[Zusammenfassung]: Die Rotorpositionserkennung ist eine entscheidende Komponente von Drehzahlregelungssystemen für geschaltete Reluktanzmotoren (SRM). Die direkte Positionserkennung liefert zwar stabile Rotorpositionssignale, erfordert jedoch zusätzliche mechanische Strukturen und schränkt somit den Anwendungsbereich von SRMs ein. Sensorlose Erkennungstechnologien zählen daher zu den aktuellen Forschungsschwerpunkten im Bereich der SRM-Technologie. Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über den Forschungsstand sensorloser Erkennungstechnologien für SRMs im In- und Ausland, erläutert die Prinzipien typischer Erkennungsmethoden, diskutiert und bewertet deren Vor- und Nachteile sowie Anwendungsbereiche und prognostiziert zukünftige Entwicklungstrends. Die Forschung zu neuartigen Fünf-Positionen-Sensortechnologien ist von großer Bedeutung. Der geschaltete Reluktanzmotor (SRM) ist ein neuartiger mechatronischer Drehzahlregler mit einfacher und robuster Struktur, leichter Drehzahlregelung, flexibler Steuerung, hoher Zuverlässigkeit und starker Fehlertoleranz. Er findet zunehmend Anwendung in zivilen Bereichen, im Schienenfahrzeugbau und in der Luft- und Raumfahrt und bietet vielversprechende Perspektiven. Die Positionserkennung ist eine wichtige Komponente des Antriebssystems des geschalteten Reluktanzmotors. Das erfasste Positionssignal dient als Grundlage für die Wicklungssteuerung und liefert Drehzahlinformationen für die Drehzahlregelung im geschlossenen Regelkreis. Herkömmliche Rotorpositionserkennung nutzt direkt fotoelektrische, elektromagnetische und magnetische Positionssensoren. Mit zunehmender Anzahl der Motorphasen steigt auch die Anzahl der benötigten Sensoren. Rotorpositionssensoren erhöhen nicht nur die Systemkomplexität, sondern erschweren auch die Installation und Inbetriebnahme erheblich. Dies schwächt die Vorteile einer einfachen SRM-Struktur (Sensorless Reconstruction Module) stark ab, reduziert die Systemzuverlässigkeit und behindert die Hochgeschwindigkeits-Motorsteuerung, wodurch die Anwendungsbereiche von SRM eingeschränkt werden. Daher ist die indirekte Bestimmung der Rotorposition mithilfe der motoreigenen Informationen anstelle von Positionssensoren ein vielversprechender Forschungsansatz. Sensorlose SRM-Technologie zählt weltweit zu den wichtigsten Forschungsthemen im Bereich sensorloser SRM. Wissenschaftler aus verschiedenen Ländern haben dieses Thema aus unterschiedlichen Perspektiven intensiv untersucht und diverse sensorlose Erfassungsverfahren vorgeschlagen. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die in den letzten 20 Jahren national und international entwickelten sensorlosen SRM-Technologien. Er beschreibt detailliert die Vor- und Nachteile sowie den Anwendungsbereich verschiedener Methoden und analysiert bestehende Probleme und Entwicklungstrends. 1 Klassifizierung sensorloser Detektionstechnologien. Bisher haben Wissenschaftler im In- und Ausland die sensorlose Technologie aus verschiedenen Perspektiven umfassend erforscht und eine Vielzahl sensorloser Detektionsverfahren vorgeschlagen. Abbildung 1 zeigt die sensorlosen Detektionsmethoden im Detail. Sie lassen sich grob in vier Kategorien einteilen: 1) Phasendetektionsverfahren. 1) **Positionsinformationsdetektionsverfahren:** Dieses Verfahren nutzt Leerlaufphasen und injiziert künstlich Detektionsimpulse, um den benötigten Strom und weitere Informationen zur Positionsbestimmung zu generieren. Beispiele hierfür sind: 1) **Positionsinformationsdetektionsverfahren basierend auf intelligenter Steuerung:** Dieses Verfahren nutzt die magnetischen Eigenschaften des Motors und integriert intelligente Steuerung in die Forschung von SRM-Fünf-Positionssensoren. Derzeit werden Fuzzy-Control- und neuronale Netzwerkmethoden häufig eingesetzt. 2) **Positionsinformationsdetektionsverfahren basierend auf zusätzlichen Komponenten:** Dieses Verfahren nutzt ebenfalls die magnetischen Eigenschaften des Motors und integriert intelligente Steuerung in die Forschung von SRM-Fünf-Positionssensoren. Auch hier werden Fuzzy-Control- und neuronale Netzwerkmethoden intensiv erforscht. 