无传感器电机温度估算技术解析及应用前景

随着智能机器人和高性能电机的广泛应用，电机的温度管理成为保障设备安全运行和延长寿命的关键技术之一。传统的温度监测多数依赖于物理传感器，如热敏电阻或热电偶，直接测量电机绕组或壳体温度。然而，这些传感器在安装和维护过程中存在一定的复杂性，且在一些极端环境或结构限制较严的设备中，传感器布置变得困难。因此，无传感器的电机温度估算方法逐渐成为研究和工业领域的重要方向。本文聚焦于通过电机绕组电阻变化与热力学模型的结合，利用状态观察器对电机温度进行有效估算的创新技术，剖析其理论基础、算法实现、挑战与解决方案，及其在机器人控制系统中的实际应用价值。 电机温度对性能影响显著。

电机内部绕组的温度直接关系到绝缘材料的老化速度和电机是否会出现烧毁故障。特别是在高频率操作或负载波动剧烈的智能机器人中，如Mini Cheetah等，需要实时准确掌握电机温度，以防止因控制算法失调或机械卡阻导致电机过热。此外，传统温度传感器存在响应延迟、易损坏和空间限制等缺陷，使用无传感器估算技术能够达到更高的可靠性与集成度。 无传感器估算电机温度的核心思想源自电阻温度系数特性。铜线绕组的电阻值会随着温度变化而改变，具体遵循线性近似关系，其中电阻随温度升高而增加，铜的电阻温度系数约为0.00393每摄氏度。通过实时测量电机绕组的电阻值，推算当前绕组温度成为可能。

底层采用电机的电压、电流、转速等电气参数，结合电机参数模型，推断瞬时电阻值。由于直接测量电阻存在噪声和误差，单纯依赖该方法难以获得稳定的温度估计值。为克服这一问题，引入观测器设计，将电阻测量与电机热模型动态模拟结合，通过反馈校正消除测量误差，实现对绕组温度的精准跟踪。 热模型简单却有效，通常假设电机作为一个热容量单元，通过单阶常微分方程描述热平衡过程。输入功率主要为电阻发热功率，即绕组电流平方乘以电阻，输出为通过热阻与环境的散热。该模型基于热容量和热阻参数，反应绕组温度相对于环境温度的升温及冷却过程。

模型公式体现了热输入与热输出的差值决定温度变化率，利用欧拉积分实现数值更新。此热模型作为观测器的“预测”部分，为温度变化趋势提供理论支撑。 然而，仅靠热模型容易出现偏差，特别是因电阻测量的非理想性导致温度估算不准确。为增强估算精度，加入基于电阻测量推算的“测量”温度信息，通过差分反馈调节热模型输出。这正是状态观测器的核心思想，即利用系统的动力学模型融合带噪声的测量数据，实现更优的状态估计。观测器输出的温度估计值符合电机实际运行状态，具备良好鲁棒性。

在实际系统中，测量电阻存在技术挑战。电机电压驱动存在非线性效应，尤其死区时间导致的输出电压畸变，使直接计算电阻产生较大误差。为解决该问题，采用电压线性化技术，通过采集电流与调制深度的关系，建立查找表校正电压指令，实现线性响应。此步骤显著提升电阻测量的准确度，为温度估算提供稳定基础。 除此之外，电机运行状态亦影响电阻测量可靠性。低电流时，电压除以电流的计算易受噪声影响而不稳定；高速运行时，感应电势和磁通链等非线性因素增加测量误差。

针对这种状态依赖性，设计“信任度”函数，通过状态变量如电机角速度和电流大小调节观测器反馈增益，在测量质量不佳时降低反馈，倾向于依赖模型预测。这种增益调度策略虽非严谨的卡尔曼滤波方法，却体现了工程上的实用妥协，显著提高了估算稳定性和可靠性。 在实际应用测试中，该估算方法表现卓越。以Mini Cheetah的电机为例，实验通过在绕组粘贴热电偶获得真实温度，验证了观测器的估算效果。尽管初始温度设定与实际有偏差，观测器在十多秒内收敛到真实温度范围，且后续温度追踪精度优良，能实时反映温度变化趋势。当温度接近预设上限时，系统自动减少电流命令，防止过热发生，实现硬件保护闭环。

从产业角度来看，无传感器电机温度估算技术的推广具有广泛前景。它减少了硬件成本和可靠性隐患，使得无人值守或远程执行的机器人系统更安全。同时，结合机器学习和智能控制算法，可以优化估算器增益和模型参数，进一步提升算法鲁棒性和适应性。未来，随着计算能力的提升和传感融合技术的发展，无传感器温度估算将成为电机智能控制不可或缺的一环。 本文深度分析了无传感器电机温度估算的技术细节、挑战与应对策略，展望其在机器人及高性能驱动系统中的关键价值。温度作为电机的核心运行指标，其无传感器实时估计实现了性能与安全的双向提升。

相信随着该技术不断完善和应用扩展，将引领智能电机控制向更高阶可靠性迈进，赋予未来机器人更强的自我保护和适应能力。