CN112217428A - 水下机器人推进系统无位置传感器控制方法 - Google Patents

水下机器人推进系统无位置传感器控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种水下机器人推进系统无位置传感器控制方法，本水下机器人推进系统采用了永磁同步电机，包括步骤：(1)根据永磁同步电机在两相静止坐标系下的方程构建龙伯格观测器；(2)根据永磁同步电机在两相旋转坐标系下的方程，利用仿射投影算法计算得到电机的定子电阻和交轴电感，形成自适应龙伯格观测器；(3)根据所述反电动势，利用双向无误差型锁相环方法得到电机转子的位置和速度信息。本发明的控制方法解决了系统无法同时处理电机转子正向和反向转动时所产生的误差信息的问题，降低了龙伯格观测器对参数的依赖性，提高了无位置算法的识别精度。

Description

水下机器人推进系统无位置传感器控制方法
技术领域
本发明涉及一种水下机器人推进系统无位置传感器控制方法，属于电机控制技术领域。
背景技术
随着自动控制、电子计算机和电力电子技术的快速发展，水下机器人应用的越来越广泛。如果想要实现水下机器人在广阔而复杂的海洋环境中长时间安全稳定地进行采油作业，就必须对水下动力推进系统提出较高的性能要求。水下集成电机推进器采用永磁同步电机，永磁同步电机具有结构简单、运行可靠、机械噪声低、调速性能好等优点，但是永磁同步电机的驱动控制较为复杂，传统的控制方法是基于有位置传感器的，如霍尔传感器，但有位置传感器会有易老化、维修成本高等硬件问题，渐渐地基于无位置传感器算法的永磁同步电机在机器人中的应用越来越广泛。
对于无位置传感器算法，传统的方波控制永磁同步电机存在转矩脉动大，噪音大等问题，所以基于矢量控制的永磁同步电机研究越来越深入，而矢量控制需要无位置传感器算法提供实时精确的位置参数和转速参数。申请号为“201610888438.7”的专利文献公开了一种“永磁同步电机无位置传感器控制方法”，其采用滑模观测器得到估算的反电动势，再通过反正切函数得到转子的位置和速度信息，由于滑模算法存在抖震，所以系统的稳定性较差，误差较大；申请号为“201710117341.0”的专利文献公开了一种“永磁同步电机无位置传感器控制方法”，其采用高频注波的方法来获取转子的速度和位置信息，但该方法存在噪声大，只适用于电机低速运行。
关于转子速度和位置信息的辨识，传统的计算方法都会存在较大不稳定性，同样会降低水下推进系统的稳定性。申请号为“201810066972.9”的专利文献公开了一种“永磁同步电机无位置传感器控制方法”，其采用锁相环辨识转子的位置和速度信息，虽相较反正切函数有一定的改善，但其并没有针对正转反转两种工况进行讨论，该锁相环在电机处于反方向时会有较大的位置误差。
同时，无位置传感器算法依赖于电机模型，而传统的无位置传感器算法中会将一些参数例如电阻电感等设为定值，但是这些参数在电机运行过程中会受到工况等影响而改变，从而降低电机的运行效率，误差过大甚至使电机出现失步，导致整个推进系统失稳；申请号为“201910529606.7”的专利文献公开了一种“永磁同步电机参数辨识和无位置传感器控制方法及系统”，其采用离线参数辨识的方法，通过高频注波辨识电机参数，再将其作为观测器模型的参数，实现无位置控制，虽在一定程度上增加了通用性，但忽略了电机运行过程中会受到工况等影响，电机参数会发生变化而使辨识精度不高。
针对以上存在的问题，本发明提出：选择龙伯格观测器作为无位置控制的算法之一，作为一种线性全阶状态观测器，其基本原理是依托电机数学模型构造观测器模型，根据误差反馈对估算的状态变量进行修正，达到误差收敛，状态重构的目的，进而估算电机的反电动势；结合一种双向无误差型锁相环，解决传统锁相环无法同时处理两个方向的转子位置和速度信息；结合仿射投影算法，形成一种自适应龙伯格观测器，降低了龙伯格观测器对参数的依赖性，提高了无位置算法的识别精度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种水下机器人推进系统无位置传感器控制方法，应用于水下机器人推进系统领域。本发明解决了两方面的问题：一是用龙伯格观测器结合了仿射投影算法，形成一种自适应龙伯格观测器，降低了龙伯格观测器对参数的依赖性，提高了无位置算法的识别精度；二是用龙伯格观测器结合双向无误差型锁相环，解决了传统锁相环无法同时处理两个方向的转子位置和速度信息。