3) **Positionsbestimmungsmethode mit zusätzlichen Komponenten:** Diese Methode nutzt die magnetischen Eigenschaften des Motors und erzeugt durch Detektionsimpulse den benötigten Strom und weitere Informationen zur Positionsbestimmung. Beispiele: 1) **Positionsbestimmungsmethode mit induktiv gekoppelten Phasen (SRM):** Diese Methode benötigt keine künstlich erzeugten Spannungs- und Strominformationen, sondern nutzt diese direkt während des Motorbetriebs und ermittelt die Position anhand des tatsächlichen Motormodells oder der Kennlinie. Beispiele: 2) **Positionsbestimmungsmethode mit induktiv gekoppelten Phasen (SRM):** Diese Methode nutzt Leerlaufphasen und speist künstlich bestimmte elektrische Komponenten an geeigneten Positionen innerhalb der SRM ein. Die von diesen Komponenten ausgegebenen Informationen werden zur Rotorpositionsbestimmung verwendet. Die zusätzlichen elektrischen Komponenten können Induktivitäten, Kondensatorplatten usw. sein. Diese Verfahren werden als zusätzliche Spulen- oder Kondensatorerkennungsmethoden bezeichnet. 2 Überblick über sensorlose Detektionstechnologien im In- und Ausland 2.1 Leitphasen-Detektionsverfahren Das Leitphasen-Detektionsverfahren nutzt die Wicklungseigenschaften der leitenden Phase zur Rotorpositionsbestimmung. Im Gegensatz zum nichtleitenden Phasen-Detektionsverfahren sind hier keine Schaltkreise oder Impulseinspeisungen erforderlich. Aufgrund der Nichtlinearität der Motorwicklung ist jedoch ein nichtlineares Detektionsverfahren notwendig. Das Modell ist relativ komplex, und die Anforderungen an die Rechengeschwindigkeit des Chips sind entsprechend hoch. 2.1.1 Stromwellenform-Detektionsmethode Dieses Verfahren wurde 1985 von Akernley et al. der Universität Cambridge vorgeschlagen und ist das erste sensorlose Detektionsverfahren. Da die Phasenstromänderungsrate des SRM von der inkrementellen Induktivität abhängt und diese wiederum von der Rotorposition bestimmt wird, lässt sich die Rotorposition anhand dieses Gesetzes berechnen. Die vereinfachte Gleichung für die Spannung einer Phasenwicklung des Motors lautet: Daher kann der Rotorpositionswinkel aus Gleichung (1) berechnet werden. Dieses Verfahren ist prinzipiell einfach und benötigt keine externe Schaltung. Zu seinen Nachteilen zählen die lange Berechnungszeit für die Induktivität, die Anfälligkeit für Störsignale und Verzögerungen in der A/D-Wandlung. Um diese Probleme zu beheben, wurde ein verbessertes Verfahren vorgeschlagen: Ausgehend von der Eigenschaft, dass jede Phasenwicklung des SRM-Stators nacheinander unabhängig Strom führt, wird ein Verfahren zur Anlegung von Detektionsspannungsimpulsen an die nicht arbeitende Phase vorgeschlagen. 2.1.2 Flussverkettungsmethode Die Flussverkettungsmethode wurde erstmals 1991 von J. Lyons et al. vorgeschlagen. Diese Methode basiert auf dem Zusammenhang zwischen SRM-Flussverkettung, Strom und Rotorpositionswinkel. Unter Vernachlässigung des Einflusses der Wicklungsgegeninduktivität ist der Rotorpositionswinkel eine Funktion der Wicklungsflussverkettung und des Wicklungsstroms und somit eine eindeutige Funktion. Sind der aktuelle Wicklungsfluss und der Wicklungsstrom bekannt, lässt sich die Rotorposition bestimmen. Können Fluss-Strom-Kennlinien für verschiedene Rotorpositionen experimentell ermittelt werden, lässt sich eine dreidimensionale Tabelle mit Strom, Fluss und Positionswinkel erstellen und speichern. Durch die Berechnung des Flusses zu jedem Zeitpunkt und dessen Kombination mit dem gemessenen Strom kann der aktuelle Rotorpositionswinkel mittels Tabellensuche ermittelt werden. Dieses Verfahren ist prinzipiell einfach, jedoch ist der Algorithmus aufgrund der Notwendigkeit, eine dreidimensionale Tabelle mit Strom, magnetischem Fluss und Position zu erstellen und abzurufen, komplex, die Berechnungszeit lang, der Speicherbedarf hoch und die Flexibilität gering. Um die Nachteile der Magnetflussmethode zu beheben und die Echtzeitfähigkeit und Anwendbarkeit bei gleichzeitig reduziertem Speicherbedarf zu verbessern, wurde im Jahr 2001 von den Professoren Qiu Yihui und Zhan Qionghua der Huazhong University of Science and Technology eine vereinfachte Magnetflussmethode vorgeschlagen. Darüber hinaus haben andere Wissenschaftler die folgenden verbesserten Methoden vorgeschlagen: eine Methode zur Schätzung des magnetischen Flusses basierend auf dem Referenzpositionswinkel und eine Methode zur Schätzung des magnetischen Flusses unter Berücksichtigung des Anlaufzustands. 