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描述
近年来，直流无刷电机的无位置传感器技术越来越受到人们的关注，无位置传感器控制技术已成为直流无刷电机控制技术的发展方向。以下是几种常用的无位置传感器控制方法：
1.反电势过零检测方法
在直流无刷电机中，绕电阻的反电位一般是正负极交替变化。当相绕电阻的反电位过零时，电机转子直轴与相绕电阻轴重叠。因此，只要检查相反电位的过零位置，就可以了解电机转子的几个关键位置，从而节省电机转子位置传感器，实现直流无刷电机无位置传感器的控制。这是目前最常用的无位置传感器控制方法。
这种方法的缺点是静态或低速档反电势数据信号为零或非常小，无法准确检查绕阻反电势，因此无法获得准确的电机转子位置数据信号，系统低速特性差，必须开环启动；此外，为了清除它PWM调制引起的电磁干扰必须对反电势数据信号进行深层滤波，导致与电机转速相关的数据信号相移，必须补偿相移，以确保适当的换相。
2.磁链观测法
直流无刷电机磁链数据信号与转子位置直接相关，因此电机转子位置信号可根据电机转子磁链值确定。但转子磁链无法直接检测到。为了获得无刷电机转子磁链值，必须首先准确测量无刷电机的相电压和电流，建立与电机转子磁链直接相关的涵数方程，而不取决于电机转子速度。这种测量方法很大，相电压和电流中有很多电磁干扰信号，准确测量必须有很高的硬件和软件成本，所以很少选择。
三、续流二极管法
这种方法是根据逆变器功率管两侧并联的自由换向二次管的通断来确定电机功率管的换向时间。直流无刷电机无位置传感器的三相绕组中总有一个处于断开状态。因此，根据监测六个续流二次管的导通关断，可以获得六个功率管的开关顺序。该方法可提高无刷电机的变速范围，特别是可扩大无刷电机的调速下限。但是，这种方法规定逆变器必须在上下功率管轮流工作PWM切割波的方法增加了控制难度；此外，不易去除续流二极管断裂的无效信号和毛刺干扰引起的误导通信号。这种方法也有很大的检测误差。反电势系数、绕阻电感不是常数、反电势波不是标准梯形波等都会导致电机转子位置误差。因为这种方法必须在二极管上并联检测电路，对于集成功率器件(如IPM）很难实现。由于上述缺陷，这种方法在中国并不常见，技术也不是很成熟。
4.状态观测器法
状态观测器法的基本思想是在定义状态变量的基础上，建立电机的数学模型，通过数字滤波获得状态变量的离散值，从而实现对电机的控制。状态观测器法更好地解决了电机在高速和重载下难以控制的问题，其良好的抗干扰能力使其更适合恶劣的工作环境。巨大的状态观测器法在一定程度上限制了其应用。该方法一般采用数字信号处理器（DSP）在实际应用中，承担巨大的运算量，从而增加了系统成本。
5.反电势三次谐波积分法
由于直流无刷电机无位置传感器的反电动势是典型的梯形波，它包括基波和高谐波分量，通过电枢三相电压的简单叠加，可获得三个谐波和奇数倍谐波，可获得反电动势的三个谐波分量和积分，当积分值为零时，可获得电源开关信号。
获取反电动势三次谐波信号有两种方法：一种是利用电机中性点和并联于电机三相绕阻端的星形电阻器中性点获得反电动势三次谐波分量；在无中性点引出的电机中，可利用直流侧中点电压和星形电阻网络中性点获得反电动势三次谐波分量；然后过滤获得的数据信号，过滤掉三次谐波的高重量，由于基波频率最低为9倍，对滤波器的要求较低。因此，它的运行范围比直接过零的反电动势更广。因此，它的运行范围比直接过零的反电势更广。这种方法避免了逆变器开关造成的干扰，但三次谐波的振幅低于反电势的振幅，不易检测，特别是在低速条件下，三次谐波信号较弱，难以获得电机转子位置信号。
6、电感法
电感有两种形式：一种是用于凸极直流无刷电机，另一种是用于内置转子结构的直流无刷电机。第一种电感法主要通过在启动过程中对电机绕组施加探测电压来判断电感的变化。在凸极式直流无刷电机中，绕组自感可表示成绕组轴线与转子直轴间夹角的偶次余弦函数，通过检测绕组自感的变化，就可判断出转子轴线的大致位置；再根据铁心饱和程度的变化趋势确定其极性，从而最终得到正确位置信号。这种方法比较难，只能用于凸极直流无刷电机，所以目前很少用。
第二种方法是真正意义上的电感法。在内置式（IPM）在直流无刷电机中，电机绕组电感与转子位置之间存在一定的对应关系。电感测量方法是基于这种关系，通过检测绕组电感的变化来判断转子位置。当绕组采用星形连接法中两相的电感相等时，反电势处于过零点。此时，绕组的中性点电位等于直流电源的中点电压，从而获得过零点的反电势。但这种方法需要不断实时检测绕组电感，难以实现。
7.扩展卡尔曼滤波法
扩展卡尔曼滤波法通过建立电机的数学模型，定期检测外部电压、相反电势和负载电流，通过比较估计值与设定值之间的差异PD调整，达到控制电机的目的。通过端电压检测，利用卡尔曼算法在线推出转子位置，以确定定子绕组的换流时间。在线实时估计转子的位置和速度，取得令人满意的效果。该算法的优越性能远远超过经典反电动势过零无传感器方法。该算法需要5000左右DSP指令和13左右μs执行时间。利用DSP卡尔曼滤波算法实现了快速计算能力，保证了位置检测的快速性和准确性，大大提高了系统控制效率和鲁棒性，降低了噪声。无传感器控制算法可应用于家用电器、汽车和工业控制。