制器的框图。
图9和10包括基于各种实施方式的、示出有不同电流感测技术的一组3相2电平电压源逆变器的框图。
图11是根据实施方式的示例性空间矢量调制器(SVM)的空间矢量图和参考矢量逼近。
图12是根据实施方式的不具有帕克(Park)反变换的示例性优化有传感器FOC布置的框图。
图13是根据实施方式的不具有帕克反变换的示例性优化无传感器FOC布置的框图。
图14是根据另一实施方式的不具有帕克反变换和克拉克(Clarke)变换的替代示例性优化跟测FOC布置的框图。
图15是根据另一实施方式的、快速电流控制环中不具有帕克反变换的、替代示例性优化无传感器FOC布置的框图。
图16是根据实施方式的不具有帕克变换和帕克反变换的示例性优化有传感器FOC布置的框图。
图17是根据实施方式的不具有帕克变换和帕克反变换的示例性优化无传感器FOC布置的框图。
图18是根据另一实施方式的不具有帕克变换和帕克反变换的替代示例性优化有传感器FOC布置的框图。
图19是根据另外实施方式的不具有帕克变换和帕克反变换的另外的替代示例性优化有传感器FOC布置的框图。
图20和21是根据其他实施方式的、不具有帕克变换和帕克反变换的、优化有传感器和无传感器FOC布置的替代示例的框图。为了清楚起见，仅示出了每个示例性FOC布置的部分。
图22是根据实施方式的、具有PLL观测器组件的、示例性优化无传感器FOC布置的框图。
图23和24图示了根据实施方式的、可与图22的FOC布置一起使用的两个示例性PLL观测器。
图25是根据另一实施方式的、具有PLL观测器组件的、另一示例性优化无传感器FOC布置的框图。
图26和27图示了根据实施方式的、可分别与图25和图22的FOC布置一起使用的两个示例性PLL观测器。
图28和29是根据实施方式的示例性最大效率跟踪(MET)控制策略的框图。
图30和31是根据其他实施方式的替代示例性最大效率跟踪(MET)控制策略的框图。
具体实施方式
概述
作为优化的技术，磁场定向控制(FOC)(即，矢量控制)是用于三相交流(AC)电动机的变速控制的方法，用以利用在电动机速度的整个范围上的快速控制响应来提高功率效率。
本公开中讨论了用于提供对三相AC电动机的优化控制的结构、组件和技术的各种实施方式。参考图中图示的示例性三相永磁同步电动机(PMSM)装置和控制系统来讨论结构、组件和技术。但是，这不意图是限制性的，而是为了易于讨论和说明方便。所讨论的技术和装置可被施加到多个不同的电动机设计、控制结构等等(例如，单相和三相变频驱动、数字相转换器、三相和单相电动机、感应电动机、再生驱动等等)，并保持在本公开的范围之内。
下文使用多个示例对实施方式进行更加详细的解释。尽管这里和下文描述了各种实施方式和示例，但是通过组合个体实施方式和示例的特征和元件，其他的实施方式和示例可以是可能的。
图1和2是示例性磁场定向控制(FOC)结构布置100的框图，其中可施加本文所描述的技术和装置。在输入侧接收参考速度(如，电动机102的期望转速)，并将脉宽调制(PWM)电动机电压输出信号(如，三相)输出给电动机102。图1中所示的示例性FOC布置100是有传感器版本，其使用位置传感器104经由位置计算106和速度计算108模块来确定转子位置和/或速度。图2中所示的示例性FOC布置100为无传感器版本，其使用位置估计器202经由速度计算模块108来确定转子位置和/或速度。
在示例中，FOC结构布置100利用复杂笛卡尔参照系(Cartesian referenceframe)变换(如，帕克变换110和帕克反变换112)在期望具有快速响应的控制环中将三相信号变换为两个转子固定信号(如，在d，q坐标系中)或者反之亦然。这些参照系变换可能是计算密集的并可能引入附加的计算误差，导致不期望的低电流控制环以及对动态电动机负载的不良响应。这可能使得利用单个微控制器来处理越来越多的复合系统功能(如，数字功率因数校正，多FOC电动机控制，数字功率转换等等)变得困难。
通常，如图1和2中所示，FOC结构布置100使用克拉克变换114把从电流计算级115输出的3相电流Iu，Iv和/或Iw(由模数转换器(ADC)116测量；ADC转换可由PWM单元118等进行触发)变换到静止α-β参照系而成为Iα和Iβ(其在稳定状态下为正弦信号)。帕克变换112被用于将Iα和Iβ变换到另一转子坐标系d-q，分别成为Id和Iq。Id和Iq为FOC100控制环的反馈信号并且在稳定状态下近似为常数。
PI控制器130，120和122单独用于速度和电流控制，以实现可控的电动机速度、转矩和气隙磁通。一般而言，磁通生成分量Id被控制为0。还可以将Id控制为负值(即，弱磁控制)以扩展电动机102的运行速度范围。速度PI控制器130的输出为转矩生成分量Iq的参考电流。PI控制器120，122输出电压Vd和Vq，为了电动机102的期望转速，电动机102的相在d-q参照系下应当具有该输出电压。Vd和Vq在稳定状态下同样近似为常数。
在各个示例中，帕克反变换112用于将所得到的电压Vd和Vq变换到静止α-β参照系而成为Vα和Vβ，Vα和Vβ在稳定状态下为正弦信号。电压矢量(Vα，Vβ)的幅值和角度是空间矢量调制(SVM)调制器124的参考电压，调制器124用于控制PWM单元118，以创建来自3相2电平电压逆变器126的3相正弦波输出，用以驱动电动机102的相。
在一些情况下，如果不希望微控制器执行笛卡尔到极坐标变换计算，则笛卡尔到极坐标系变换128可以忽略。在该情况下，可将电压Vα和Vβ直接送给SVM调制器124。如果需要，还可以规律获得逆变器126的DC链路电压(VDC)(通常使用分压器)的ADC116的值以用于SVM124的计算。上述控制环重复自身以实现所要求的电动机102的控制。
对于有传感器FOC布置100来说，如图1中所示，转子位置和速度ω可从转子位置传感器104(如编码器、旋转变压器、霍尔传感器等)获得，或者对于无传感器FOC布置100来说，如图2中所示，转子位置和速度ω可从位置估计器202获得。转子位置和速度计算以及速度PI控制130构成慢控制环，因为电动机机械时间常数通常远大于电气时间常数。图1和2中示出的其他计算方块构成快电流控制环并且应当尽可能快地进行计算。