2.1.2.1 Vereinfachte Methode zur Schätzung des magnetischen Flusses Diese Methode wird unter der Bedingung des alternierenden einphasigen Betriebs des Motors und der Strom-PWM-Steuerung vorgeschlagen. Beim alternierenden einphasigen Betrieb des Motors werden keine Informationen über jede Rotorposition benötigt; es genügt festzustellen, ob die Kommutierungsposition erreicht ist. Daher genügt es, den durch Integration berechneten geschätzten magnetischen Fluss mit dem magnetischen Fluss an der Kommutierungsposition zu vergleichen. Ist der erstere größer als der letztere, wird davon ausgegangen, dass die Kommutierungsposition noch nicht erreicht ist, und die aktuelle Phase wird weitergeleitet; andernfalls wird davon ausgegangen, dass die Kommutierungsposition erreicht ist, die aktuelle Phase wird abgeschaltet und die nächste Phase wird geleitet. Da die Kommutierungsposition in der Regel nahe der Position maximaler Induktivität liegt, lässt sich der magnetische Fluss an der Kommutierungsposition ermitteln, indem man die Fluss-Strom-Kennlinie bei maximaler Induktivität misst, den Fluss an der entsprechenden Position maximaler Induktivität aus dem Stromwert abliest und diesen Wert mit einem Koeffizienten kleiner als 1 multipliziert. Dieser Algorithmus benötigt lediglich die Messung und Speicherung der Fluss-Strom-Kennlinie bei maximaler Induktivität und kann diese anschließend in einer zweidimensionalen Tabelle nachschlagen. Er ist speicherschonend, einfach und schnell und erfordert keine zusätzliche Hardware. Der Nachteil besteht darin, dass er die temperaturabhängige Änderung des Wicklungswiderstands nicht berücksichtigt, was die Genauigkeit der Flussberechnung beeinträchtigt. Diese Methode erfordert die Wahl einer geeigneten Referenzposition; ein zu hoher oder zu niedriger Referenzstrom führt zu einem großen Fehler in der Berechnung. 2.1.2.3 Flussverkettungsschätzung unter Berücksichtigung des Anlaufzustands Da der Motor beim Anlauf keinen Positionssensor besitzt, ist es nicht möglich, die Anfangsposition des Rotors beim Anlauf sowie die Ein- und Aus-Positionen während des Betriebs direkt zu ermitteln. Diese müssen daher mithilfe indirekter Positionserfassungsverfahren bestimmt werden. Dieses Verfahren berücksichtigt die Anlauffaktoren des Motors umfassend. Im Stillstand des Motors wird an jede Phasenwicklung ein Testimpuls geringer Amplitude angelegt, um einen bestimmten Spitzenteststrom zu erzielen. Da der Rotor stillsteht, kann der Einfluss des Wicklungswiderstands vernachlässigt werden. Daher ist der Spitzenteststrom umgekehrt proportional zur Wicklungsinduktivität. Der Spitzenteststrom repräsentiert die Induktivität jeder Phasenwicklung, wodurch die Anfangsposition des Rotors bestimmt werden kann. Anschließend wird dem Motor ein Spannungsimpuls mit einer bestimmten Dauer angelegt, um ihn in Betrieb zu nehmen. Im laufenden Betrieb wird die Phase mit dem höchsten Stromwert für die Beurteilung ausgewählt. Der Grund dafür ist, dass für ein leistungsstarkes Steuerungssystem der Phasenstrom vor dem Abfall der Induktivität aufgebaut sein muss, um das maximale Drehmoment des Motors zu erreichen. Der magnetische Fluss lässt sich durch die folgende diskrete Gleichung bestimmen: Dabei sind λ(k) und λ(k-1) der magnetische Fluss zum Zeitpunkt k bzw. k-1; i(k) und i(k-1) die Stromwerte zum Zeitpunkt k bzw. k-1; v(k-1) die Wicklungsspannung zum Zeitpunkt k-1; und Ts die Abtastzeit. Mit Gleichung (6) kann der magnetische Fluss zu jedem Abtastzeitpunkt einfach vom Prozessor berechnet werden. Somit lässt sich die Rotorposition anhand der elektromagnetischen Eigenschaften des Motors