本发明的目的通过以下技术方案予以实现：
一种水下机器人推进系统无位置传感器控制方法，包括以下步骤：
(1)实时获取永磁同步电机的三相相电压和三相相电流；
(2)将所得三相相电压和三相相电流，经过3/2变换，转变为在两相静止坐标系的定子电压和电流uα、uβ、iα、iβ；其中，将永磁同步电机在三相坐标系中数学模型等效为两相静止坐标系中数学模型的变换称为3/2变换；两相静止坐标系是指电机的αβ坐标系；αβ坐标系包括α轴和β轴，α轴指向定子的A相，β轴与α轴垂直；根据永磁同步电机在两相静止坐标系下的电压方程构建龙伯格观测器；
(3)将两相静止坐标系的定子电压和电流uα、uβ、iα、iβ经过Park变换为两相旋转坐标系下的定子电压和电流ud、uq、id、iq；其中，将两相静止坐标系中数学模型转换为两相旋转坐标系中的变换称为Park变换；两相旋转坐标系是指电机的dq坐标系；dq坐标系包括d轴和q轴，两轴没有固定方向，但相互垂直；根据永磁同步电机在两相旋转坐标系下的电压方程构建仿射投影算法，将ud、uq、id、iq作为仿射投影算法的输入，利用仿射投影算法计算得到电机的定子电阻
Figure BDA0002689227420000031
和直轴电感
Figure BDA0002689227420000032
(4)通过仿射投影算法计算得到的电机定子电阻
Figure BDA0002689227420000033
和直轴电感
Figure BDA0002689227420000034
替换所建立的龙伯格观测器参数中的电机定子电阻Rs和电机定子电感Ls，得到自适应的龙伯格观测器，输出得到电机相反电动势估算值
Figure BDA0002689227420000035
(5)通过构建的自适应龙伯格观测器得到电机相反电动势估算值
Figure BDA0002689227420000036
利用双向无误差型锁相环，将电机相反电动势估算值
Figure BDA0002689227420000037
作为双向无误差型锁相环的输入，估算得到电机转子速度ωe和位置信息
Figure BDA0002689227420000038
(6)利用双向无误差型锁相环估算得到的电机转子速度ωe和位置信息
Figure BDA0002689227420000039
形成转速闭环；两相旋转坐标系下的电流id、iq经电流闭环输出得到两相旋转坐标系下的定子电压ud、uq；再将ud、uq经过反Park变换得到两相静止坐标系的定子电压uα、uβ；其中，将两相旋转坐标系中数学模型转换为两相静止坐标系中的变换称为反Park变换；最终uα、uβ经过SVPWM调制获得PWM控制信号，通过逆变器实现永磁同步电机无位置传感器控制。
本发明的目的还可以通过以下技术措施来进一步实现：
进一步的，步骤(2)具体包括：
步骤(2.1)：构建在两相静止坐标系下永磁同步电机的电压方程：
Figure BDA00026892274200000310
其中，uα、uβ、iα、iβ为三相相电压和三相相电流经过3/2变换得到的两相静止坐标系下的定子电压和电流，Rs为电机定子电阻，Ls为电机定子电感，eα、eβ为两相静止坐标系下的反电动势。其中：
Figure BDA00026892274200000311
其中，ωe为转子电角速度，ψf为永磁磁链，θe为等效反电动势的相角值。
步骤(2.2)：渐进状态观测器解决了线性系统在满足可观性条件下的状态重构问题，渐进状态观测器的状态方程定义为：
Figure BDA0002689227420000041
其中，
Figure BDA0002689227420000042
为状态观测值，x为状态实际值，
Figure BDA0002689227420000043
为输出观测值，y为输出实际值，u为输入实际值，A为状态观测值矩阵，B为输入值矩阵，K为误差反馈系数矩阵。