对于某些成本敏感的消费者和工业电动机驱动如风扇、泵、压缩机和齿轮电动机而言，相比于有传感器的版本，诸如图2中所示的无传感器FOC结构布置100可能是更好的选择。例如，无传感器FOC布置100经常使用软件转子位置和速度估计器202来取代(一个或多个)更加昂贵的传感器(如编码器、磁角度传感器、霍尔传感器等)。在汽车解决方案等的情况下，可以包含无传感器FOC布置100来作为冗余系统，从而例如在传感器驱动FOC布置100故障时作为有传感器版本的备份。
用于无传感器FOC布置100的一些转子位置和速度估计器202使用准确电动机102参数信息(诸如定子电阻R和定子电感L)来对转子位置和/或速度进行估计，并因此对R和L的变化敏感。然而，电动机定子电阻R可能高度依赖于温度。例如，如果温度从20℃上升40℃，作为常用电动机绕组材料的铜和铝的电阻增加超过15％(铜和铝的电阻率温度系数在20℃时约为+0.39％/℃)。这样的随机电阻变化可能会给位置和速度估计器202引入误差并可能使得控制性能(特别是在低速下)恶化。
另外，一些无传感器FOC布置100可能非常复杂并经常使用三个PI控制器，从而使得实现平滑电动机启动和微调以达到特定电动机的最佳系统性能变得困难和耗时。在无传感器FOC中的位置和速度信息不精确的情况下，定子磁通和转子磁通不能总是相互垂直，并且因此不能使得能量效率始终最大化。
公开的FOC控制技术和结构包括优化的和更快速的控制环，以及减少的CPU时间利用。在不具有帕克反变换112的情况下，FOC布置100能够优化和加速快控制环，这将有益于具有高动态加载(诸如压缩机、用于电力推进的电动机)的FOC电动机控制。其还减少了CPU负载并为复杂系统中的其他目的(如，数字PFC，多FOC电动机驱动，HMI，通信)节省了宝贵的CPU时间，因此微控制器的潜力和特性能得到充分的使用。相反，利用优化的FOC，用户能够选择具有更小计算能力和更低成本的微控制器来完成相同质量的FOC电动机控制。
在各个实施方式中，一个或多个FOC布置100的模块或组件(如，PI控制器120，122，130，变换110，112，114，128，1302，1402，1802，1902，2102，调制器124，计算108，115)以及其他组件可实施在硬件、固件、软件等或其组合中。
此外，一些公开的技术可以使用对象或者面向对象的软件开发环境被容易地实现在软件中，对象或者面向对象的软件开发环境提供可用在各种计算机或工作站平台上的便携式源代码。替代地，所公开的技术和/或布置可以部分或全部实施在使用标准逻辑电路或VLSI设计的硬件中。
另外，所公开的过程可以容易地实施在软件中，该软件能存储在计算机可读存储介质(如存储器存储设备)上，在与控制器和存储器合作的编程通用计算机、专用计算机、微处理器等上执行。在这些实例中，所述实施方式的布置和过程可以被实施为：嵌入在个人计算机上的程序(诸如小应用程序(applet)、或CGI脚本)、驻留在服务器或计算机工作站上的资源、嵌入在专用通信布置或布置组件中例程等等。这些布置还可通过把布置和/或过程物理合并到软件和/或硬件系统(诸如测试/建模装置的硬件和软件系统)中来实施。
针对FOC布置的示例性坐标系
在各种实施方式中，FOC结构布置100可使用用于3相单极对PMSM电动机的下述坐标系(此外，该公开同样可用于多极对电动机和其他类型的电动机)。下面给出了坐标系的概述，包括对坐标系及其关系的解释。
贯穿该文件，假定电动机102正向(即，在逆时针方向上)旋转，因此角度和角速度为正数。对于负向(即，在顺时针方向上)旋转的电动机102，角度和角速度的符号可以被改变。
如图3中所示，坐标系可参考电动机的定子和/或转子。例如，d-q笛卡尔坐标系固定至转子，并且d-q坐标系的分量一起旋转。直轴Od被定向在从转子永磁体南极(S)到北极(N)的方向上。另一个交轴Oq与转子磁通(例如与转子)垂直。
如图3(b)中所示，电动机定子绕组的3相120°分离的正弦电流Iu，Iv和Iw将分别在u，v和w方向上生成三个非旋转但是脉动的磁场，从而导致旋转磁场(定子磁通空间矢量)。Iu，Iv和Iw的矢量相加得到以速度ωi旋转的电流空间矢量(其量值可以缩小或放大，但是方向不改变)。
在静止α-β参照系中，具有笛卡尔坐标Iα和Iβ，如图3中所示。旋转定子磁通空间矢量的方向与相同，其量值彼此成比例，如图3(c)中所示。旋转电流空间矢量可以表示旋转定子磁通例如，在各个实施方式中，代替控制三个正弦电流Iu，Iv和Iw，通过控制单个电流空间矢量的量值和方向来控制旋转定子磁通是容易的。
类似的，3相120°分离的定子相电压Vu，Vv和Vw的矢量相加得到旋转电压空间矢量而且，旋转转子永磁体生成旋转转子磁通空间矢量
上面提到的旋转空间矢量的量值和方向可以用极坐标系中的径向坐标和极角度来表示，如图3中所示。不同坐标系中的他们的坐标示出如下：
其中：
-定子电流空间矢量，具有量值|I|和角度γ。
-定子电压空间矢量，具有量值|Vref|和角度θ。
-定子磁通空间矢量，其指向与电流空间矢量相同的方向。
L-每相定子绕组的电感。
-具有量值|ψr|的转子永磁体磁链空间矢量。|ψr|可从电动机规格中的电压常数、速度常数或转矩常数得出。如下文所示，反电动势(BEMF)量值为|ωrψr|。
-转子电角位置。
γ-静止Ou极坐标系中电流空间矢量的角度。
Θ-旋转Od极坐标系中电压空间矢量的角度。
θ-静止Ou极坐标系中电压空间矢量的角度，
在静止极坐标系Ou中，旋转空间矢量可以写成复数的极坐标形式，如下：
其中：e-欧拉数(即，自然对数的底数)；e≈2.718281828。
j-虚数单位；
参见图4(a)，图示了永磁同步电动机(PMSM)102的电气子系统的等效电路。电动机102的等式(定子模型)可以写为：
考虑等式(1)至(4)，等式(5)可以重写为下面静止极坐标系Ou中的等式(6)。图3(c)中图示了所有的角度。
其中：
R-每相定子绕组的电阻。
-定子绕组电阻引起的电压降空间矢量。
-由时变定子磁通感应的电动势空间矢量。
-具有量值|ωrψr|的BEMF空间矢量。其是由时变转子磁链感应的电动势，并且与转子磁通空间矢量垂直。
ωi-电流空间矢量电角速度，且
ωr-转子电角速度，且