bestimmen. Dieses Verfahren erzielt gute Gesamtleistung und präzise Schätzergebnisse und ist für den Vierquadrantenbetrieb des Motors geeignet. Der Nachteil besteht darin, dass Spannungs- und Stromsensoren benötigt werden und bei der Bestimmung der für die Rotorpositionsbestimmung verwendeten Phase Spannung an alle Wicklungen angelegt werden muss. 2.1.3 Phasenstromgradientenverfahren: Unter Vernachlässigung des Phasenwiderstandsspannungsabfalls bietet das aus der Motorspannungsgleichung abgeleitete Phasenstromgradientenverfahren folgende Vorteile: Es ist einfach, benötigt weniger zusätzliche Bauteile und eignet sich für den Betrieb von Motoren mit mittleren und hohen Drehzahlen. Es erfordert keine Vorkenntnisse über die Induktivität, ist auf alle SR-Motoren anwendbar und kann im Vierquadrantenbetrieb eingesetzt werden. Die Nachteile sind: Bei niedrigen Drehzahlen steigt der Phasenstrom schnell an und muss auf einen sicheren Bereich begrenzt werden, was zu einer größeren Rotorpositionsabweichung bei niedrigen Drehzahlen führt. Beim Stillstand des Motors muss ein Anlaufprogramm geschrieben werden. Das Verfahren ist nicht für Anwendungen unter kurzzeitigen hohen Lastbedingungen geeignet. 2.1.4 Fluss-/Stromverfahren: 1988 schlugen N. H. Mvungi et al. von der Universität Leeds, Großbritannien, die Verwendung der Phasenfluss-Rotorpositionsbeziehung und der Phasenstrom-Rotorpositionsbeziehung zur Messung der Rotorposition vor. Bei geringem magnetischem Fluss können die Nichtlinearität des magnetischen Kreises und die Flusssättigung vernachlässigt werden. Daher lässt sich die Rotorpositionsänderung durch die Kurvenverläufe von magnetischem Fluss und Positionswinkel bei konstantem Strom (Abbildung 5) sowie durch die Kurvenverläufe von Phasenstrom und Positionswinkel bei konstantem magnetischem Fluss (Abbildung 6) charakterisieren. Experimentell kann eine Tabelle mit den zugehörigen Strom-Positionswinkel-Werten bzw. eine Tabelle mit den zugehörigen Fluss-Positionswinkel-Werten für konstanten magnetischen Fluss erstellt werden. Der Rotorpositionswinkel kann aus dieser Tabelle abgelesen werden. Dieses Verfahren kompensiert effektiv den Einfluss der elektromagnetischen Dämpfung und ihres kinematischen Potenzials. Zu seinen Nachteilen zählen das zu einfache mathematische Modell, die Nichtberücksichtigung von Wirbelstromeffekten, die geringe Messgenauigkeit und die Beschränkung auf mittlere und niedrige Drehzahlen. 2.1.5 Messverfahren basierend auf der Stromzerkleinerungswellenform: Ausgehend von den Eigenschaften der Stromzerkleinerungssteuerung und der Stromzerkleinerungswellenform wird die Rotorposition anhand der Anstiegs- oder Abfallzeit des Stroms bestimmt. Dies lässt sich in die Stromanstiegszeitmethode und die Stromabfallzeitmethode auf Basis der Chopper-Wellenform unterteilen. Zunächst wird das Prinzip der Stromanstiegszeitmethode erläutert. Die Rotorposition kann indirekt über die geschätzte Induktivitätszunahme bestimmt werden. Vorteile dieser Methode sind: einfaches Prinzip, keine externen Testsignale erforderlich, vereinfachte Schaltung und geringere Kosten. Diese Methode verbessert die Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz des Motors; bei niedrigen Drehzahlen ist die Rotations-EMK vernachlässigbar, was zu einer genaueren Positionsbestimmung führt. Nachteile sind: Sie berücksichtigt weder den temperaturabhängigen Widerstand noch die interphasische Flusskopplung und die elektromagnetischen Verluste; sie ist stark von der Motordrehzahl, Spannungsschwankungen und dem Chopperstrom abhängig; und sie ist nicht für Hochgeschwindigkeitsanwendungen geeignet. Die Stromabfallzeitmethode ähnelt der Stromanstiegszeitmethode, und die Induktivitätszunahme ist bei beiden Methoden gleich. Ihre Vor- und Nachteile entsprechen denen der Stromanstiegszeitmethode. Der Unterschied besteht darin, dass kein Spannungssensor zur Spannungsmessung benötigt wird. 2.1.6 Beobachterbasiertes Detektionsverfahren Lumsdaine et al. schlugen 1986 ein Verfahren zur Rotorpositionsbestimmung vor, das auf dem funktionalen Zusammenhang zwischen der