对转永磁同步电机模型预测控制

永磁同步电机模型预测转矩控制原理永磁同步电机模型预测转矩控制（Permanent Magnet Synchronous Motor Model Predictive Torque Control，PMSM-MPTC）是一种高性能、高精度的电机控制策略。

其原理基于永磁同步电机的动态模型和模型预测控制理论。

永磁同步电机可以用以下方程描述：电磁转矩Te = kφi sin(θr-θi)-J(du/dt)电机电流方程：di/dt = (u-ri-L di/dt)/L电机转速方程：dθr/dt = ωr永磁同步电机控制目标是控制电机的转矩，使其达到预期值。

传统的转矩控制方法是基于电流环控制的PID控制，但由于电机的非线性和参数不确定性，这种方法往往不能实现理想的控制效果。

模型预测控制则可以通过建立电机的动态模型和环境预测模型，预测电机未来的状态和输出，并计算出最优的控制策略。

在永磁同步电机控制中，PMSM-MPTC算法可以通过优化电磁转矩的控制输出，实现对电机转矩的精准控制。

该算法基于永磁同步电机的驱动框架，通过对电机动态模型的预测和控制，优化电磁转矩的输出，实现对电机转矩的高精度控制。

具体来说，PMSM-MPTC算法分为花式预测控制和实时优化策略两个部分：1. 花式预测控制：通过建立永磁同步电机的动态模型，结合运动学和扰动分析，建立电机环境的动态预测模型。

这个模型包括电机空间位置和转速及转角等参数，可以提前预测电机的状态。

在此基础上，通过预测电机的状态，计算出电机最优的控制策略，并输出控制信号，对电机的转矩进行控制。

2. 实时优化策略：在实时控制过程中，PMSM-MPTC算法会对预测模型的结果以及控制信号进行优化。

这个过程依靠在线数据学习和实时跟踪，实现对模型预测模型的持续更新和优化。

在实时控制过程中，PMSM-MPTC算法可以根据电机的实时状态反馈，动态调整控制策略，从而实现更高精度和更稳定的控制效果。

永磁同步电机模型预测控制性能优化永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor，PMSM）是一种高效、高性能的电动机，广泛应用于工业生产和交通运输领域。

为了提高PMSM的控制性能，研究者们提出了各种模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）算法，并在实际应用中取得了很好的效果。

永磁同步电机的模型预测控制是一种基于电机数学模型的控制方法。

它通过对电机状态进行预测，以优化控制器的输出信号，实现对电机的精确控制。

在传统的控制方法中，通常使用传递函数或状态空间模型来描述电机的动态特性。

然而，这些方法往往无法考虑到电机的非线性特性和参数不确定性，导致控制性能下降。

而模型预测控制则能够更好地解决这些问题。

模型预测控制采用了离散时间模型来描述电机的动态特性，通过对未来一段时间内的状态进行预测，确定最优的控制策略。

与传统控制方法相比，模型预测控制具有以下优势：首先，它可以对电机的非线性特性进行准确建模，提高控制的精度和稳定性；其次，它能够实时调整控制策略，适应电机的工作状态变化，提高了控制的灵活性和鲁棒性；最后，它能够考虑到电机的约束条件，如电流和转速的限制，避免电机运行过载或超速。