步骤(2.3)：通过渐进状态观测器构建龙伯格观测器：
Figure BDA0002689227420000044
其中，
Figure BDA0002689227420000045
是两相静止坐标系下相电流的估算值，
Figure BDA0002689227420000046
是两相静止坐标系下相反电动势的估算值。
进一步的，步骤(3)具体包括：
步骤(3.1)：构建在两相旋转坐标系下永磁同步电机的电压方程：
Figure BDA0002689227420000047
其中，ud、uq、id、iq为两相旋转坐标系下的定子电压和电流，p为微分算子。
步骤(3.2)：根据两相静止坐标系到两相旋转坐标系的关系可构建两相旋转坐标系下的反电动势ed,eq：
Figure BDA0002689227420000048
步骤(3.3)：构建永磁同步电机在两相旋转坐标系下的电流离散模型：
Figure BDA0002689227420000049
其中，id(n)和iq(n)是第n个控制周期的dq轴电流，ud(n)和uq(n)为第n个控制周期的dq轴电压；ωe(n)为第n个控制周期的估算转速；ed(n)和eq(n)为第n个控制周期的dq轴反电动势，Ts是控制的周期，
Figure BDA0002689227420000051
是带估算直轴电感，
Figure BDA0002689227420000052
是待估算定子电阻。
步骤(3.4)：构建仿射投影算法的输入输出矩阵，计算得到直轴电感
Figure BDA0002689227420000053
和定子电阻
Figure BDA0002689227420000054
参数值。
Figure BDA0002689227420000055
Figure BDA0002689227420000056
Figure BDA0002689227420000057
进一步的，步骤(4)具体包括：
通过仿射投影算法计算得到的直轴电感
Figure BDA0002689227420000058
和定子电阻
Figure BDA0002689227420000059
Figure BDA00026892274200000510
替换所建立的龙伯格观测器参数中的电机定子电阻Rs和电机定子电感Ls，得到自适应龙伯格观测器模型，输出得到电机相反电动势估算值
Figure BDA00026892274200000511
进一步的，步骤(5)具体包括：
步骤(5.1)：由自适应龙伯格观测器得到相反电动势的观测估算值
Figure BDA00026892274200000512
Figure BDA00026892274200000513
步骤(5.2)：在锁相环原理中，其结构分为三个部分：鉴相器、压控震荡器和环路滤波器；其中，锁相环中的鉴相器作用是检测输入信号和输出信号的相位差，并将检测出的相位差信号转换成电压信号输出，该信号经低通滤波器滤波后形成压控振荡器的控制电压，对振荡器输出信号的频率实施控制；在永磁同步电机无位置控制中，实际转子位置与估计转子位置间的比较环节相当于鉴相器，从转速到转子位置的一次积分相当于压控振荡器，PI调节相当于环路滤波器；双向无误差型锁相环与传统锁相环相比，体现在鉴相器的不同，也就是位置误差信号不同；双向无误差型锁相环的位置误差信号为：
Figure BDA0002689227420000061
其中，eθ为位置误差信号，
Figure BDA0002689227420000062
为估算转子角度。
步骤(5.3)：eθ位置误差信号通过PI调节器后估算出转速ωe，再对转速进行积分得到转子位置
Figure BDA0002689227420000063
相比于现有技术，本发明的有益效果是：
1.基于龙伯格观测器的水下推进系统，相较于传统的水下推进系统，其转矩脉动更小，噪声也更小，推进系统的稳定性更高。
2.本发明的状态观测器结合了双向无误差型锁相环，相较于结合反正切函数的状态观测器，对转子位置和速度的信息采集更加平滑精确；相较于结合传统锁相环的状态观测器，解决了无法同时处理电机转子正向和反向转动时所产生的误差信息的问题。