Phaseninduktivität des SRM und der Rotorposition basiert und einen Zustandsbeobachter einführt. Unter der Annahme bekannter Motorparameter wird zunächst die lineare Zustandsgleichung des Motors auf Grundlage seiner elektromagnetischen und mechanischen Eigenschaften aufgestellt. Anschließend wird durch die Auswahl geeigneter Zustandsvariablen (wie Drehzahl, Rotorwinkel, Flussverkettung usw.) sowie Eingangs- (Spannung) und Ausgangsvariablen (Strom) eine Zustandsbeobachtergleichung aufgestellt, die durch einige inhärente physikalische Parameter des Motors bestimmt wird. Der Rotorwinkel kann durch Detektion der Phasenspannungs- und Phasenstromsignale an den Motoranschlüssen geschätzt werden. Dieses Verfahren verwendet ein lineares Modell des SRM, was zu einer unzureichenden Beobachtungsleistung im transienten Bereich führt. Darüber hinaus berücksichtigt der reduzierte erweiterte Leberg-Beobachter nicht alle Systemzustandsvariablen, wodurch er sehr empfindlich auf Parameteränderungen und Rauschen reagiert und somit eine schlechte dynamische Performance aufweist. Darüber hinaus ist diese Methode stark von der Genauigkeit des erstellten SRM-Modells abhängig, was einen komplexen Algorithmus und hohe Anforderungen an die CPU-Verarbeitungsgeschwindigkeit zur Folge hat. Ihr Vorteil liegt darin, dass keine zusätzliche Detektionsschaltung benötigt wird und die negativen Auswirkungen des Sondenstroms unberücksichtigt bleiben. Um diese Nachteile zu beheben, haben andere Forscher einen erweiterten nichtlinearen Leberg-Beobachter voller Ordnung vorgeschlagen, der alle Systemzustände erfasst und das Lastmoment als unbekannte Zustandsvariable behandelt. Dadurch wird die Systemleistung deutlich verbessert und stationäre Fehler werden eliminiert. Um eine bessere dynamische Performance zu erzielen, wurden unter Berücksichtigung der nichtlinearen und stark gekoppelten Mehrgrößencharakteristika von SRM-Systemen robuste und echtzeitfähige Gleitmodusbeobachter, Gleitmodusbeobachter zweiter Ordnung mit variabler Struktur und adaptive Beobachter entwickelt. Im Jahr 2004 schlugen Yang Xiangyu, Sun Ming und andere von der Südchinesischen Technischen Universität die Verwendung eines Gleitmodusbeobachters zur Rotorpositionsbestimmung vor. Zunächst stellten sie das Beobachtermodell, das Beobachterfehlermodell und die Differentialgleichung des Gleitmodusbeobachters zweiter Ordnung auf. Durch die Wahl geeigneter Koeffizienten wurde der beobachtete Positionswinkel des Beobachters dem tatsächlichen Rotorpositionswinkel angenähert, wodurch die Positionsbestimmung erreicht wurde. 2.1.7 Methode zur Bestimmung der Zwischenphasen-Gegeninduktivität: Die Methode der Zwischenphasen-Gegeninduktivität bestimmt den Rotorpositionswinkel durch Messung der zwischen den Phasen induzierten Spannung aufgrund der Gegeninduktivität. Diese Methode wurde 1992 von M. Ehansi et al. vorgeschlagen. Während des Betriebs des SRM wird aufgrund der elektromagnetischen Kopplung zwischen der nicht erregten und der erregten Phase eine mit der Rotorposition variable induzierte Spannung erzeugt. Daher kann durch Messung der induzierten Spannung der nicht erregten Phase eine indirekte Bestimmung des Rotorpositionswinkels erreicht werden. Wenn zuvor experimentell eine korrigierte Tabelle der Korrespondenz zwischen Gegeninduktivitätsspannung und Rotorpositionswinkel erstellt wurde, kann der Rotorpositionswinkel durch Ablesen des Gegeninduktivitätsspannungswerts in der zweidimensionalen Tabelle θ = f/(Gegeninduktivitätsspannung, Strom) ermittelt werden. Jede nicht erregte Phase des SRM kann als Detektionsziel ausgewählt werden. Während des Übergangs des Rotors von einer vollständig fehlausgerichteten zu einer vollständig ausgerichteten Position ändert sich das Gegeninduktivitätspotenzial in der ausgewählten nicht erregten Phase periodisch von einem positiven Maximalwert zu einem negativen Maximalwert. Dieses Verfahren berücksichtigt den Einfluss der Motordrehzahl und des Phasenstroms auf die Gegeninduktivitätsspannung. Sein Vorteil besteht darin, dass kein externer Erregungsimpuls für die nicht arbeitende Phase erforderlich ist und die Detektionsschaltung lediglich aus einer Signalverarbeitungsschaltung besteht, was zu einer hohen Systemeffizienz führt. Der Nachteil ist die relativ schwierige Implementierung des Verfahrens. 