为了进一步优化永磁同步电机的模型预测控制性能，研究者们提出了许多改进算法。

例如，一些研究者通过引入自适应权重参数来提高控制的鲁棒性和适应性。

另外，一些研究者还利用神经网络、模糊控制等方法对模型预测控制进行改进，以提高控制的精度和稳定性。

总之，永磁同步电机的模型预测控制是一种有效的控制方法，可以提高电机的控制性能。

未来的研究可以进一步探索改进算法，提高模型预测控制的精度和稳定性，同时降低计算复杂度，以满足实际工程应用的需求。

永磁同步电机的模型预测控制研究一、本文概述随着能源危机和环境污染问题的日益严重，节能和环保已成为当今工业界和学术界的研究热点。

永磁同步电机（PMSM）作为一种高效、节能的电机类型，在电动汽车、风力发电、工业自动化等领域得到了广泛应用。

然而，永磁同步电机的控制问题一直是其应用的难点和关键。

因此，研究永磁同步电机的模型预测控制具有重要的理论价值和实际应用意义。

本文旨在研究永磁同步电机的模型预测控制方法。

本文将对永磁同步电机的数学模型进行深入分析，建立其精确的数学模型。

在此基础上，研究模型预测控制的基本原理和算法流程，并针对永磁同步电机的特点，设计适合其控制的模型预测控制器。

接着，通过仿真和实验验证所设计的模型预测控制器的有效性和优越性。

对永磁同步电机的模型预测控制方法的应用前景进行总结和展望。

本文的研究内容不仅对永磁同步电机的控制理论有重要贡献，同时也为永磁同步电机的实际应用提供了有力支持。

通过本文的研究，期望能够为永磁同步电机的模型预测控制提供新的思路和方法，推动其在更多领域的应用和发展。

二、永磁同步电机的基本理论永磁同步电机（PMSM）是一种利用永磁体产生磁场，通过电磁相互作用实现电能与机械能转换的装置。

其基本理论主要涵盖电机的工作原理、数学模型以及控制策略等方面。

从工作原理来看，PMSM的运行依赖于定子绕组通电产生的电磁场与永磁体产生的磁场之间的相互作用。

当定子绕组通电后，形成旋转磁场，该磁场与转子上的永磁体磁场相互作用，产生转矩，从而驱动电机旋转。

在数学模型方面，PMSM通常采用dq轴模型进行分析。

dq轴模型将电机的三相坐标系转换为两相旋转坐标系，其中d轴与永磁体磁场方向一致，q轴与d轴垂直。

在此模型下，电机的电磁关系、动态性能等可以通过数学方程进行描述，为后续的控制器设计提供了理论基础。

控制策略方面，PMSM的控制目标主要是实现电机的高效、稳定运行以及精确的速度和位置控制。

常见的控制策略包括矢量控制、直接转矩控制以及模型预测控制等。

摘要电压源型逆变器馈电的永磁同步电动机驱动系统因其具有结构紧凑、可靠性好、功率密度高等优点，被广泛应用于航空、牵引等诸多工业领域。

模型预测控制是产生于工业过程控制中的一种在线优化控制算法，其在处理非线性系统复杂约束优化问题时展现出极大的优势。

近年来，由于模型预测控制具有动态响应快、目标函数配置灵活、易于处理约束优化问题等优点，被广泛应用于电气驱动领域。

但本文通过研究分析发现，备选电压矢量个数有限和占空比调制环节难以有效发挥作用这两个问题导致传统模型预测电流控制策略的稳态性能较差，具有较大的电流和转矩波动。

针对这两个问题，本文开展了相关研究工作。

从拓展有限控制集和改变最优电压矢量选择方式的角度出发，提出一种基于矢量作用时间的模型预测电流控制策略，来改善永磁同步电机传统模型预测电流控制策略中稳态性能较差的缺点。

首先通过加入虚拟电压矢量的方式拓展有限控制集进行优化，并依据在每个扇区内各矢量对d轴电流增、减作用的不同来对有限控制集。

其次令下一时刻的预测电流值等于其期望值，从而可获得每个矢量作用时到达d、q轴电流期望值的矢量作用时间。

利用各矢量的作用时间来衡量其对d、q轴电流的作用效果，以此代替传统预测电流控制中的电流预测环节。

并依靠矢量作用时间来选择最优电压矢量，这样可以有效解决占空比调制环节难以有效发挥作用的问题。

该算法将虚拟矢量与占空比结合，并对有限控制集进行优化，在减少了备选矢量的前提下获得更多的矢量方向和长度选择，提高了系统稳态控制性能。

最后在两电平电压源逆变器永磁同步电机控制系统上完成了传统单矢量模型预测电流控制策略、单有效矢量与零矢量调制的模型预测电流控制策略和本文所提控制策略的实验验证。

通过静态实验结果可证明本文所提算法有效解决了占空比调制环节不能有效利用的问题，获得更好的转矩、电流控制效果，同时动态实验结果显示本文所提控制策略与传统模型预测电流控制策略具有相同的动态响应速度。

