当前新能源汽车技术发展迅速，是我国实现在新时代工业大步追赶世界工业强国的重要战略，新能源汽车是采用新型动力，完全或主要依靠新型能源驱动的汽车，新能源汽车是集机械，电气，化学等领域中的高新技术于一体，车用电机及其控制系统是电动汽车动力传动部件的核心关键部位之一，对于电动汽车的发展和产业化进程至关重要。驱动电机是电动汽车动力系统核心部件。和其他的领域比较，电动汽车对驱动电机系统的要求更为严格，新能源汽车用电机工作环境复杂，要求高，需要先进的设计与制造技术的支撑。

电动机的调速技术根据控制对象的不同分为直流调速系统和交流调速系统，直流调速系统控制简单，变流装置结构简单，调速性能好。因此，直流调速系统长期以来在调速传动领域占据主流地位。但直流电动机在结构上存在着一定的缺陷，换向器的存在使得高速、高压直流电动机的制造变得困难，限制了直流电机的功率范围，复杂的电机结构增加了电机的故障率，长期使用需要更换碳刷，增加了系统维护的成本。交流异步电机结构简单，故障率低，工作寿命更长，制造成本低，运行维护费用远低于直流调速系统，更重要的是交流异步电动机能够在恶劣的环境下工作。因此，交流异步电动机受到人们更多的关注，交流调速系统在工业领域得到了越来越多的应用。

无速度传感器有重大的研究意义，因为在现代交流调速系统中，为了获得高性能的转速控制，采用了速度闭环控制，在电机轴上安装速度传感器，但在实际的应用中速度传感器的安装往往受到一些限制，速度传感器的安装降低了系统的鲁棒性和简单性，高精度的传感器往往价格比较高昂，提高了系统的成本等等，对电动机的控制方式研究具有重要意义。

1.1车用电机控制系统国内外发展历史及现状

由于汽车市场的限制及电动汽车用电驱动系统的成熟度不够，国际上电动汽车驱动系统专门的供应商不是很多，一般由传统电机企业，汽车电子企业或电池企业拓展的供应商提供。目前国外电动汽车驱动系统的主要企业有美国公司Enova公司，Arzue公司，加拿大Ballard公司，日本东京电机公司属下的日本富士电子研究所，德国磁电公司等等。目前电动车辆驱动用电机正处于成长期，产品已有应用，但还没有形成规模的市场产品，具有巨大的市场空间。国外已经可以提供合格的电驱动系统产品，但型号，规格较少，价格较高，并且由于整车单位专利限制等原因，在市场上买到合适的产品还不太容易。通用汽车公司采用双模混合动力技术，通过组合两个电动机和行星齿轮机构来切换低速模式和高速模式，是一项在大型SUV平台上应用较为成熟的节能混合动力技术。双模混合动力技术目前市场上SUV产品2009款凯雷德混合动力版发动机最大功率248kW，最大扭矩498N·m，搭配2台峰值功率83kW电机，电功率比可达40%。伊顿公司采用并联混合传动技术所开发的面向轻型和中型货车的并联混合传动系统在美国商用货车领域的运用正在越来越广。欧盟委员会提出了多项鼓励发展新能源汽车的战略，欧洲车企出现快调整的趋势，新能源汽车的产业发展趋势和欧洲车企的压力成为调整的动力。在车用电机及其控制系统领域，如大陆、博世、AVL、等均以电驱动集成系统的整套解决方案向汽车厂商进行推广。日本以丰田技术路线，成为混合动力技术发展的代表。第三代普锐斯逆变器改变了传统的封装结构，去除了昂贵的材料，大大降低了电机及其控制系统的成本。

在我国大力支持下，“八五”、“九五”期间，清华大学、中科院、哈尔滨工业大学、华中科技大学等科研院所在电动汽车用电机驱动技术方面开展了开拓性的研究。通过攻关，已经掌握了电动汽车的关键技术，开发出了一系列满足整车要求的电机驱动系统样机。极大地提升了我国自主设计开发电动汽车用电机系统产品的能力，为电动汽车电机系统的产业化打下了基础。我国电动客车以交流异步电机系统和开关磁阻电机为主，大功率电机可靠性与噪声水平有明显的改进，已初步具备产业化条件。以高密度永磁电机为代表的的各类车用电机取得了明显的进步。这些电机的结构复杂，工作条件恶劣，特别对于混合动力工况，需与内燃机或变速器进行一体化设计，研制难度大。无刷直流电机驱动系统通过国内企业合理设计及改进控制技术，有效提高了无刷直流电机产品性能，基本满足电动汽车需求；已初步具有机电一体化设计能力。永磁同步电机驱动系统已形成了一定的研发和生产能力，产品部分技术指标接近国际先进水平，但总体水平与国外仍有一定差距。

1.2无速度传感器电机控制的发展现状

高性能的电机闭环控制通常离不开转速的闭环，常见的无速度传感器速度估计方法有开环转速估计、模型参考自适应、扩展卡尔曼滤波、滑模变结构控制、转子齿谐波法等。下面对上方法做简要介绍。

开环速度估计法通过电机转速的数学公式来直接计算转速。虽然与其他转速估计方法相化，具有计算方法简单，响应速度快等优点，但其受电机参数的影响很大，存在积分漂移，最重要的是没有采用闭环控制对转速进行误差校正，使得转速估计的效果较差。模型参考自适应(MRAS)参照磁链和电压方程建立电机模型。不含有电机转速的方程被称为参考模型，含有电机转速的方程被称为可调模型。选择两个模型中均含有的状态变量将其做差，得到的误差信号通过收敛的自适应控制律计算得到电机的转速，再将转速信息带入可调模型么中构成闭环系统。这样当相同变量的误差逐步趋近于０时，可调模型中的变量也就逐步接近于参考模型中的变量，计算得到的转速也就慢慢逼近参考模型中隐含的实际转速。MRAS对速度进行了闭环调节，使得转速辨识的精度和抗扰动性得以提升。扩展卡尔曼滤波(EKF)依照线性系统最小方差估计理论，可以采集数据的同时进行运算，是一种递推式的最优估计算法。它将电机模型进行线性化处理，直接将电机的转速作为状态变量进行辨识。对实际情况中出现的干扰及噪声有很强的抑制作用，电机的转速辨识精度也较好，缺点是算法较为复杂，计算量大。