在工业自动化、新能源汽车、智能家居等领域，电机的精准控制是设备稳定运行的核心。传统电机控制中，编码器作为 “位置哨兵”，通过实时反馈转子位置实现闭环控制，但编码器的存在不仅增加了设备成本、体积和维护难度，还在粉尘、振动、高温等恶劣环境中容易失效。无传感器电机控制技术应运而生，它摆脱了对物理传感器的依赖，通过算法与电机本身的电气特性实现精准控制。本文将深入解析无传感器控制的核心技术，揭秘在没有编码器的情况下如何实现毫米级精度控制。
一、无传感器控制的核心逻辑：从 “硬件依赖” 到 “算法突围”
无传感器电机控制的本质是 “用数学模型替代物理传感器”。电机运行时，转子位置、速度等关键信息会隐含在电压、电流、反电动势等电气参数中，通过特定算法对这些参数进行解析，就能反向推导转子状态。这种技术不仅能降低设备成本 30% 以上，还能提升系统可靠性（减少机械磨损导致的故障），尤其适合工业机器人、无人机、电动汽车等对体积、重量、环境适应性要求高的场景。
无传感器控制技术主要分为两大类：基于反电动势的检测方法（适用于 BLDC、PMSM 等永磁电机）和基于观测器的估算方法（如磁链观测器、扩展卡尔曼滤波）。前者通过电机运行时的自然电气特性提取位置信息，后者则通过数学模型动态预测转子状态，两种方法各有优势，可根据场景灵活选用。
二、反电动势过零点检测：BLDC 电机的 “无传感器基石”
核心原理：利用电机自身的 “电气信号” 定位
无刷直流电机（BLDC）的定子绕组在转子旋转时会产生反电动势（EMF），其大小与转子转速成正比，而反电动势过零点（电压从负到正或正到负的转折点）与转子磁极位置存在固定对应关系。通过检测反电动势过零点，就能推算出转子位置，进而实现电子换向。
六步换向算法：BLDC 电机的 “无传感器舞步”
六步换向是 BLDC 无传感器控制的经典方案，其流程可概括为 “检测 – 换向 – 循环”：
- 导通阶段：控制器按顺序给三相绕组通电（如 A 相正、B 相负，C 相悬浮），转子在磁场作用下转动；
- 过零点检测：悬浮相绕组的反电动势过零点出现时，通过分压电路或运算放大器捕捉这一信号；
- 换向触发：过零点后延迟 30° 电角度（对应机械角度因极对数而异），控制器切换绕组导通顺序，完成一次换向。
低速启动难题与解决方案
反电动势的大小与转速成正比，低速时反电动势信号微弱，容易被噪声淹没，导致过零点检测失效。博雪科技通过 “三段式启动策略” 破解这一难题：
- 预定位阶段：给特定绕组通直流电，将转子 “锁定” 在已知初始位置；
- 开环加速阶段：按固定频率逐步提高换向速度，让电机加速至反电动势可检测的阈值（通常 50-100rpm）；
- 闭环切换阶段：当反电动势信号稳定后，无缝切换至反电动势过零点检测模式，实现从启动到稳定运行的平滑过渡。
三、磁链观测器：PMSM 电机的 “无传感器慧眼”
对于永磁同步电机（PMSM）这类需要更高控制精度的设备，基于反电动势的方法难以满足需求，磁链观测器技术成为主流。它通过建立电机数学模型，实时估算转子磁链位置，实现高精度无传感器控制。
英飞凌 IMM 系列的技术突破
英飞凌 IMM（Intelligent Motor Module）系列传感器融合了磁链观测器与高频注入技术，在 PMSM 无传感器控制中表现卓越：
- 磁链观测器核心：基于定子电压方程，通过测量相电压和相电流，估算定子磁链的幅值与相位，进而推导转子位置；
- 高频注入补偿：低速时叠加高频电压信号，利用转子凸极效应产生的高频电流分量反推位置，解决低速信号微弱问题；
- 精度表现：在 0-3000rpm 转速范围内，位置估算误差可控制在 < 0.5°，完全满足工业伺服系统的精度要求。
抗干扰设计：从 “信号噪声” 中提取 “有效信息”
工业环境中的电磁干扰、电机参数漂移（如温度变化导致电阻变化）会影响观测器精度。博雪科技在磁链观测器算法中加入双重优化：
- 参数自适应校正：通过在线识别电机电阻、电感等参数，实时更新观测器模型，抵消温度、老化带来的误差；
- 低通滤波与相位补偿：采用卡尔曼滤波抑制高频噪声，同时对滤波导致的相位延迟进行补偿，确保位置估算实时性。
四、博雪科技无传感器方案：工业场景的 “抗干扰实战”
在工业机器人关节控制中，振动、冲击和电磁干扰是无传感器控制的 “三大挑战”。博雪科技针对这一场景开发的无传感器驱动方案，通过硬件设计与算法优化实现了 30dB 的振动噪声降低，核心技术包括：