关键词：永磁同步电机，模型预测电流控制，矢量作用时间，占空比调制ABSTRACTThe permanent-magnet synchronous motor (PMSM) drive system fed by a voltage-source inverter (VSI) has a lot of merits, such as simple structure, good reliability, and highpower density, etc. It has been applied in various industrial fields including aviation, rail traction, and so on. Model predictive control is a kind of online optimal control algorithm which is produced in industrial process control. It shows great advantage in dealing with complex constrained optimization problem of nonlinear system. In recent years, the model predictive control has the advantages of fast dynamic response, flexible configuration of the objective function, easy to handle constrained optimization problems, and has been widely used in the field of electric drive. But, the traditional model predictive current control exist two problem that the number of voltage vectors are limited and dutycycle modulation can’t be used effectively. Aiming at two problems, this paper carried out relevant research work.In this paper, a predictive current control based on the operating time of vector is proposed for voltage source inverter(VSI)–permanent magnet synchronous motor(PMSM) drive system. The steady state performance of the system is improved by extending the finite control set and changing the selection method of the optimal voltage vector. Firstly, the finite control set(FCS) is extended by adding the virtual voltage vectors and optimized according to the different increasing and decreasing effects of vectors on the d-axis current in each sector. Then making the predictive d,q-axis current values of next time equals to their expected values, so the d,q-axis operating time of each vector are obtained separately. The d,q-axis operating time of each vector are used to evaluate the action effects on d,q-axis current, which replaces the predictive current part in the traditional model predictive current control. Meanwhile, depending on the operating time of vector to select the optimal voltage vector, the proposed method c an solve the problem that the duty cycle doesn’t work effectively in the redictive current control with duty cycle modulation.Finally the experimental verification of the traditional one vector model predictive current control, one active vector and zero vector modulation model predictive current control and the proposed methed in this paper are comleted in the two level inverter control system of permanent magnet synchronous motor. The steaty experimental results show that the proposed algorithm can effectively solve thequestion that the duty cycle modulation link can not be effectively used. Meanwhile, the dynamic experimental results show that the proposed algorithm has the same dynamic response speed as the traditional model predictive current control method.KEY WORDS: PMSM, Model predictive current control, Operating time of vector, Duty cycle modulation目录摘要 (I)ABSTR A CT (III)第1章绪论 (1)1.1课题研究背景和意义 (1)1.2永磁同步电机系统模型预测控制策略研究现状 (4)1.2.1永磁同步电机模型预测电流控制 (5)1.2.2永磁同步电机模型预测转矩控制 (7)1.3本文主要内容 (9)第2章永磁同步电机系统传统模型预测电流控制 (11)2.1永磁同步电机模型预测电流控制的数学模型 (11)2.2两电平逆变器及空间电压矢量 (16)2.3永同步电机传统模型预测电流控制 (18)2.3.1单矢量模型预测控制电流控制 (18)2.3.2单有效矢量与零矢量调制的模型预测控制电流 (21)2.4永磁同步电机传统模型预测电流控制仿真分析 (23)2.5永磁同步电机传统模型预测电流控制局限性分析 (25)2.5.1控制结构 (26)2.5.2备选矢量 (26)2.5.3矢量选择机制 (27)2.6本章小结 (27)第3章基于矢量作用时间的永磁同步电机模型预测电流控制 (29)3.1有限控制集的扩展及优化 (29)3.2基于矢量作用时间的模型预测电流控制 (31)3.2.1备选矢量作用时间的求取 (31)3.2.2价值函数的建立 (32)3.2.3矢量占空比的计算 (34)3.2.4控制策略结构与算法流程 (35)3.3基于矢量作用时间的模型预测电流控制策略性能分析 (36)3.3.1静态运行特性 (36)3.3.2动态运行特性 (38)3.4本章小结 (40)第4章永磁同步电机系统模型预测电流控制实验实验结果分析 (41)4.1永磁同步电机系统实验平台 (41)4.2永磁同步电机系统传统模型预测电流控制实验结果分析 (42)4.2.1静态运行特性 (42)4.2.2动态运行特性 (44)4.3基于矢量作用时间的永磁同步电机模型预测电流控制实验分析 .. 464.3.1静态运行特性 (46)4.3.2动态运行特性 (49)4.4本章小结 (51)第5章总结与展望 (53)参考文献 (55)发表论文和科研情况说明 (61)致谢 (63)第1章绪论第1章绪论1.1课题研究背景和意义装备制造业是推动经济增长的重要动力，更是兴国之器、强国之基。

永磁同步电机模型预测控制随着科技的不断发展，电机控制技术也在不断提高。

永磁同步电机作为一种新型的电机，具有高效、低噪音、低能耗等优点，逐渐成为电机控制的研究热点之一。

而永磁同步电机模型预测控制技术则是目前较为先进的控制方法之一，本文将对其进行详细介绍。

一、永磁同步电机模型永磁同步电机是一种通过磁场作用实现转动的电机。

在控制永磁同步电机之前，首先需要建立其数学模型。

永磁同步电机模型可以分为两种，即基于dq轴和基于αβ轴。

其中，基于dq轴的模型更为常用。

基于dq轴的永磁同步电机模型可以表示为：$V_d=R_s I_d+L_s frac{dI_d}{dt}+omega_e L_s I_q +omega_e lambda_m$$V_q=R_s I_q+L_s frac{dI_q}{dt}-omega_e L_s I_d$ 其中，$V_d$和$V_q$分别为永磁同步电机的dq轴电压，$I_d$和$I_q$分别为dq轴电流，$R_s$为电机电阻，$L_s$为电机自感，$omega_e$为电机转速，$lambda_m$为永磁体磁通链。