2.2 Detektionsverfahren für nichtleitende Phasen Das Detektionsverfahren für nichtleitende Phasen beinhaltet im Allgemeinen das Einspeisen eines Erregungssignals von außen in die nichtleitende Phase und die Berechnung des Rotorpositionssignals durch Detektion der Amplitude oder Phase des entsprechenden Signals. 2.2.1 Einphasen-Erregungsimpulsverfahren. Für das im vorherigen Abschnitt beschriebene Stromwellenform-Erkennungsverfahren wurde ein verbessertes Verfahren vorgeschlagen: Ausgehend von der Eigenschaft, dass jede Phasenwicklung des SRM-Stators nacheinander unabhängig Strom führt, wird ein Detektionsspannungsimpuls innerhalb kürzester Zeit an die nicht arbeitende Phase angelegt. Unter der Annahme, dass die Impulsdauer Δt beträgt, der erzeugte Teststrom sehr klein ist und kein zusätzliches Drehmoment erzeugt, und der magnetische Kreis nicht gesättigt ist, kann die Motorspannungsgleichung vereinfacht werden. 2.2.1.2 Frequenzmodulationsverfahren. Das Frequenzmodulationsverfahren wurde 1990 von Ehsani et al. vorgeschlagen. Die Grundidee besteht darin, mithilfe der FM-Codierungstechnik eine Reihe von Rechtecksignalen zu erzeugen, deren Frequenz proportional zur momentanen Phaseninduktivität ist. Durch die Auslegung einer Schaltung wird der Betrag der gemessenen Phaseninduktivität in den Betrag der Frequenz (oder Periode T) umgewandelt. Bei geeigneter Wahl der Schaltungsparameter besteht folgender Zusammenhang zwischen L und der Periode T: T = kL (k ist eine Proportionalitätskonstante). So lässt sich das frequenzcodierte Signal der Induktivität der Phase b gewinnen. Dieses Signal wird an einen Mikroprozessor gesendet, und ein Frequenz-Spannungs-Wandler erzeugt eine frequenzproportionale Spannung. Diese Spannung wird mit einem festgelegten Schwellenwert verglichen, um die Rotorposition zu ermitteln. Die Vorteile dieses Verfahrens sind: Der Frequenzmodulator arbeitet in einem breiten Modulationsbereich von 0–100 kHz und bietet eine hohe Auflösung. Die Nachteile sind: Für jede Phase muss ein Detektionsimpuls angelegt werden, was die Komplexität der Steuerschaltung erhöht; der Arbeitspunkt lässt sich nicht einfach stabilisieren; und das Verfahren ist störanfällig. 2.2.2 Zweiphasen-Impulsanregungsverfahren Um die Nachteile des Einphasen-Impulsverfahrens, wie einfache Logik, geringe Genauigkeit und mangelnde Zuverlässigkeit, zu beheben, schlugen Professor Wang Xudong und Kollegen der Harbin University of Science and Technology im Jahr 2001 ein Zweiphasen-Impulsanregungsverfahren zur Detektion vor. Das Prinzip ist wie folgt: Wenn eine Phase des SRM (Small Reconstruction Module) in Betrieb ist, wird gleichzeitig an die beiden benachbarten, nicht in Betrieb befindlichen Phasen ein Impuls angelegt, um entsprechende Antwortströme zu erhalten. Die Stärke dieser Antwortströme wird verglichen, um den Zeitpunkt des Leitens der nächsten Phase zu bestimmen. Die Vorteile dieses Verfahrens sind: Da die Bestimmung des Kommutierungspunktes nur von der relativen Änderung des Antwortstroms und nicht von dessen Stärke abhängt, ist dieses Verfahren sehr störungsresistent. Die Verwendung zweier nicht in Betrieb befindlicher Phasen zur Beurteilung verbessert nicht nur die Genauigkeit der Beurteilung, sondern reduziert auch den Einfluss von Spannungs- und Lastschwankungen und damit Detektionsfehler. Die Nachteile sind: Es erfordert eine externe Detektionsschaltung, was zu hohen Kosten und erhöhter Systemkomplexität führt. 