3.本发明的龙伯格观测器结合了仿射投影算法，相较于未结合仿射投影算法的状态观测器，其对参数的敏感度降低，增加了无位置控制算法的精度以及控制系统的稳定性。
4.本发明的自适应龙伯格观测器，相较于传统的龙伯格观测器，鲁棒性更强，识别转速范围更宽。
5.本发明所采用的仿射投影算法，相较于其他算法，计算量更少，更易工程实现。
附图说明
图1是本发明控制方法的结构框图；
图2是渐进状态观测器理论结构图；
图3是本发明仿射投影算法识别流程图；
图4是传统锁相环结构图；
图5是本发明双向无误差型锁相环锁相环结构图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示，永磁同步电机无位置传感器控制系统中的算法部分有：龙伯格观测器模块，SVPWM模块、双向无误差型锁相环模块、仿射投影算法模块、速度环PI和电流环PI模块；以上算法的实现依托硬件MCU、逆变器模块以及电机实现。整个过程为：当电机启动后，先给定一个转速ωref，实时获取永磁同步电机的三相相电压和三相相电流，将所得三相相电压和三相相电流，经过3/2变换，转变为在两相静止坐标系的定子电压和电流uα、uβ、iα、iβ；在两相静止坐标系下构建龙伯格观测器；将uα、uβ、iα、iβ经过Park变换得到两相旋转坐标系下的定子电压和电流ud、uq、id、iq；将ud、uq、id、iq作为仿射投影算法的输入，输出得到电机的直轴电感
Figure BDA0002689227420000071
和定子电阻
Figure BDA0002689227420000072
再将仿射投影算法得到的电机直轴电感
Figure BDA0002689227420000073
和定子电阻
Figure BDA0002689227420000074
替换所建立的龙伯格观测器参数中的电机定子电阻Rs和电机定子电感Ls，得到一种自适应的龙伯格观测器，输出得到电机相反电动势估算值
Figure BDA0002689227420000075
再将电机相反电动势估算值
Figure BDA0002689227420000076
Figure BDA0002689227420000077
作为双向无误差型锁相环的输入，输出得到电机转子速度ωe和位置信息
Figure BDA0002689227420000078
从而形成转速闭环；两相旋转坐标系下的电流id、iq经电流闭环输出得到两相旋转坐标系下的定子电压ud、uq；再将ud、uq经过反Park变换得到两相静止坐标系的定子电压uα、uβ；最终uα、uβ经过SVPWM调制获得PWM控制信号，通过逆变器实现永磁同步电机无位置传感器控制。
如图2所示，根据渐进状态观测器构建龙伯格观测器的具体控制方法包括以下步骤：
步骤1.1：根据永磁同步电机在两相静止坐标系下的电压方程构建龙伯格观测器；
利用两相静止坐标系构建永磁同步电机电压方程：
Figure BDA0002689227420000079
其中，uα、uβ、iα、iβ为三相相电压和三相相电流经过3/2变换得到的两相静止坐标系下的定子电压和电流，Rs为电机定子电阻，Ls为电机定子电感，eα、eβ为两相静止坐标系下的反电动势；其中：
Figure BDA00026892274200000710
其中，ωe为转子电角速度，ψf为永磁磁链，θe为等效反电动势的相角值；
步骤1.2：渐进状态观测器理论解决了线性系统在满足可观性条件下的状态重构问题，渐进状态观测器的状态方程定义为：
Figure BDA00026892274200000711
其中，
Figure BDA0002689227420000081
为状态观测值，x为状态实际值，
Figure BDA0002689227420000082
为输出观测值，y为输出实际值，u为输入实际值，A为状态观测值矩阵，B为输入值矩阵，K为误差反馈系数矩阵；
步骤1.3：根据式(1)(2)(3)，构建龙伯格观测器模型：
Figure BDA0002689227420000083
如图3所示，构建仿射投影算法流程的具体控制方法包括以下步骤：
步骤2.1：构建仿射投影算法的输入输出矩阵；
Figure BDA0002689227420000084