在等式(6)中，除了两个未知变量ωr和之外，所有其他项均为常数(如，e、j、)、电动机102的参数(如，R、L和|ψr|)、测量或计算的值(如，|I|、γ、和ωi)，或当前施加到电动机相的上一控制循环计算结果(如，|Vref|和θ)。由于PMSM为同步电动机，电压空间矢量、电流空间矢量和转子的平均电角速度应当相同。因此，为了简化起见，电压空间矢量的角度随时间的改变可以写为：
其中：
ω-由位置传感器测量的速度，或者由位置估计器(例如PLL观测器的PI控制器)估计的速度，以及
ωref-用户定义的电动机102的参考速度。
回顾在图3(c)中描绘等式(6)的所有项，对等式(6)积分和重新布置结果给出：
等式(7.a)的两侧都可以投影到静止α-β轴以得到转子磁通空间矢量的坐标：
在各个实施方式中，Iα和Iβ为实时测量和计算的电流值。另外，Vα和Vβ为上一控制循环计算结果并施加给电动机102的相。在一些示例中，通过由具有很低截止频率的低通滤波器代替积分，可以简化等式(7.b)和(7.c)中所示的积分。对于无传感器FOC布置100，可以通过获知电动机102参数R和L来计算转子位置。磁通位置估计器为：
转子电速度为：
对于某些无传感器FOC布置100，可以通过积分器2302(参见图23，24，26和27)获得估计的转子位置如下文的等式(8)示出的。通过积累每个FOC环的速度(如果必要，可对其进行相应的缩放)来实现积分的数字实施方式。
SVM124(图28，29，30和31的)参考矢量的角度在等式(8.a)中示出如下。
θ＝∫ωrefdt (8.a)
等式(6)的相量图在图4和5中示出。为了消除电动机102的参数定子电阻R，可以将等式(6)中的所有电压空间矢量投影到垂直于电流空间矢量的方向上。由此，这得到：
重新布置等式(9)得到等式(10.a)：
ε＝|Vref|sin(γ-θ)+ωiL|I|＝ωr|ψr|sin(δ) (10.a)
可对其进行缩放，如等式(10.b)中所示：
其中：
δ-电流空间矢量与其期望位置(即，沿Oq方向，并垂直于转子磁通)的角度偏差；
如果如图4(b)中所示，如果滞后于Oq，则δ＜0；
如果如图5(a)中所示，如果超前于Oq，则δ＞0；
如果如图5(b)中所示，如果与Oq同相，则δ＝0，这是FOC的控制目标。
ε-由非零δ导致的电压差，如图4(b)和图5(a)中所示。
弧度表示的δ的正弦函数sin(δ)可由无穷级数表示，如下面所示：
图6是sin(δ)和弧度表示的δ对(verses)角度表示的角度偏差δ的图。当|δ|＜＜1(如，)时，比等式(11)的无穷级数中的二次项(second degree)更高阶的项可以被略去。考虑到上述内容并且等式(7)、等式(10.a)和(10.b)变成：
ε＝|Vref|sin(γ-θ)+ωL|I|≈ωr|ψr|·δ (12.a)
并且缩放版本为：
从上文可以发现，在正常条件下：
1).每当角度偏差δ为0，电压差ε将为0；
2).电压差ε几乎与电流空间矢量角度偏差δ成比例；
3).对同一非零角度偏差δ，BEMF的量值|ωrψr|越大，得到的电压差ε的量值越大。因此，电动机速度越高，ε对非零δ越敏感。
因此，计算电压差ε＝|Vref|sin(γ-θ)+ωL|I|能够表明定子磁通是否如最大能量效率所要求的那样垂直于转子磁通。此外，该结果也能示出其与期望位置的角度偏差是多少，如果其不垂直的话。
在无传感器FOC布置100的实施方式中，电压差ε(或缩放值)可被用作反馈信号来估计转子位置和速度此外，该反馈信号可被用于控制旋转电压空间矢量的量值|Vref|。如图23，24和26-31中所示的示例，该反馈可驱动角度偏差δ趋于0，从而实现对最大电动机驱动效率的跟踪和/或优化。在各个示例中，如果角度偏差δ过大，则ε-δ关系将是非线性的，但仍然可以确定角度朝什么方向(即，超前或者滞后)偏离，并且推动角度偏差δ朝0移动(如，在相反方向)。
参照图7，迟滞控制器(参见图28-31)被用于参考矢量量值|Vref|的控制以避免不期望的振荡。控制器(2802)的迟滞在图7中示出，并且其等式为：
其中：
|Vref|[n]-当前控制循环的参考矢量量值计算结果。
|Vref|[n-1]-上一控制循环的参考矢量量值计算结果。
ΔV-参考矢量量值的改变步长。
εTh-迟滞控制器的阈值。
εTh_L-迟滞控制器的下阈值。初始设置εTh＝εTh_L。
εTh_H-迟滞控制器的上阈值。
注意阈值εTh_L和εTh_H与BEMF的量值|ωrψr|密切相关，并且因此，其与转子速度ωr密切相关。通常电动机102的速度越高，针对特定电动机102的阈值越大。
如图8中所示的PI控制器(如，120，122和130)被用于转子速度控制、定子磁通量值控制和磁通方向控制。在一些实施方式中，PI控制器被用于Id/Iq电流控制以及PLL转子速度估计(2306)。在一些示例中，PI控制器被用于为迟滞控制器(2802)计算|Vref|的改变步长ΔV。PI控制器(如，120，122和130)是其中未使用误差的微分的PID控制器的特殊情况。可以由下列等式来描述PI控制器(如，120，122和130)：
其中：
e(t)-误差信号，其为参考值减去反馈值。
Kp-比例增益。
Ki-积分增益。
t-瞬时时间。
τ-积分变量；在从时间0到当前时间t的值上取得。
I(t)-积分项。
U(t)-PI控制器输出。
可以将微控制器中的PI控制器120，122，130，2306和2804的数字实施方式表达为如下形式：
I[k]＝Kie[k]+I[k-1] (14)
U[k]＝Kpe[k]+I[k] (15)
等式(14)和(15)中的I[k]和U[k]两者均具有下限和上限以避免不想要的饱和情形(抗饱和)。
PLL观测器2202(参见图22-27)中的低通滤波器(LPF)2304可以是任意阶数。为了简单起见，可使用具有单位增益的一阶LPF，其可表示为：
其中：
y[k]-当前循环滤波器输出。
y[k-1]-上一循环滤波器输出。
x[k]-当前循环滤波器输入。
N-影响LPF截止频率的整数；N＝1，2，3…
3相2电平电压源逆变器126和电动机102的连接在图9和10中示出。逆变器126的六个切换装置(其可以是MOSFET，IGBT或类似部件)由微控制器脉宽调制(PWM)信号控制。电动机102的绕组可以接成星形(如图9(a)中所示)或三角形。