2.2.3 Kurvenanpassungsverfahren: Berechnung der erforderlichen Verzögerungszeit nach Anlegen des n-ten Impulses, um die gewünschte Ein- oder Aus-Position zu erreichen. Vorteile und Nachteile dieses Verfahrens: Es kann die Störfestigkeit des Systems verbessern und die Rotorposition genauer vorhersagen. Allerdings beeinflussen die Berechnungszeit und der Anpassungsfehler die Regelgenauigkeit, wobei der Fehler am Wendepunkt relativ groß ist. 2.3 Detektionsverfahren basierend auf intelligenter Regelung: Mit der rasanten Entwicklung der Theorie der intelligenten Regelung haben viele Experten und Wissenschaftler im In- und Ausland intelligente Regelungsverfahren in die Forschung an SRM ohne Positionssensoren eingeführt. Derzeit werden Fuzzy-Regelung und neuronale Netze verstärkt untersucht. Referenz [26] schlägt zudem ein Detektionsverfahren basierend auf dem Kalman-Filter vor. 2.3.1 Fuzzy-Regelung: Die Fuzzy-Regelung bietet ein Modellierungsverfahren, das kein mathematisches Modell benötigt und sich daher sehr gut für unbekannte und schwer definierbare Systeme eignet. Dieses Verfahren basiert auf der nichtlinearen Beziehung zwischen Wicklungsfluss, Positionswinkel und Strom des SRM. Zunächst wird anhand der elektromagnetischen Eigenschaften des Motors eine geeignete Fuzzy-Regelbasis erstellt. Fluss und Strom dienen als Eingangsgrößen, der Positionswinkel als Ausgangsgröße. Es wird ein Fuzzy-Regelungsmodell mit zwei Eingangsgrößen und einer Ausgangsgröße erstellt. Aus dem erfassten Fluss und Strom lässt sich mithilfe dieses Modells der Fuzzy-Ausgangswert des Positionswinkels ableiten. Die Vorteile dieser Methode sind: kein Bedarf an einem präzisen mathematischen Modell des Motors, gute Echtzeitfähigkeit, hohe Störfestigkeit, gute Robustheit und der Verzicht auf zusätzliche Detektionsschaltungen. Der Nachteil besteht darin, dass die Fuzzy-Regeln schwer anzupassen sind und die Anpassungsfähigkeit gering ist. 2.3.2 Neuronales Netzwerk: Ein neuronales Netzwerk ist ein nichtlineares dynamisches System, das menschliches intuitives Denken simuliert. Es eignet sich zur Approximation und Modellierung nichtlinearer Objekte sowie zur Steuerung unsicherer Modelle. Auch die Methode mit neuronalen Netzen basiert auf dem Fluss und dem Strom des Motors. Bevor das neuronale Netzwerk die Position schätzt, werden zunächst Messdaten durch tatsächliche Messungen erfasst. Dies wird erreicht, indem der Rotor in verschiedenen Positionen fixiert, unterschiedliche Phasenströme an die Wicklungen angelegt und die zugehörigen Flussverkettungswerte aufgezeichnet werden. Diese Rotorpositionswinkel, Ströme und Flussverkettungen dienen als Trainingsdaten für das neuronale Netzwerk. Durch die Auswahl einer geeigneten Netzwerkstruktur und das Training mit einer großen Menge an Trainingsdaten lässt sich ein neuronales Netzwerkmodell erstellen, das die nichtlineare Beziehung zwischen Positionswinkeln, Flussverkettung und Strom präzise abbildet und somit die Rotorpositionserkennung ermöglicht. Die Vorteile dieser Methode sind: Sie erfordert kein mathematisches Modell des Motors, ist robust und anpassungsfähig und benötigt keine zusätzliche Detektionsschaltung. Die Nachteile sind: Sie erfordert eine große Menge an Trainingsdaten und eine lange Lernzeit. 2.4 Zusätzliche Komponentenerkennungsmethoden Aktuell lassen sich die zusätzlichen Komponentenerkennungsmethoden hauptsächlich in zwei Kategorien einteilen: die Methode mit zusätzlichen Plattenkondensatoren und die Methode mit externen Testspulen. Zu den Methoden zur Rotorpositionsbestimmung mittels externer Testspulen gehören: Impedanzverfahren zur Induktivitätsmessung, Impedanzverfahren zur Strommessung, Phasenmodulationsverfahren, Amplitudenmodulationsverfahren usw. 2.4.1 Plattenkondensatorverfahren Im Jahr 1999 schlugen Professor Zhan Qionghua und Kollegen der Huazhong University of Science and Technology ein Verfahren zur Rotorpositionsbestimmung vor, das die relative Position von Stator und Rotor im Betrieb anhand des Zusammenhangs zwischen Kapazität und Rotorwinkel ermittelt. Das Grundprinzip ist folgendes: Eine Metallplatte wird in die Statornut eines SR-Motors eingesetzt, wobei die Mittellinie der Metallplatte mit der Mittellinie der Statornut übereinstimmt. Metallplatte und Rotor bilden einen Kondensator, wobei die Metallplatte die feste und der Rotor die bewegliche Platte darstellt. Bei Rotorrotation ändern sich Abstand und Fläche der Kondensatorplatten, und die Kapazität ist eine