一直以来扩展卡尔曼滤波(EKF—Extended Kalman Filter)转速估计方法凭借方法简单、可实现性强、快速收敛、抗噪能力强等优点成为异步电机转速估计方法研究的焦点。通常EKF转速估计算法由数字信号处理器(DSP)来实现。DSP具有设计简单灵活,可直接采用C语言进行矩阵运算的优点。但由于EKF转速估计算法本身就是大量的矩阵的加减乘除运算,且DSP处理器采用程序顺序执行的CPU架构,在要求较高的场合,只采用DSP器件作为控制器难以保证速度方面的要求,从而降低了采样频率,影响转速估计的效果。本文采用ALTERA公司的现场可编程门阵列(FPGA)实现EKF转速估计算法,充分发挥了硬件的并行计算能力,减少EKF转速估计算法的执行时间,提高了系统的实时性,从而真正将EKF转速估计算法的优势体现出来。本文首先介绍了三相异步电机的数学模型,分析了EKF算法的原理,推导了EKF用于三相异步电机转速估计的算法,设计了EKF转速估计算法的VHDL程序。然后,基于TI公司的TMS320F2812 DSP和ALTERA公司的FPGA,设计了DSP+FPGA控制系统的硬件电路,编写了系统程序,完成了DSP和FPGA之间的SPI通讯协议。最后,将EKF程序下载至FPGA芯片,对整个系统进行开环测试,在不同工况下来考察系统的控制性能。实验结果表明,EKF算法可以正确、快速地估计电机的转速。