1. 硬件层面：强化信号采集能力
- 隔离放大电路：采用磁耦隔离技术，将电流、电压采样电路与控制电路物理隔离，减少电磁干扰（EMI）对信号的影响；
- 高精度采样芯片：选用 16 位 ADC 芯片，采样频率达 1MHz，确保微弱反电动势信号被精准捕捉。
2. 算法层面：动态抗干扰策略
- 扩展卡尔曼滤波（EKF）融合：结合反电动势检测与磁链观测器数据，通过 EKF 算法动态权重分配，在振动场景下仍保持位置估算误差 < 1°；
- 冲击抑制算法：当检测到突发冲击时，自动切换至 “鲁棒控制模式”，通过增加阻尼系数减少转速波动，冲击结束后无缝恢复正常模式。
3. 实际应用效果
在某 3C 行业机器人关节测试中，博雪无传感器方案与传统编码器方案对比显示：
- 相同负载下，位置控制精度相当（±0.02mm）；
- 振动环境中，无传感器方案的转速波动减少 40%；
- 设备成本降低 25%，故障率降低 60%（因无机械磨损）。
五、实战：基于 EKF 的转子位置估算 MATLAB 代码示例
扩展卡尔曼滤波（EKF）是处理非线性系统状态估算的强大工具，尤其适合无传感器电机的转子位置与速度估算。以下是简化的 MATLAB 代码示例，演示如何通过 EKF 处理电流、电压信号，实现转子位置估算：
% 1. 预测阶段：更新状态与协方差
x_pred(1) = x(1) + x(2)*Ts; % 位置预测
x_pred(2) = x(2) + Ts/J*(-B*x(2) + Ke*x(2)); % 速度预测
F = [1 Ts; 0 1 – Ts*B/J]; % 状态转移矩阵
P_pred = F*P*F’ + Q;
% 2. 更新阶段：融合测量值校正状态
% 计算测量模型雅可比矩阵
H = [0 1]; % 简化测量模型
y = iq_meas – (uq – R*iq_meas)/Lq*Ts; % 测量残差
K = P_pred*H’/(H*P_pred*H’ + R); % 卡尔曼增益
x = x_pred + K*y; % 状态更新
P = (eye(2) – K*H)*P_pred; % 协方差更新
% 存储估算结果
pos_est(k) = x(1);
speed_est(k) = x(2);
end
% 绘图：估算位置与实际位置对比
plot(t, pos_est, t, pos_actual);
xlabel(‘时间(s)’); ylabel(‘转子位置(rad)’);
legend(‘EKF估算位置’,’实际位置’);
代码说明
该示例通过建立电机电气模型，将电流、电压信号作为输入，利用 EKF 算法的 “预测 – 更新” 循环，动态估算转子位置与速度。实际应用中，需结合电机参数辨识与噪声校准，博雪科技的无传感器驱动方案已将该算法集成至专用芯片，实现 10kHz 高频运算，确保实时性与精度。
六、无传感器控制的适用场景与技术选型
无传感器控制并非 “万能方案”，需根据场景需求选择合适技术：
| 技术类型 | 核心优势 | 适用场景 | 精度范围 |
| 反电动势检测 | 成本低、算法简单 | 家电、风机、水泵等低速场景 | ±5° 电角度 |
| 磁链观测器 | 中高速精度高 | 工业伺服、电动汽车驱动 | ±1° 电角度 |
| 高频注入 + EKF | 低速 / 零速启动性能好 | 机器人关节、精密机床 | ±0.5° 电角度 |
博雪科技建议：在对成本敏感的民用设备中优先选用反电动势检测方案；在工业自动化等高精度场景，采用磁链观测器与 EKF 融合方案；在需要低速大扭矩启动的场景（如电梯曳引机），叠加高频注入技术。
结语：无传感器控制开启 “轻量化、高可靠” 新时代
无传感器电机控制技术通过算法创新打破了对物理传感器的依赖，在降低成本、提升可靠性、缩小设备体积等方面展现出显著优势。从反电动势过零点检测的 “朴素智慧”，到磁链观测器与卡尔曼滤波的 “数学精度”，再到博雪科技在抗干扰领域的 “实战优化”，无传感器控制正从实验室走向规模化应用。
未来，随着 AI 算法与宽禁带半导体（SiC/GaN）的融合，无传感器控制将实现更高精度、更广转速范围的突破。博雪科技也将持续深耕电机控制算法与硬件集成，为工业、新能源、智能家居等领域提供更可靠、更高效的无传感器驱动方案，推动电机控制从 “精准” 向 “智能” 跨越。