基于鲁棒H无穷滤波的步进电机转子状态估计

步进电动机是一种将电脉冲信号转换成相应的角位移（或线位移）的机电元件。采用步进电动机构成的控制系统具有价格低、控制简单、维护容易等优点。转子位置检测环节是控制系统的重要组成部分，传统获取转子位置信息的方法是利用电子式或机电式的位置传感器直接测量，如使用霍尔效应器件。然而，有的传感器的分辨率低，有的对环境条件很敏感，使得整个控制系统的可靠性和精确性难以得到保证。安装传感器还大大增加了电气连接线数目，给抗干扰设计带来困难，难以实现电机高速控制。因此，无位置传感器的检测方法已成为理想的选择并具有广泛的发展前景。

扩展卡尔曼滤波器（EKF）可以再噪声环境下对系统状态下对系统状态进行较小方差估计，可以有效地削弱随机干扰和量测噪声带来的影响。H无穷滤波方法是在H无穷线性控制理论基础上发展起来的，与卡尔曼滤波器采用均方误差准则不同，H无穷滤波方法采用较大较小准则，它不需要知道环境噪声的统计特性等先验信息，能够使外界干扰对估计结果的影响较小，因此，该方法对系统模型误差和外界干扰具有更强的鲁棒性。在步进电机控制系统中，无位置传感器转子检测技术可以避免安装位置传感器的电机系统结构复杂、可靠性差的缺点。