步骤2.2：先将直轴电感
Figure BDA0002689227420000085
和定子电阻
Figure BDA0002689227420000086
作为仿射投影算法的输入；
步骤2.3：永磁同步电机启动后，将ud(n)和uq(n)、id(n)和iq(n)、ed(n)和eq(n)、ωe(n)作为输入；
步骤2.4：每一个Ts控制的周期计算一次直轴电感
Figure BDA0002689227420000087
步骤2.5：之后将直轴电感ud(n)和uq(n)、id(n)和iq(n)、ed(n)和eq(n)、ωe(n)以及直轴电感
Figure BDA0002689227420000088
作为输入；
步骤2.6：每十个Ts控制的周期定子电阻
Figure BDA0002689227420000089
的参数值；
步骤2.7：开始循环计算，每一个Ts控制的周期计算一次直轴电感
Figure BDA00026892274200000810
每十个Ts控制的周期定子电阻
Figure BDA00026892274200000811
的参数值；
步骤2.8：形成自适应龙伯格观测器；
通过仿射投影算法计算得到直轴电感
Figure BDA00026892274200000812
估算定子电阻
Figure BDA00026892274200000813
Figure BDA0002689227420000091
替换所建立的龙伯格观测器参数中的电机定子电阻Rs和电机定子电感Ls，得到自适应龙伯格观测器模型，输出得到电机相反电动势估算值
Figure BDA0002689227420000092
如图4所示，传统的锁相环结构不含反正切函数，其传统锁相环的动态方程为：
Figure BDA0002689227420000093
式中，位置误差
Figure BDA0002689227420000094
转速误差
Figure BDA0002689227420000095
传统锁相环系统的稳定性在正向工况下可以由Jacobian矩阵来表示：
Figure BDA0002689227420000096
在反向工况下Jacobian矩阵表示：
Figure BDA0002689227420000097
根据上述推理，可判断在反向工况下，误差无法收敛，即传统型的锁相环无法同时处理电机转子正向和负向转动时所产生的误差信息。
如图5所示，创新的双向无误差型锁相环就可以解决上述问题,并计算得到转子的位置和速度信息；具体控制方法包括以下步骤：
步骤3.1：由自适应龙伯格观测器得到相反电动势的观测估算值
Figure BDA0002689227420000098
Figure BDA0002689227420000099
步骤3.2：在锁相环原理中，其结构分为三个部分：鉴相器、压控震荡器和环路滤波器；其中，锁相环中的鉴相器作用是检测输入信号和输出信号的相位差，并将检测出的相位差信号转换成电压信号输出，该信号经低通滤波器滤波后形成压控振荡器的控制电压，对振荡器输出信号的频率实施控制；在永磁同步电机无位置控制中，实际转子位置与估计转子位置间的比较环节相当于鉴相器，从转速到转子位置的一次积分相当于压控振荡器，PI调节相当于环路滤波器；双向无误差型锁相环与传统锁相环相比，体现在鉴相器的不同，也就是位置误差信号不同；双向无误差型锁相环的位置误差信号为：
Figure BDA0002689227420000101
其中，eθ为位置误差信号，
Figure BDA0002689227420000102
为估算转子角度；
步骤3.3：双向无误差型锁相环在正向或反向工况下运行，其Jacobian矩阵均为：
Figure BDA0002689227420000103
根据上述推理，双向无误差型锁相环在辨识两个方向的位置信息时，误差均可收敛，即可以很好地跟踪转子的实际位置；
步骤3.4：eθ位置误差信号通过PI调节器后估算出转速ωe，再对转速进行积分得到转子位置
Figure BDA0002689227420000104
