为实现高速永磁同步电动机（PMSM）的高精度控制，解决高速PMSM及其控制系统环境存在大量的非线性与不确定性的问题，提出了一种抗差扩展卡尔曼滤波方法（TEKF）。

    在传统的扩展卡尔曼滤波算法（EKF）基础上加入抗粗差处理，抑制了环境外界粗差干扰对算法估计性能的影响，并有效减小模型线性化误差对算法的估计准确性影响，防止滤波发散。以高速PMSM模型为基础，对REKF算法进行推导计算，建立了基于REKF算法的电机转子速度、位置估计模型，为实现基于REKF算法的PMSM无传感器控制建立理论基础。 

     随着国内外磁性材料的研究技术不断的被设计创造出来，永磁同步电动机（以下简称PMSM）作为电机领域创新发展的产物得到广泛的应用。因此，对高速永磁同步高精度控制越来越受到重视，无位置检测技术以其独特的优势逐渐代替了传统机械式位置传感器检测技术，其中扩展卡尔曼滤波器法（以下简称EKF）常用于电机中、高速范围的矢量控制中。EKF是通过对系统非线性方程进行线性化，然后再运用卡尔曼滤波算法。由于EKF的计算公式是递推形式的，故其不仅适用于实时滤波，实现对状态量的快速跟踪，而且适合于数字计算机实现。

    EKF能够有效地抑制随机噪声和随机干扰对系统的影响，具有良好的鲁棒性能。有学者将EKF算法应用于PMSM超低速范围的控制，也有利用EKF算法对PMSM的转子磁链进行估计，此外EKF算法还被广泛应用为PMSM转子速度与位置角度值的无传感器测量方法。但EKF算法存在一定的缺点，其以假设系统噪声与量测噪声为互不相关的高斯白噪声为算法推导的前提，而PMSM的运行环境中存在着大量非高斯噪声与强干扰，故在此环境下EKF算法的顾忌准确性会下降。

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