可使用不同的电动机102相电流感测技术。在图9(b)中，三个分流电阻器132插入逆变器126的每个支路以感测每个电动机102相的电流。在图10(c)中，两个分流电阻器132插入逆变器126的两个支路(如相U和V)以感测两个电动机102相的电流。由于IU+IV+IW＝0，因此可以容易地计算出第三个电动机102相的电流。在图10(d)中，一个分流电阻器132插入逆变器126DC链路以感测DC链路电流，并且可使用3相电流重构来获得电动机102相的电流信息。
如果需要，放大器134用于放大与电动机102的相电流或DC链路电流成比例的电阻器132电压降，放大器134可以是外部放大器、微控制器的片上ADC增益、或类似部件。注意，霍尔传感器、电流互感器或其他电流传感器可以代替分流电阻器132来用于电动机102相电流感测。
与三旁路和双旁路电流感测相比，单旁路电流感测具有下述重要的优点：
1)由于使用一个电流传感器、一个放大器134(如果有的话)和一个ADC通道，所以成本减少。相反的，三旁路和双旁路电流感测使用多个电流传感器、放大器134(如果有的话)和ADC通道。
2)由于同一电流检测电路和ADC通道被用于电动机102的相的所有电流测量，因此不需要对放大器134的增益和偏置(其可能由组件容差、波动温度、老化等引起)进行校准。
3)电子示意图和PCB设计更简单和更容易。
空间矢量调制(SVM)被用来控制针对图9和10中的逆变器126的切换装置的PWM，以创建3相正弦波给电动机102绕组。SVM124的空间矢量图(正六边形)和参考矢量逼近在图11中示出。平面被划分为A到F的六个扇区，并且旋转参考矢量的角度θ在每个扇区中被变换为相对角度θrel。到为活动矢量。和在逆变器输出中不生成任何电压差，并且为零矢量(或消极矢量)。参考矢量被两个相邻活动矢量(如，当处于A扇区中时的和)和零矢量(如)中的一个或两个逼近。T1，T2和T0分别与活动矢量和消极矢量(如，在扇区A中，和)相对应。
参见图11，并且使用扇区A中的参考矢量作为示例，下述部分示出了SVM124布置的计算。使用伏秒平衡：
TS＝T0+T1+T2 (18)
可求解等式(17)和(18)得到：
T2＝KSVMsin(θrel)·TS (20)
T0＝TS-T1-T2 (21)
其中：
TS-采样周期，如TS＝50μs。
T0-施加(一个或多个)零矢量的时间。(一个或多个)零矢量可以是或二者。
T1-在一个采样周期内施加第一活动矢量(如：扇区A中的)的时间。
T2-在一个采样周期内施加第二活动矢量(如：扇区A中的)的时间。
|Vref|为的量值，并且VDC为逆变器126的DC链路电压。|Vref|
在各个实施方式中，等式(19)和(20)中的正弦/余弦函数可以利用不同方法(如，使用微控制器存储器中从0到60°正弦函数的查找表，等等)计算，或者由微控制器进行计算，等等。
存在导致不同质量和计算要求的多种SVM124方案(如，对称或非对称7段方案，对称或非对称5段方案，以及3段方案)。例如，可基于微控制器特征和应用要求来选择SVM124方案。在实施方式中，SVM124可用于具有三旁路或双旁路电流感测的无传感器FOC布置100。
在示例中，在V/f开环启动期间，SVM124参考矢量的量值和角度为：
|Vref|＝偏置+K·ωref (22)
θ＝∫ωrefdt (23)
其中：
偏置-|Vref|在零速度的偏置值。
K-V/f常数。
本文所讨论的无传感器FOC控制技术很好适用于一些具有硬件协处理器的微控制器。例如，协处理器可计算三角、线性、双曲线和相关函数以从CPU卸载处理器密集任务并因此加速系统性能。下面的表格给出了可用于所提出的控制技术的计算的示例。
用于FOC结构的示例性角度相加技术
如图12和13中所示，在各个实施方式中，可包括操作过程步骤或方法的有传感器(图12)和无传感器(图13)FOC结构布置100在不具有计算密集帕克反变换112的情况下操作。例如，在一些实施方式中，如在图12和13的实施方式中，FOC结构布置100使用量值和角度来表示极坐标系中的电压空间矢量。在这些实施方式中，帕克反变换112与用在一些FOC布置100(参见图1和2)中的正弦和余弦函数一起可被角度相加替代，同时保持电压空间矢量量值|Vref|不改变。
在示例中，可精确和立即地计算角度相加(如，可利用多数微控制器在一个或几个系统时钟内完成角度相加操作)。这在下面的表中说明，该表示出了用于图12和13的FOC布置100的角度相加技术。
注释*：数学上n可为任何整数。通常选择一个n(如，n＝0)
由此，在一个实施方式中，在FOC布置100中帕克反变换112被旁路，如图12和13所示。相反，对角度Θ和进行相加得到θ，其中并且为转子位置/角度。在一个示例中，利用Vd和Vq来计算电压空间矢量的量值|Vref|，如上表中所示。这表示在极坐标系中对电压空间矢量进行操纵，同样如所示的。
例如，如图13中所示，在无传感器FOC布置100中，使用|Vref|和θ作为输入，可在慢控制环中使用极坐标到笛卡尔变换1302，从而为位置估计器202生成Vα和Vβ。
在各个实施方式中，针对FOC布置100的各个模块执行的计算可在计算装置(如，微处理器、微控制器、CPU等)上执行，他们可经由查找表来访问，或者二者的组合。例如，查找表可以存储在本地或远程存储装置或类似物中，并可由计算装置访问。
在替换实施方式中，如图14中所示，有传感器的FOC布置100也可旁路帕克变换110和克拉克变换114。在该实施方式中，电流变量Iα和Iβ不是必要的，电流变量Id和Iq可以输出自uvw到d-q变换1402。
例如，可将来自帕克变换110和克拉克变换114的数学表达以矩阵形式进行组合从而得到：
可对其进行简化以形成如下所示的uvw到d-q变换1402：
其中：K1为缩放系数；其可被忽略(即，使得K1＝1)。在示例中，缩放系数可与FOC控制策略的其他缩放系数(如，电流感测和放大，模数转换，等)组合。在实施方式中，查找表用于正弦函数以例如优化控制环速度。
