Advanced feature (high torque per volume) of the Interior Permanent Magnet Synchronous Motors (IPMSM) have made them the most efficient motors for a lot of applications. To use these motors in speed control, it is necessary to know the position of the rotor. Mechanical position sensor devices add size and cost to the control system. Other option is to use sensorless estimation algorithm to estimate the rotor position. There are a lot of sensorless estimation algorithms such as Sliding Mode Observer, Fuzzy Sliding Mode Observer, Modal Reference Adaptive System. These algorithms can be used for medium and high-speed range. For low speed range, other algorithms such as injecting low frequency or injecting high frequency can be used. For full speed range a hybrid algorithm should be used which would complicate and add cost to the system. Another algorithm is Extended Kalman Filter (EKF). This algorithm can be used for full speed range, but its problem is it needs a lot of mathematical operations. In this work, EKF is proposed as sensorless speed estimator algorithm for IPMSM, and a full design is provided for this algorithm. Experimental work using FPGA have been done for current measurement and SVPWM signals construction.

Dahili Kalıcı Mıknatıslı Senkron Motorların (DKMSM) ileri düzey özellikleri (birim hacim başına yüksek moment) bu motorları bir çok uygulama için en verimli motor çeşidi yapmıştır. Bu motorları hız kontrolünde kullanmak için rotorun konumunun bilinmesi önemlidir. Mekanik konum sensör cihazları kontrol sisteminin boyutunu ve maliyetini artırır. Diğer seçenek rotor konumunun tahmini için sensörsüz tahmin algoritmasının kullanılmasıdır. Kayan Kipli Gözlemleyici, Bulanık Kayan Kipli Gözlemleyici, Modal Referans Adaptif Sistem gibi bir çok sensörsüz tahmin algoritması vardır. Bu algoritmalar orta ve yüksek hız aralığında kullanılabilir. Düşük hız aralığında düşük frekans ekleme veya yüksek frekans ekleme gibi diğer algoritmalar kullanılabilir. Tüm hız aralığı için sistemi karmaşık hale getiren ve maliyeti artıran hibrit bir algoritma kullanılmalıdır. Diğer algoritma Genişletilmiş Kalman Filtre (EKF) algoritmasıdır. Bu algoritma tüm hız aralığında kullanılabilir ancak problem çok sayıda matematiksel işlem gerektirmesidir. Bu çalışmada, DKMSM için sensörsüz hız tahmin algoritması olarak EKF önerilmiş ve bu algoritma için tam bir tasarım sunulmuştur. FPGA kullanarak deneysel çalışmalar akım ölçümü için ve SVPWM sinyallerinin üretilmesi için yapılmıştır.