由于永磁同步电机在低速运行时，电机反电动势较小，因此采样通道的非线性导致的采样电压和电流中包含的直流偏置对电机反电动势观测的影响更为严重。针对这个问题，提出了一种基于超螺旋滑模观测器的永磁同步电机无速度传感器控制方法。首先，基于等效反馈的概念，设计了一种新的超螺旋滑模观测器，以提高低速时的无速度传感器控制精度；其次，详细分析了直流偏置对无速度传感器控制的影响，并且设计了一种基于二阶广义积分器的直流偏置抑制方法，从而进一步提高了无速度传感器控制精度；最后，通过6.6 kW永磁同步电机无速度传感器控制系统验证了所提控制策略的有效性。

观测器

为了消除模型不确定性、参数摄动、外界干扰等因素的影响，引入干扰观测器，使设计的闭环系统具有鲁棒性的特点，并输出观测误差、误差变化率等结果，可以充分判断观测器设计是否合理，最终通过仿真分析，验证观测器及其滑模控制律的有效性，并且在我的专栏滑模控制可以查看该控制器和观测器的详细推导过程。

永磁同步电机 滑模观测器 （PMSM SMO）（matlab） 自己编写，性能优良，放心取用

二种基于ESO的转子磁链观测器的比较研究，王健，陈强，该文较为系统地定性定量分析了两种磁链观测器。在导出数学模型及建模仿真研究的基础上指出了尽管二者在不确定因素存在的情况下均

讨论直接转矩控制方法在永磁同步电机中的应用问题，利用MATLAB仿真工具对永磁同步电机直接转矩控制系统仿真。针对直接转矩控制低速时存在较大转矩脉动的问题，采用观测器方法克服传统磁链模型中参数的不确定性对磁链观测精度的影响，保证全速范围内磁链的准确估计，提高控制性能。仿真表明观测磁链具有较高的精度，对电阻的不确定变化具有较强的鲁棒性，并可准确估计无速度传感器的速度及位置。

视频包含 7 个视频教程，详细介绍使用卡尔曼滤波器的常见场景，包括： 1.为什么使用卡尔曼滤波器？ 2.了解卡尔曼滤波器——状态观测器 3.了解卡尔曼滤波器——最优状态估计 4.了解卡尔曼滤波器——最优状态估计算法和方程 5.了解卡尔曼滤波器——非线性状态估算器 6.在 Simulink 中使用卡尔曼滤波器 7.在 Simulink 中使用扩展卡尔曼滤波器 对卡尔曼滤波器的原理与应有有很大帮助！！！！

永磁同步电机PMSM仿真，永磁同步电机负载状态估计(龙伯格观测器,离散连续各种卡尔曼滤波器),矢量控制,坐标变换，英文论文复现，含中文。该文档介绍了所使用的系统模型､参数和负载观测器｡使用的观测器是Luenberger观测器和各种不同形式的卡尔曼滤波器｡然后将估计的信号用于前馈负载转矩补偿,以增强系统的瞬态响应｡

降阶龙伯格观测器实现PMSM的无传感器FOC

永磁同步电机的反步控制器，含龙伯格观测器