CES TEMS 论文分享｜中山大学冯国栋等：基于高频位置偏移注入的永磁同步电机绕组与磁体温度宽速域解耦估计

High Frequency Position Offset Injection Based PMSM Winding and Magnet Temperature Decoupled Estimation with Wide Speed Range

Chengtao Shi1; Yuting Lu1; Kaide Huang2; Chunyan Lai3; Beichen Ding1; Guodong Feng*1

1.Sun Yat-sen University, Shenzhen, China

2.Foshan University, Foshan, China

3.Concordia University, Montreal, Quebec, Canada

C. Shi, Y. Lu, K. Huang, C. Lai, B. Ding and G. Feng, "High Frequency Position Offset Injection Based PMSM Winding and Magnet Temperature Decoupled Estimation with Wide Speed Range," in CES Transactions on Electrical Machines and Systems, vol. 9, no. 4, pp. 473-482, December 2025, doi: 10.30941/CESTEMS.2025.00035.

摘 要

在永磁同步电机（PMSM）驱动器中，温度信息对于实现可靠和高性能的控制至关重要。流行的基于模型的估计方法是通过使用机器模型从电压中提取温度相关项。由于低信噪比，模型的不确定性和噪声会极大地影响低速或负载下的估计精度。本文提出了一种基于高频（HF）位置偏移注入的永磁同步电机绕组和永磁体（PM）温度解耦估计方法，以实现在宽速度范围内，特别是在低速条件下的准确和鲁棒的温度估计。在所提出的方法中，将一个小的HF位置偏移注入机器中，以构建一个解耦的绕组和PM温度估计模型，其中绕组和PM的温度是从HF激励中独立估计的。温度估计独立于基本模型和参数变化，在低速条件下实现了高信噪比。此外，温度估计也不受磁饱和和逆变器失真的影响，这可以提高温度估计的准确性和鲁棒性。通过在不同操作条件下在实验室机器上进行的实验和比较，验证了所提出的方法。

Abstract

In permanent magnet synchronous machine (PMSM) drives, temperature information is critical to achieve reliable and high-performance control. The popular model-based estimation methods are based on extracting temperature dependent terms from the voltages using the machine model. The estimation accuracy under low speed or load can be greatly affected by the model uncertainty and noise due to low signal-to-noise ratio. This paper presents a high frequency (HF) position offset injection-based winding and permanent magnet (PM) temperature decoupled estimation approach for PMSMs to achieve accurate and robust temperature estimation among a wide speed range especially under low-speed conditions. In the proposed approach, a small HF position offset is injected into the machine to construct a decoupled winding and PM temperature estimation model, in which the winding and PM temperatures are independently estimated from HF excitations. The temperature estimation is independent from the fundamental model and parameter variation, and it achieves high signal-to-noise ratio under low-speed conditions. Moreover, the temperature estimation is also not affected by magnetic saturation and inverter distortion, which can improve the accuracy and robustness of temperature estimation. The proposed approach is validated with experiments and comparisons on a laboratory machine under various operating conditions.

温度估算程序

作者信息

石成涛，正在中山大学（深圳）攻读工程学学士学位，预计将于2026年毕业。他的研究兴趣集中在电机的建模、优化和控制上。

卢芋廷(Student Member, IEEE)，于2023年获得中山大学工学学士学位。他目前正在中山大学智能工程学院攻读控制科学与工程硕士学位。他的研究兴趣包括电机的建模、优化和控制。

黄开德(Member, IEEE)，分别于2011年和2016年获得中国广州中山大学学士学位和博士学位。2017年至2018年，他在中国科学院广州计算机网络信息中心担任助理总工程师。目前，他是中国佛山大学数学与大数据学院的副教授。他的研究兴趣包括人工智能算法和电机优化控制。

赖春燕（Senior Member, IEEE），于2010年获得中山大学工学学士学位，2017年获得加拿大温莎大学博士学位。她目前担任加拿大康考迪亚大学电气与计算机工程系的副教授。她的研究方向包括电机驱动和控制及电力电子相关应用，如可再生能源等。赖博士是《IEEE Systems Journal》和《IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics》的编委。

丁北辰(Member, IEEE)，于2019年获得英国巴斯大学机械工程博士学位。他目前是中国中山大学先进制造学院的副教授。他是中国机械工程学会智能流体动力控制的成员。他的研究方向包括智能机器系统的驱动和运动控制、机器人辅助加工和电气驱动的动态建模。

冯国栋(Senior Member, IEEE)，分别于2010年和2015年获得中山大学信息科学与技术学院工学学士和博士学位。在2015年至2019年，他在加拿大温莎大学担任博士后研究员。目前，他担任中山大学智能工程学院的副教授，研究方向包括先进的信号处理、优化以及电机和驱动器。冯博士是《IEEE Transactions on Industrial Electronics》的编委。

《中国电工技术学会电机与系统学报（英文）》(CES TEMS)是中国电工技术学会和中国科学院电工研究所共同主办、IEEE PELS学会技术支持的英文学术期刊。期刊发表国内外有关高性能电机系统、电机驱动、电力电子、可再生能源系统、电气化交通等研发及应用领域中原创、前沿学术论文。中国工程院院士马伟明担任主编，IEEE 副主席 Don Tan 博士为国际主编。目前已被ESCI、EI、Scopus、 Inspec、Google scholar、IEEE Xplore、中国科学引文数据库(CSCD) 核心版、DOAJ、CSTPCD、知网、万方、维普等数据库收录。

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