基于SBA-GWO双层优化的SMO-EKF无刷直流电机无位置控制方法

本发明公开一种基于SBA‑GWO双层优化的SMO‑EKF无刷直流电机无位置控制方法，SMO采用“滑模面梯度‑转速”双因子分段增益，改进的SBA‑GWO算法结合无刺蜂算法的全局勘探机制与灰狼优化算法的群体协作特性，引入基于灰狼层级的精英初始化策略与动态搜索模式切换机制，采用SBA‑GWO算法进行参数优化：第一层以SMO反电动势THD为适应度，寻最优增益；第二层以EKF估计误差平方和为适应度，优化Q/R适配残留噪声时变性。根据优化后的参数构建SMO‑EKF协同控制闭环实现无刷直流电机无位置控制。与现有技术相比，本发明在BLDC全转速域无位置控制中，兼顾动态响应速度与稳态抖振抑制效果，鲁棒性与工程可实现性显著提升，无需物理传感器，工程成本低。