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上期文章介绍的磁链闭环、速度开环的异步电机无速度传感器的矢量控制，基于其存在的在启动时有一个较大的估计值且带载能力弱的问题，本期文章介绍一种模型参考自适应的速度估计方法 （MARS）。
传统的异步电机控制中，常使用速度传感器作为速度环的反馈。由于机械结构与安装布置的原因，通常会存在误差，且电动汽车使用场景复杂。在众多应用场景中，周围环境的变化容易导致传感器发生 故障，甚至损坏。相比之下，无速度传感器矢量控制系统体现出优势，它不再受限于应用场景，也不用担心速度传感器的使用寿命等问题。 对于异步电机的无速度传感器控制，已经提出多种转速估算方法，如最小二乘法、卡尔曼滤波法、模型参考自适应法、滑模观测法和人工智能技术等。其中，参考自适应速度估算（MRAS）模型得到相 当关注，该方法实现难度较低，且不依赖于定子电阻，不会被电机运转时温度变化导致的电阻变化所影响，具有较高的稳定性和鲁棒性。
传统的异步电机控制中，常使用速度传感器作为速度环的反馈。由于机械结构与安装布置的原因，通常会存在误差，且电动汽车使用场景复杂。在众多应用场景中，周围环境的变化容易导致传感器发生 故障，甚至损坏。相比之下，无速度传感器矢量控制系统体现出优势，它不再受限于应用场景，也不用担心速度传感器的使用寿命等问题。 对于异步电机的无速度传感器控制，已经提出多种转速估算方法，如最小二乘法、卡尔曼滤波法、模型参考自适应法、滑模观测法和人工智能技术等。其中，参考自适应速度估算（MRAS）模型得到相 当关注，该方法实现难度较低，且不依赖于定子电阻，不会被电机运转时温度变化导致的电阻变化所影响，具有较高的稳定性和鲁棒性。
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