在另一替代实施方式中，如图15所示，帕克反变换112可移动至慢控制环中，而不是将其旁路或者使其在快控制环中操作。在一个示例中，可使用帕克反变换112从Vd和Vq计算得到电压Vα和Vβ，但是帕克反变换112可以是用于转子位置估计(如，位于202处)的慢控制环的部分，如图15的FOC布置100中所示。
在实施方式中，该替代FOC控制策略相比于图2的FOC布置具有改进的快控制环效率。为了进一步增加计算速度，可通过微控制器的协处理器在微控制器为例如SVM调制器124或其他模块进行计算的同时计算帕克反变换112。
用于FOC结构的示例性定子磁通量值和方向技术
如图16和17中所示，在各个实施方式中，可包括操作过程步骤和方法的有传感器的(图16)和无传感器的(图17)FOC结构布置100在不具有计算密集的帕克变换110和帕克反变换112的情况下操作。例如，在一些实施方式中，如在图16和17的实施方式中，FOC结构布置100包括定子磁通量值和方向控制策略。例如，图16和17的FOC布置100使用定子磁通(或电流空间矢量)量值和角度控制，包括替代复杂的帕克变换110和/或帕克反变换112的角度相减或相加。
在各个实施方式中，控制策略使用极坐标代替笛卡尔坐标来表示电动机空间矢量，使得复杂的笛卡尔参照系变换(如，具有正弦和余弦函数的帕克变换110和帕克反变换112，其用在图1和2的FOC布置100中)可由角度的相减和相加所替代，同时保持空间矢量量值不改变。
在示例中，可以精确和立即地计算角度的相减和相加(相加或相减操作可利用多个微控制器在一个或数个系统时钟内完成)。这在下面的表中说明，该表格示出了用于图16和17的FOC布置100的角度相减和相加技术。
注释*：数学上m可为任何整数。通常选择一个m使得Γ接近于π/2。
注释**：数学上n可为任何整数。通常选择一个n(如，n＝0)
由此，在实施方式中，在FOC布置100中，帕克变换110和帕克反变换112被旁路，如图16和17中所示。作为替代，角度进行相减以得到Γ，其中，并且为转子位置/角度，并且角度Θ和相加以得到θ，其中并且为转子位置/角度。在一个示例中，利用Vd和Vq来计算电压空间矢量的量值|Vref|，如上表中所示。这表示在极坐标系中对电压空间矢量的操纵，同样如所示。
例如，在稳定状态下，PMSM电动机空间矢量(即，电流空间矢量，定子和转子磁通空间矢量，以及电压空间矢量)的量值为常数，而他们的方向在固定至转子的旋转极坐标系中是静止的。因此可以使用PID控制器来控制定子磁通的量值和方向以实现针对安静电动机运行的恒速和受控转矩，并且还控制定子磁通垂直于转子磁通以获得最大能量效率。在极坐标系的情况下，可以通过角度相减或相加完成针对电动机控制的参照系变换，因此可以实现具有快控制环的计算友好的电动机控制。
在各个实施方式中，如图16和17中所示，在得到电流Iα和Iβ的ADC转换116和克拉克变换114后，使用笛卡尔到极坐标变换128来得到电流空间矢量的量值|I|和方向(如，角度)。替代使用复杂的帕克变换110，角度相减实现了从静止坐标系到旋转坐标系的变换。为了获得最大的转矩和功率效率，量值和方向PI控制器120，122被分别用来控制电压空间矢量的量值和方向，以使得定子磁通空间矢量垂直于转子磁场(即，迫使Γ为π/2(或-π/2)。在这些实施方式中，还可以控制Γ在π和π/2之间以降低电动机气隙磁通(即，弱磁控制)从而扩展电动机102的运行速度范围。
替代图1和2的FOC布置中帕克反变换112，角度相加完成从旋转坐标系到静止坐标系的变换。电压空间矢量的量值|Vref|和角度θ与逆变器126的DC链路电压信息一起被发送至SVM124，以控制针对电动机102的逆变器126的输出。
速度PI控制器130的输出是量值PI控制器120的参考。如上所述的，转子位置计算(在106)和速度计算(在108)、速度PI控制130是FOC布置100的慢控制环。在一些无传感器的实施方式中，如图17中所示，在慢控制环中使用极坐标到笛卡尔变换1302来为位置估计器202生成Vα和Vβ。图16和17中所示的FOC布置100的其他计算方块为快定子磁通控制环。
在没有用于图1和2的FOC布置的帕克变换110和帕克反变换112的情况下，快控制环变得简单和快速的多。例如，特别是对低端微控制器而言，较少和较简单的计算也意味着积累的计算错误较小。
为了向图16和17中所示的有传感器和无传感器控制策略两者提供最高的性能，当使用具有协处理器的一些微控制器时，下述两个计算可用一个计算来计算完成：1)笛卡尔到极坐标变换以得到量值|Vref|和角度，2)角度相减换句话说，两个计算都消耗了很少的CPU时间。对于图17中所示的无传感器控制策略，获得Vα和Vβ的极坐标到笛卡尔变换1302可在CPU针对SVM调制器124或类似物计算的同时由微控制器的协处理器同时进行计算。另外，从0到90°的正弦函数查找表可被SVM调制器124或其它部件使用和再次使用以最大化存储器的使用。
在各个实施方式中，可实施几种定子磁通量值和方向控制策略。图18和19示出了两种用于FOC布置100的备选策略。举例来说，图18中示出了具有直接uvw到极坐标变换1802(即，无克拉克变换114)的有传感器定子磁通量值和方向控制策略(即FOC布置100)。例如，图18中示出的布置100使用uvw到极坐标变换1802，如下方等式所述：
其中：K1为缩放系数；其可被忽略(即，使得K1＝1)。在示例中，缩放系数可与FOC控制策略的其他缩放系数(如，电流检测和放大，模数转换，等)组合。
在实施方式中，可对各种替代控制策略进行组合来形成图19所示的FOC布置100。例如，在所选择的微控制器更适合于计算平方而不是平方根函数的情况中，可以使用|I|2代替|I|作为量值PI控制器120的反馈。在该情况下，如图19中所示可使用伪uvw到极坐标变换1902，并且由下述等式描述：
|I|2=Iu 2+Iv 2+IuIv (29)
图20和21图示了图16和17中所描绘的有传感器和无传感器FOC布置100两者的几种可能的备选方式。为了简单起见，图20和21中仅示出了布置100的左侧，该部分对有传感器和无传感器的布置100两者来说是通用的。
在各个实施方式中，有传感器和无传感器的FOC布置100两者均可使用(Γ-π/2)作为用于方向PI控制器122的反馈。此外，FOC布置100可将(Γ-π/2)控制为0，如图20(a)中所示。
