近年来，直流无刷电机的无位置传感器技术日益受到人们的关注，无位置传感器控制技术已成为直流无刷电机控制技术的一个发展方向。下面就简单介绍一下常用的几种无位置传感器控制方式：

1、反电势过零检测法

在直流无刷电机中，绕阻的反电势一般都是正负极交替变化的，当某相绕阻的反电势过零时，电机转子直轴正好与该相绕阻轴线重叠，因而只要检查到各相反电势的过零位置，就可得知电机转子的数个关键位置，进而省掉电机转子位置传感器，实现直流无刷电机无位置传感器控制。它是现阶段运用最普遍的无位置传感器控制方式。

这类方式的缺陷是静止不动或低速档时反电势数据信号为零或很小，无法精确检查绕阻的反电势，因此没法获得准确的电机转子位置数据信号，系统低速特性较差，必须选用开环方式启动；此外，为清除PWM调制造成的电磁干扰，必须对反电势数据信号进行深层滤波，这样导致与电机转速相关的数据信号相移，为了确保恰当的换相必须对此相移进行补偿。

2、磁链观测法

直流无刷电机磁链数据信号和转子位置直接相关，因而能够根据电机转子磁链的值来确定电机转子位置信号。但转子磁链不能直接检测获得。为了获得无刷电机转子磁链值，务必先精确测量无刷电机的相电压和电流，建立不取决于电机转子速度而与电机转子磁链直接相关的涵数方程，计算磁链值。这类方式测算量大，而相电压和电流中带有很多的电磁干扰信号，精确测量又必须要很高的硬件软件成本费，因而非常少选用。

3、续流二极管法

这类方式是根据监控并联在逆变器功率管两边的自由换向二级管的通断情况来确定电机功率管的换向時刻。直流无刷电机无位置传感器三相绕阻中总有一相处在断开状态，因此根据监控6个续流二级管的导通关断情况就能够得到6个功率管的开关次序。该方式能够提升无刷电机的变速范围，特别能够扩宽无刷电机的调速下限。可是这类方式规定逆变器务必工作在上下功率管轮流处在PWM斩波方式，增大了控制难度；此外，针对续流二极管通断的无效信号和毛刺干扰造成的误导通信号的去除也不容易实现。这类方式也存有着很大的检测误差，反电势系数、绕阻电感量并不是常数、反电势波型并不是规范的梯形波等都会导致电机转子位置误差。因为这类方式必须在二极管上并联检测电路，这对于集成化的功率器件（如IPM）很难实现。正由于以上诸多缺陷，因此这类方式在中国运用并不是很普遍，相对而言技术也不是很成熟。

4、状态观测器法

“状态观测器法”的基本思想就是以电机的转速、转子位置角、电流等参数为状态变量，在定义状态变量的基础上对电机建立数学模型，通过数字滤波的方法得出状态变量的离散值，从而实现对电机的控制。“状态观测器法”比较好的解决了电机在高速、重载情况下难于控制的问题，其良好的抗干扰能力使其更适用于恶劣的工作环境。“状态观测器法”庞大的运算量在一定程度上限制了它的应用。这种方法一般采用数字信号处理器（DSP）来承担庞大的运算量，因而增加了系统成本，在实际应用中并不多见。

5、反电势三次谐波积分法

因为直流无刷电机无位置传感器的反电动势为典型性的梯形波，它包括了基波以及高次谐波分量，通过对电枢三相相电压的简单叠加，就能够得到3次谐波以及奇数倍谐波，能够从中获取反电动势的3次谐波分量，并进行積分，積分数值为零时即可得到功率器的开关信号。

反电动势3次谐波信号的获得有2种方法：一种运用电机中性点和并联于电机三相绕阻端的星形电阻器的中性点来获得反电动势的3次谐波分量；在沒有中性点引出的电机，可以利用直流侧中点电压和星形电阻网络的中性点来得到反电动势的3次谐波分量；然后对得到的数据信号进行滤波，滤除3次谐波的高次分量，因为高次分量的最低为9倍的基波頻率，对滤波器要求低。因此它比反电动势直接过零比较有更宽的运作范围。这类方式避免了逆变器开关导致的干扰，但是3次谐波的幅值低于反电动势的幅值，不容易检测，特别是低速的状况下，3次谐波信号更弱，难以获得电机转子位置信号。

6、电感法

电感法有两种形式：一种是用于凸极式直流无刷电机，另一种是用于内置式转子结构的直流无刷电机。第一种电感法主要是通过在起动过程中对电机绕组施加探测电压来判断其电感的变化。在凸极式直流无刷电机中，绕组自感可表示成绕组轴线与转子直轴间夹角的偶次余弦函数，通过检测绕组自感的变化，就可判断出转子轴线的大致位置；再根据铁心饱和程度的变化趋势确定其极性，从而最终得到正确位置信号。这种方法难度较大，且只能应用于凸极式直流无刷电机，所以目前较少应用。

第二种方法才是真正意义上的电感法。在内置式（IPM）直流无刷电机中，电机绕组电感和转子位置之间有一定的对应关系，电感测量法就是基于这种关系，通过检测绕组电感的变化来判断转子位置。当绕组采用星形接法其中两相的电感量相等时，反电动势正处于过零点，此时绕组中性点电位与直流电源中点电压相等，由此获得反电动势过零点。但是这种方式需要对绕组电感进行不间断的实时检测，实现难度较大。

7、扩展卡尔曼滤波法

扩展卡尔曼滤波法通过建立电机的数学模型，周期性地检测外加电压、不导通相反电动势和负载电流等变量，利用特定算法得到电机转子的位置以及速度的估计值；通过比较估计值与设定值的差值后经PD调节，达到控制电机的目的。研究通过端电压检测，在得到反电动势的基础上，用卡尔曼算法在线递推出转子位置，从而确定定子绕组换流时刻。它可以在线实时估计出转子的位置及速度,取得令人满意的效果。该算法的优越性能远远超过经典反电动势过零无传感器方法。该算法需要大约500DSP指令和在大约13μs执行时间。利用DSP的快速计算能力实现了卡尔曼滤波的算法，保证了位置检测的快速和准确性，使系统控制效率和鲁棒性大大提高，同时降低了噪声。所提出无传感器控制算法可应用在家用电器，汽车和工业控制。