Funktion des Rotorwinkels. Durch Umwandlung der Kapazität in eine messbare Größe und deren Verarbeitung lässt sich die entsprechende Rotorposition ermitteln. Die Vorteile dieser Methode sind: Sie muss den Einfluss von Strom und kinematischem Potenzial in den Phasenwicklungen nicht berücksichtigen, ist unabhängig von der Motorlast und hat keinen Einfluss auf den Betriebszustand des Motors. Sie zeichnet sich durch hohe Empfindlichkeit, große relative Änderungsraten, einen einfachen Aufbau und hohe Anpassungsfähigkeit aus. Zu den Nachteilen gehört, dass der Herstellungsprozess des SRM (Small Reconstruction Module) komplexer wird, da die Komponenten im Motor platziert werden müssen. Sind die Metallplatten in den Statornuten nicht gleichmäßig positioniert, sind die Änderungseigenschaften der Metallplatten relativ zur Rotorposition inkonsistent, was zu erhöhten Messfehlern führt. 2.4.2 Methode mit externer Testspule: Diese Methode wurde 1995 von Fan Xiaoming et al. von der Nanjing University of Aeronautics and Astronautics vorgeschlagen. Bei der Methode mit externer Testspule wird eine unabhängige Testspule zusammen mit der Statorwicklung gewickelt. Die Rotorposition wird durch Messung der Änderung der Induktivität dieser Testspule ermittelt. Die Statorwicklung ist üblicherweise in Durchlassrichtung in Reihe geschaltet, die Prüfspule kann hingegen in Durchlass- oder Rücklaufrichtung angeschlossen werden. Die Durchlassschaltung bietet eine höhere Induktivitätsamplitude und Empfindlichkeit, ist jedoch anfällig für Störungen durch den Betriebsstrom der Hauptwicklung; die Rücklaufschaltung verhält sich umgekehrt. In den Referenzen [30, 31, 36] wurde die RLC-Serienresonanztechnologie zur korrekten Bestimmung der Rotorposition eingesetzt. Darüber hinaus existieren weitere Methoden zur Problemlösung. Impedanzmessung zur Induktivitätsmessung: Hierbei dient die rückwärts geschaltete Spule als Prüfobjekt, und die komplexen Impedanzeigenschaften der Prüfspuleninduktivität werden bei einer festen Frequenz gemessen. Impedanzmessung zur Strommessung: Das Prinzip der Strommessung in der Prüfspule mittels Impedanzmessung ist relativ einfach. Typischerweise wird ein Wechselstromsignal mit der Frequenz ω an die Prüfspule angelegt, und der Strom in der Spule wird anschließend mit einem Abtastwiderstand erfasst. Vorteile dieser Methode sind die einfache Implementierung und die Eignung für alle Motortypen. Nachteile sind der Bedarf an zusätzlicher Hardware, der die Kosten und die Komplexität erhöht. 3. Summary and Outlook This paper provides a comprehensive introduction to sensorless detection methods for SRMs, analyzes the principles of various typical detection methods in detail, and objectively evaluates the advantages, disadvantages, and applicable scope of each method. This will have important reference value for the research of new sensorless technologies. Using sensorless methods to detect rotor position simplifies the structure of the SRM drive system, improves system reliability, and avoids the influence of environmental factors on the position sensor, making it a promising development direction. The continuous maturation of intelligent control technology and the rapid development of power electronics and digital signal processing technologies will inject new vitality into the research of sensorless technology. Comparing the advantages and disadvantages of various control methods, intelligent control technology, represented by neural networks, has broad development prospects in sensorless detection of SRMs. Utilizing high-performance digital signal processing (DSP) chips to develop various complex algorithms for position detection eliminates the need for external hardware circuitry, significantly improving detection reliability and speed. This provides a robust hardware platform for implementing various control theories in sensorless position management systems (SRMs). Applying intelligent control technology and high-speed, efficient, and low-cost DSPs to position detection and control in SRMs represents a future development trend.