参照图20(b)，在到达有传感器和无传感器FOC布置100的量值PI控制器120的反馈路径上，在一些应用中可使用正弦函数2002(即，使用转矩生成分量|I|sin(Γ))作为反馈，如图20(b)所示。在稳定状态中，方向PI控制器122迫使Γ接近π/2，从而|I|sin(Γ)非常接近为|I|。当Γ在瞬时状态下远离π/2时，正弦函数2002可通过计算装置(或查找表)进行计算。替换地，当CPU正针对方向PI控制器122进行计算时，正弦函数2002可由微控制器的协处理器并发地进行计算，以加速快控制环的计算。
在实施方式中，如图21(a)和(b)中所示，FOC布置100使用|I|2=Iα 2+Iβ 2代替|I|作为量值PI控制器120的反馈。例如，当所选则的微控制器计算平方比计算平方根函数更快时，这可提升性能。在示例中，如图21(a)和(b)中所示，伪笛卡尔到极坐标变换2102可用于取代图16和17的布置100中所使用的笛卡尔到极坐标变换128。伪笛卡尔到极坐标变换2102的示例性等式包括：
根据不同的系统要求，最终的控制策略可以是图18-21中所示的新控制策略的任意组合。例如，图21(b)是图20(a)和图21(a)中分别示出的策略的组合。
示例性转子位置和速度观测器实施方式
在实施方式中，图22的无传感器FOC结构布置100包括与图2的无传感器FOC布置100相同(或相似)的电动机102相电流感测，ADC116，和电流计算115，克拉克变换114，帕克变换110，PI控制器120，122，130，SVM调制124，PWM单元118，和3相2电平电压源逆变器126。但是，图22的FOC结构布置100使用对Vd/Vq的笛卡尔到极坐标变换128和角度相加来取代对Vd/Vq的传统帕克反变换112和对Vα/Vβ的笛卡尔到极坐标变换128。
在各个实施方式中，如图22中所示，可包括操作的过程步骤和方法的无传感器FOC结构布置100包括具有锁相环(PLL)结构的定子电阻不敏感转子位置和速度观测器2202(下文中称为“PLL观测器”)。PLL观测器2202使用相对稳定的定子电感L并且不依赖于定子电阻R，导致宽温度范围上的鲁棒运行。在实施方式中，PLL观测器2202使用|Vref|，θ，Iα和Iβ(或类似量)来估计转子位置和速度。此外，PLL观测器2202使用PLL结构来估计转子位置和/或速度，并总是迫使ε＝|Vref|sin(γ-θ)+ωL|I|≈0(或)，这迫使定子磁通垂直于转子磁通，从而使得电动机102的能量效率最大化。此外，这还将使得估计的转子位置和估计的速度分别非常接近于其真实量和ωr。
在一个实施方式中，例如图22中所示，PI控制器130未被使用。在这样的实施方式中，转矩生成分量的参考电流Iq直接输入至由图中所示PI控制器130馈入的和接点，从而消除了对PI控制器的需要。PLL观测器2202以及本文所述的附加图示的PLL观测器在这种情况下不提供作为对PI控制器130的输入的输出
图23和24图示了PLL观测器2202的两个替代示例。具有PLL观测器2202的无传感器FOC布置100(如图22中所示)能够在稳定状态下将电动机102锁定在具有最大能量效率的期望速度，而不管低电动机速度(归因于定子电阻不敏感性)还是高电动机速度。因此PLL观测器2202可容易地消除对可能昂贵的且容易故障的机械转子传感器104的需要。
在各个实施方式中，如图23和24中所示，PLL观测器2202使用|Vref|、θ、Iα和Iβ作为输入信号，并输出估计的转子位置(例如，经由积分器2302)和速度(例如，经由低通滤波器(LPF)2304)。PI控制器2306的输出速度ω被用于计算下一控制循环中的ωL|I|或ω|I|，从而形成PLL结构。在一些示例中，可以把可选的低通滤波器LPF2304施加给|Vref|sin(γ-θ)和L|I|两者，如图23中所示，或者直接施加给|Vref|sin(γ-θ)+ωL|I|。在各个示例中，PI控制器2306可以是任何其他适合的控制器。
图25示出了具有替代PLL观测器2202的备选无传感器FOC设置100。除了位置估计器202和速度计算108已被新的替代PLL观测器2202所代替，图25的布置100与图2的布置100类似。在一些实施方式中，图25的(Vα，Vβ)的笛卡尔到极坐标变换128可被忽略，并且取而代之的是电压Vα和Vβ被直接发送给SVM调制器124。
图26中对图25中的替代PLL观测器2202进行了详细描述。到这个PLL观测器的输入信号为Vα，Vβ，Iα和Iβ。利用电流空间矢量的角度(即，)对电压空间矢量的帕克变换110为：
Vi＝Vαcos(γ)+Vβsin(γ) (31)
Vp＝-Vαsin(γ)+Vβcos(γ) (32)
其中：
Vi-电流空间矢量方向上的电压空间矢量的分量。
Vp-垂直于电流空间矢量的方向上的电压空间矢量的分量。
注意下述电压空间矢量的极坐标到笛卡尔变换1302：
Vα＝|Vref|cos(θ) (33)
Vβ＝|Vref|sin(θ) (34)
结合等式(32)，(33)和(34)以得到：
Vp＝|Vref|sin(θ-γ) (35)
利用等式(35)，图26中所示的到PI控制器2306的反馈信号可以写成：
ε＝ωL|I|-Vp＝|Vref|sin(γ-θ)+ωL|I| (36)
下表总结了图25和26中所示的具有替代PLL观测器的无传感器FOC布置100所使用的数学变换。
注释1：上标“^”表示估计量。
另一备选PLL观测器在图27中示出。其使用|Vref|、θ、Iα和Iβ作为输入并且因此能够代替图22中所示的PLL观测器。利用相同的处理器，该备选PLL观测器相比于图23和24所示的PLL观测器可以使用稍微更长的计算时间。
示例性最大效率跟踪(MET)控制策略
用于无传感器FOC控制器的大多数现有位置和速度估计器基于反电动势(BEMF)，并且在零或低电动机速度下不良好工作。因此开环电动机启动(如，V/f控制)被用于这些无传感器FOC控制器。典型的2步电动机启动机制为V/f开环→FOC闭环：
1)首先电动机将通过V/f开环控制开始转动并逐渐上升至用户定义的速度；
2)从该点开始FOC闭环控制将处理电动机。