除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式，凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围内。

Claims (5)

1.一种水下机器人推进系统无位置传感器控制方法，其特征在于，该方法包含下列步骤：
(1)实时获取永磁同步电机的三相相电压和三相相电流；
(2)将所得三相相电压和三相相电流，经过3/2变换，转变为在两相静止坐标系的定子电压和电流uα、uβ、iα、iβ；其中，将永磁同步电机在三相坐标系中数学模型等效为两相静止坐标系中数学模型的变换称为3/2变换；两相静止坐标系是指电机的αβ坐标系；αβ坐标系包括α轴和β轴，α轴指向定子的A相，β轴与α轴垂直；根据永磁同步电机在两相静止坐标系下的电压方程构建龙伯格观测器；
(3)将两相静止坐标系的定子电压和电流uα、uβ、iα、iβ经过Park变换为两相旋转坐标系下的定子电压和电流ud、uq、id、iq；其中，将两相静止坐标系中数学模型转换为两相旋转坐标系中的变换称为Park变换；两相旋转坐标系是指电机的dq坐标系；dq坐标系包括d轴和q轴，两轴没有固定方向，但相互垂直；根据永磁同步电机在两相旋转坐标系下的电压方程构建仿射投影算法，将ud、uq、id、iq作为仿射投影算法的输入，利用仿射投影算法计算得到电机的定子电阻
Figure FDA0002689227410000011
和直轴电感
Figure FDA0002689227410000012
(4)通过仿射投影算法计算得到的电机定子电阻
Figure FDA0002689227410000013
和直轴电感
Figure FDA0002689227410000014
替换所建立的龙伯格观测器参数中的电机定子电阻Rs和电机定子电感Ls，得到一种自适应的龙伯格观测器，输出得到电机相反电动势估算值
Figure FDA0002689227410000015
(5)通过构建的自适应龙伯格观测器得到电机相反电动势估算值
Figure FDA0002689227410000016
利用双向无误差型锁相环，将电机相反电动势估算值
Figure FDA0002689227410000017
作为双向无误差型锁相环的输入，估算得到电机转子速度ωe和位置信息
Figure FDA0002689227410000018
(6)利用双向无误差型锁相环估算得到的电机转子速度ωe和位置信息
Figure FDA0002689227410000019
形成转速闭环；两相旋转坐标系下的电流id、iq经电流闭环输出得到两相旋转坐标系下的定子电压ud、uq；再将ud、uq经过反Park变换得到两相静止坐标系的定子电压uα、uβ；其中，将两相旋转坐标系中数学模型转换为两相静止坐标系中的变换称为反Park变换；最终uα、uβ经过SVPWM调制获得PWM控制信号，通过逆变器实现永磁同步电机无位置传感器控制。
2.如权利要求1所述的水下机器人推进系统无位置传感器控制方法，其特征在于，所述步骤(2)中，其中龙伯格观测器的建立包括以下步骤：
(2.1)构建在两相静止坐标系下永磁同步电机的电压方程：
Figure FDA0002689227410000021
其中，uα、uβ、iα、iβ为三相相电压和三相相电流经过3/2变换得到的两相静止坐标系下的定子电压和电流，Rs为电机定子电阻，Ls为电机定子电感，eα、eβ为两相静止坐标系下的反电动势；其中：
Figure FDA0002689227410000022
其中，ωe为转子电角速度，ψf为永磁磁链，θe为等效反电动势的相角值；
(2.2)渐进状态观测器理论解决了线性系统在满足可观性条件下的状态重构问题，渐进状态观测器的状态方程定义为：
Figure FDA0002689227410000023
其中，
Figure FDA0002689227410000024
为状态观测值，x为状态实际值，
Figure FDA0002689227410000025
为输出观测值，y为输出实际值，u为输入实际值，A为状态观测值矩阵，B为输入值矩阵，K为误差反馈系数矩阵；
(2.3)通过渐进状态观测器理论构建龙伯格观测器：