V/f开环控制可能具有差能量效率；并且通常电动机速度越高，其消耗的功率越大。典型的2步电动机启动机制通常在相对较高的电动机速度下从V/f开环过渡到FOC闭环，从而导致高启动功率(或电流)。另外，在微调估计器以实现针对全部工作条件从开环启动到闭环FOC操作的平滑过渡方面可能存在问题。
最大效率跟踪(MET)是用于电动机102的无传感器控制技术(如利用图28-31的示例性MET控制策略2800所示的，并且其可包括操作的过程步骤或方法)，并对电动机102的最大能量效率进行跟踪。其使用相对稳定的定子电感L并且对定子电阻R不敏感。此外，MET控制技术可与本文所讨论的用于从开环启动到闭环控制的平滑转换的无传感器FOC结构布置100一起使用。
在实施方式中，MET控制技术包括以恒定的速度(如由用户定义的参考速度设置的那样)改变SVM124参考矢量的角度θ(即，θ＝∫ωrefdt，或)；以及并发地控制量值|Vref|以持续地针对图28的MET布置2800迫使ε＝|Vref|sin(γ-θ)+ωrefL|I|≈0、或者针对图29的MET布置2800迫使因此迫使定子磁通垂直于转子磁通，并使得电动机102的效率最大化。
在各个实施方式中，用于FOC结构布置100的MET控制技术实现3步电动机102启动：V/f开环→MET闭环→FOC闭环。该3步电动机102启动序列为无传感器FOC布置100提供平滑和低功率的启动。
图28-31图示了无传感器MET控制布置2800。MET布置2800具有与图2无传感器FOC布置100相同的电动机102相电流感测、ADC116和电流计算115、克拉克变换114、SVM调制124和PWM单元118、以及3相2电平电压源逆变器126。然而，无传感器MET布置2800不具有帕克变换110或帕克反变换112，不具有位置估计器202或速度估计器108，但是具有一个PI控制器2804。
在各个实施方式中，MET布置2800使用笛卡尔到极坐标变换128来获得电流空间矢量的量值和角度信息，而不是电压空间矢量的量值和角度信息，如在FOC布置中那样。在实施方式中，MET布置2800使用V/f开环电动机启动2806(SW12808处于位置1)并随后在达到预定电动机102的速度时过渡(如，切换)至闭环最大效率跟踪(SW12808处于位置2)。在最大效率跟踪期间，SVM124的参考矢量角度θ以由参考速度ωref所设置的恒定速度改变。在实施方式中，迟滞控制器2802控制参考矢量量值|Vref|以迫使ε＝|Vref|sin(γ-θ)+ωrefL|I|≈0或例如，这迫使电动机102定子磁通垂直于转子磁通，从而使得电动机102的能量效率最大化。
在实施方式中，如图28中所示，当参考矢量量值|Vref|需要改变(增大或减小)时，其改变步长ΔV可以是用户定义的常数，或者可由步长PI控制器2804进行计算以实现快速转矩响应。如果电动机102正向旋转，通常，电流空间矢量滞后于电压空间矢量并且|Vref|sin(γ-θ)＜0(或)。如果|Vref|sin(γ-θ)≥0(或者)，则其为紧急条件且量值|Vref|增大。注意在一些示例中，对于图28中所示的实施方式，可选的LPF可被施加给|Vref|sin(γ-θ)和ωrefL|I|两者，或者施加给|Vref|sin(γ-θ)+ωrefL|I|。
下表对图2的FOC布置100和图28-31中的MET布置2800中所使用的组成块和数学变换进行了比较。
在各个实施方式中，即使是在相对较低的电动机速度，MET布置2800也包括从V/f开环启动到MET闭环的平滑过渡。例如，MET技术可集成至无传感器FOC布置100以施加3步电动机启动，其为V/f开环→MET闭环→FOC闭环：
1)首先电动机将通过V/f开环控制开始转动至用户定义的速度；
2)然后MET闭环控制将接替并平滑地使得定子磁通垂直于转子磁通，即
3)随后无传感器FOC布置100闭环控制将对电动机102进行处理。无传感器FOC布置100的初始转子角度(如果使用了的话)被估计为用于从MET至FOC闭环控制的平滑过渡。
如果需要，FOC闭环控制可在任何时间过渡至MET闭环控制以充分使用MET技术的优点，用户可以决定何时再次过渡回至FOC闭环。
MET至少具有以下优点，并且在一些实施方式中，还可具有其他优点。不具有计算密集的转子位置202和速度估计器108，没有到/从转子固定d-q坐标系(110，112)的变换，以及具有一个PI控制器2804，MET易于对所应用的电动机102进行微调，并且用于MET的CPU时间也少得多。在示例中，MET可在复杂系统中降低CPU负载并节省宝贵的CPU时间用于其它目的(如，数字PFC，多PMSM电动机驱动，HMI，通信，安全检查等等)，因此微控制器的潜力和特征可以被充分使用。相反，使用MET控制技术，用户可选择计算具有较小计算能力和较低成本的微控制器来完成电动机102控制。
由于可以在很低的电动机速度下从V/f开环过渡到能量效率高的MET闭环，因此可以避免现有2步电动机启动机制的典型的高启动功率。由于MET已经平滑地使得定子磁通垂直于转子磁通，所以FOC的PI控制器不会过度反应，努力使得其从由V/f开环控制导致的非垂直变为垂直。这样可以容易地实现无传感器FOC中的平滑启动过渡。在各个实施方式中，可使用附加或替换组件来完成所公开的技术和布置。
参见图30，图示了另一MET控制技术，其中电流变量Iα和Iβ不是必要的。在所示实施方式中，图28和29的克拉克变换114被旁路，取而代之使用直接uvw到极坐标变换1702。直接uvw到极坐标变换1702可通过下述等式进行描述：
其中：K|I|为电流空间矢量量值的缩放系数；
在实施方式中，缩放系数可被忽略(即，使得L|I|＝1)。替代地，倍的缩放可与其他缩放计算(如，电流感测和放大，模数转换，等等)组合。
参见图31，图示了MET控制技术，其包括利用电流空间矢量的角度的电压空间矢量的帕克变换110，由下述等式给出：
Vi＝Vαcos(γ)+Vβsin(γ) (39)
Vp＝-Vαsin(γ)+Vβcos(γ) (40)
其中：
Vi-电压空间矢量在电流空间矢量方向上的分量。
Vp-电压空间矢量在垂直于电流空间矢量方向上的分量。
在实施方式中，图14中所示的电压空间矢量的极坐标到笛卡尔变换1302可描述为：
Vα＝|Vref|cos(θ) (41)