Figure FDA0002689227410000026
其中，
Figure FDA0002689227410000027
是两相静止坐标系下相电流的估算值，
Figure FDA0002689227410000028
是两相静止坐标系下相反电动势的估算值。
3.如权利要求1所述的水下机器人推进系统无位置传感器控制方法，其特征在于，所述步骤(3)中，仿射投影算法的构建具体有以下步骤：
(3.1)构建在两相旋转坐标系下永磁同步电机的电压方程：
Figure FDA0002689227410000031
其中，ud、uq、id、iq为两相旋转坐标系下的定子电压和电流，p为微分算子；
(3.2)根据两相静止坐标系到两相旋转坐标系的关系可构建两相旋转坐标系下的反电动势ed,eq：
Figure FDA0002689227410000032
(3.3)构建永磁同步电机在两相旋转坐标系下的电流离散模型：
Figure FDA0002689227410000033
其中，id(n)和iq(n)是第n个控制周期的dq轴电流，ud(n)和uq(n)为第n个控制周期的dq轴电压；ωe(n)为第n个控制周期的估算转速；ed(n)和eq(n)为第n个控制周期的dq轴反电动势，Ts是控制的周期，
Figure FDA0002689227410000034
是带估算直轴电感，
Figure FDA0002689227410000035
是待估算定子电阻；
(3.4)构建仿射投影算法的输入输出矩阵；
Figure FDA0002689227410000036
Figure FDA0002689227410000037
Figure FDA0002689227410000038
计算得到估算直轴电感
Figure FDA0002689227410000039
和估算定子电阻
Figure FDA00026892274100000310
参数值。
4.如权利要求1所述的水下机器人推进系统无位置传感器控制方法，其特征在于，所述步骤(4)中，自适应龙伯格观测器的建立具体有以下步骤：
(4.1)通过仿射投影算法计算得到的直轴电感
Figure FDA00026892274100000311
和定子电阻
Figure FDA00026892274100000312
Figure FDA0002689227410000041
替换所建立的龙伯格观测器参数中的电机定子电阻Rs和电机定子电感Ls，得到自适应龙伯格观测器模型，输出得到电机相反电动势估算值
Figure FDA0002689227410000042
5.如权利要求1所述的水下机器人推进系统无位置传感器控制方法，其特征在于，所述步骤(5)中，双向无误差型锁相环构建具体有以下步骤：
(5.1)由自适应龙伯格观测器得到相反电动势的观测估算值
Figure FDA0002689227410000043
Figure FDA0002689227410000044
(5.2)将观测估算值
Figure FDA0002689227410000045
作为输入；在锁相环原理中，其结构分为三个部分：鉴相器、压控震荡器和环路滤波器；其中，锁相环中的鉴相器作用是检测输入信号和输出信号的相位差，并将检测出的相位差信号转换成电压信号输出，该信号经低通滤波器滤波后形成压控振荡器的控制电压，对振荡器输出信号的频率实施控制；在永磁同步电机无位置控制中，实际转子位置与估计转子位置间的比较环节相当于鉴相器，从转速到转子位置的一次积分相当于压控振荡器，PI调节相当于环路滤波器；双向无误差型锁相环与传统锁相环相比，体现在鉴相器的不同，也就是位置误差信号不同；双向无误差型锁相环的位置误差信号为：
Figure FDA0002689227410000046
其中，eθ为位置误差信号，
Figure FDA0002689227410000047
为估算转子角度；
(5.3)eθ位置误差信号通过PI调节器后估算出转速ωe，再对转速进行积分得到转子位置
Figure FDA0002689227410000048
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