Vβ＝|Vref|sin(θ) (42)
可以结合等式(40)，(41)和(42)得到：
Vp＝|Vref|sin(θ-γ) (43)
使用等式(43)，图31中所示电压差ε可以写为：
ε＝ωrefL|I|-Vp＝|Vref|sin(γ-θ)+ωrefL|I| (44)
结论
尽管用特定于结构特征和/或方法动作的语言对公开内容的实施方式进行了描述，但是要理解，实施方式不一定局限于所描述的特定特征或动作。相反，特定特征和动作作为实施示例性装置和技术的代表形式而被公开。

Claims (20)

1.一种磁场定向控制（FOC）结构，被布置成向同步电动机提供变速控制，包括：
调制器，被布置成接收表示电动机转子的期望旋转位置和/或期望速度的向量，并基于所述向量输出多个控制信号以调节电动机的旋转位置和/或速度，所述向量包括量值和角度，所述角度包括估计的转子位置的角度与旋转极坐标系的复数电压空间矢量的角度的和；
锁相环（PLL）观测器，被布置成基于所述复数电压空间矢量和复数电流空间矢量输出估计的转子位置和估计的转子速度；以及
一个或多个闭环反馈环，被布置成基于对一个或多个电动机绕组电流值的处理调节所述复数电压空间矢量的角度，
其中PLL观测器通过PLL观测器的锁相环结构迫使电动机的定子磁通垂直于电动机的转子磁通。
2.根据权利要求1的FOC结构，进一步包括：脉宽调制（PWM）单元，被布置成接收所述多个控制信号并基于所述向量输出PWM信号以调节电动机的旋转位置和/或速度。
3.根据权利要求1的FOC结构，进一步包括：电压源逆变器组件，被布置成接收PWM信号并基于所述向量输出三相正弦波给电动机的绕组以调节电动机的旋转位置和/或速度。
4.根据权利要求1的FOC结构，进一步包括：克拉克变换模块，被布置成将两相或三相电动机绕组电流值坐标变换到静止两相参照系。
5.根据权利要求1的FOC结构，进一步包括：帕克变换模块，被布置成将一组两相静止坐标变换为旋转坐标系的两个转子固定坐标。
6.根据权利要求1的FOC结构，其中FOC结构在不使用帕克反变换的情况下将一组转子固定旋转坐标变换为静止笛卡尔坐标。
7.根据权利要求6的FOC结构，其中FOC结构通过对转子位置的角度和旋转极坐标系的复数电压空间矢量的角度进行求和来将所述一组转子固定旋转坐标变换为静止笛卡尔坐标。
8.根据权利要求1的FOC结构，其中复数电压空间矢量的角度包括参照d，q坐标系的交轴的电压值除以参照d，q坐标系的直轴的电压值的反正切值，所述交轴和直轴正交。
9.根据权利要求1的FOC结构，其中PLL观测器通过接收表示复数电压空间矢量和复数电流空间矢量的静止笛卡尔坐标或者通过接收表示复数电流空间矢量的极坐标和表示复数电流空间矢量的静止笛卡尔坐标来估计转子位置的角度和转子的速度。
10.一种用于同步电动机的变速控制设备，包括：
一个或多个比例-积分（PI）控制器，被布置成接收表示期望电动机速度的输入并且被布置成输出旋转坐标系的一对电气正交的电压坐标；
笛卡尔到极坐标变换模块，被布置成将电气正交的电压坐标变换为包括量值和角度的向量；
调制器组件，被布置成接收基于所述向量的第二向量并输出多个控制信号，第二向量的量值包括所述向量的量值，并且第二向量的角度包括估计的转子位置的角度与所述向量的角度的和；
脉宽调制（PWM）单元，被布置成接收所述多个控制信号并基于所述多个控制信号输出PWM信号；
电压源逆变器组件，被布置成接收所述PWM信号并基于所述PWM信号输出正弦波给电动机绕组，从而对电动机的旋转位置和/或速度进行调节；
锁相环（PLL）观测器，被布置成基于第二向量和电流空间矢量输出估计的转子位置和估计的转子速度；以及
一个或多个闭环反馈环，被布置成基于对一个或多个电动机绕组电流值的处理来调节一个或多个所述PI控制器的输入，
其中PLL观测器通过PLL观测器的锁相环结构迫使电动机的定子磁通垂直于电动机的转子磁通。
11.根据权利要求10的变速控制设备，进一步包括：计算装置，被布置成计算一个或多个变换，包括电气正交的电压坐标到包括量值和角度的所述向量的变换。
12.根据权利要求10的变速控制设备，其中在不使用帕克反变换的情况下，通过对估计的转子位置的角度和所述向量的角度进行求和，所述设备将旋转坐标变换为静止笛卡尔坐标。
13.一种用于同步电动机的方法，包括：
在调制器处接收表示电动机转子的期望旋转位置和/或期望速度的向量，所述向量包括量值和角度，所述角度包括估计的转子位置的角度与复数电压空间矢量的角度的和，复数电压空间矢量包括电动机定子相电压的矢量和；
基于复数电压空间矢量和复数电流空间矢量，在锁相环（PLL）组件处估计转子位置和转子速度；
在所述调制器处基于所述向量输出多个控制信号以调节电动机的旋转位置和/或速度；
通过一个或多个闭环反馈环，基于对一个或多个电动机绕组电流值的处理来调节复数电压空间矢量的角度；以及
基于所述接收和所述调节向电动机提供变速控制，
通过PLL观测器的锁相环结构迫使电动机的定子磁通垂直于电动机的转子磁通。
14.根据权利要求13的方法，进一步包括：通过所述PLL组件的锁相环结构锁定电动机的转子速度。
15.根据权利要求13的方法，进一步包括：在不使用帕克反变换的情况下，对估计的转子位置的角度和旋转复数电压空间矢量的角度进行求和以将旋转坐标变换为静止笛卡尔坐标。
16.根据权利要求13的方法，进一步包括：在脉宽调制（PWM）单元处接收所述多个控制信号，以及在所述PWM单元处输出PWM信号以对电动机的旋转位置和/或速度进行调节。
17.根据权利要求13的方法，进一步包括：在电压源逆变器组件处接收PWM信号，以及输出三相正弦波给电动机绕组以调节电动机的旋转位置和/或速度。
18.根据权利要求13的方法，进一步包括以下中的至少一个：在PLL组件内将笛卡尔输入变换为极坐标和将极坐标输入变换为笛卡尔坐标。
19.根据权利要求13的方法，进一步包括：对转子速度进行积分以估计转子位置，所述转子速度输出自所述PLL组件内的比例-积分控制器。
20.根据权利要求13的方法，其中所述PLL组件使用电动机的定子电感来形成所述PLL组件的操作参数，同时保持对电动机定子电阻的不敏感。
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