二、模型预测控制模型预测控制是一种基于数学模型的控制方法。

它通过对电机数学模型进行分析和预测，得到最优的控制策略，从而实现对电机的高精度控制。

在永磁同步电机控制中，模型预测控制可分为两种，即基于模型的预测控制和基于数据的预测控制。

其中，基于模型的预测控制是一种通过建立电机的数学模型，预测电机下一时刻的状态，从而得到最优的控制策略的控制方法。

而基于数据的预测控制则是一种通过采集电机实时数据，分析数据，得到最优的控制策略的控制方法。

三、永磁同步电机模型预测控制方法永磁同步电机模型预测控制方法主要包括以下几个步骤：1. 建立永磁同步电机数学模型，并对模型进行分析和预测，得到最优的控制策略。

2. 根据预测结果，计算出电机的控制信号，包括电机的电压、电流等。

3. 将计算出的控制信号送入电机，实现对电机的控制。

模型预测控制在永磁同步电机系统中的应用综述摘要：现阶段，社会进步迅速，我国的机械行业建设的发展也有了创新。

永磁同步发电机（PMSG）具有体积小、能量转换率高等优点，通过原动机带动其旋转发电，经过机/网侧变流器整流逆变后并网，可有效回收能源、提高能源利用率。

但是，原动机受压力/风力等因素变化的影响，驱动转矩变化，导致转速不稳定，影响系统稳定运行，因此需研究相应的控制策略，提高系统稳定发电的能力。

模型预测控制（MPC）具有原理简单、实现方便、响应效果好等优点，与DTC/DPC方法相结合能够改善系统的动态性能。

但目前系统工作时机/网侧变流器通常独立运行，当原动机驱动转矩变化时，网侧控制部分无法及时反馈机侧参数的变化，造成网侧电压响应速度较慢，导致母线电压波动较大，系统动态性能变差。

关键词：模型预测控制；永磁同步电机系统；应用综述引言永磁同步电机是一个非线性、强耦合的复杂系统，很难对其进行精确的数学建模。

然而传统的双闭环PI控制策略研究的是线性时不变的控制问题，不过，这样一种控制方式不能有效地保证系统的正常运行。

永磁同步电机具有高功率密度、高效率和高功率因数等特征，在电动汽车、轨道交通、工业传动等场合得到广泛应用。

高性能电机控制策略是永磁同步电机系统运行重要保证，其中矢量控制技术和直接转矩控制技术是永磁同步电机经典策略。

随着芯片计算性能的提升，有限状态集模型预测控制(FiniteControlSet-modelPredictiveControl，FCS-MPC)逐步成为电机控制领域的研究热点。

近年来，永磁同步电机模型预测控制也得到高度关注。

1参数扰动抑制根据无差拍电流预测控制原理，无差拍电流预测控制中的预测模型依赖准确的电机参数，如定子电阻、定子电感和转子磁链.在实际运行过程中，永磁同步电机的参数会随着运行条件和运行环境的变化而发生变化，比如，电机的绕组电阻和电感会随着温度的变化而变化.当电机的参数发生变化时，预测模型失真，无差拍电流预测控制的性能会被破坏.为了抑制定子电阻和定子电感的扰动，本研究选择自回归模型估计电阻和电感扰动并进行补偿，然后结合无差拍电流预测控制策略实现对永磁同步电机的控制.2模型预测控制在永磁同步电机系统中的应用综述2.1定子匝间短路故障定子匝间短路故障是永磁同步电机较为常见的故障，其产生原因较为复杂，可简单归结为以下4点：1）在电机起动过程中，定子匝间绝缘体承受暂态过电压；2）电机定子绕组温度过高导致定子匝间绝缘体失效；3）电机振动导致定子绕组线圈相互接触、挤压、摩擦和损坏；4）电机长期在潮湿、高温等恶劣环境下工作。

永磁同步电机模型预测控制及容错控制策略的研究永磁同步电机模型预测控制及容错控制策略的研究摘要：随着工业自动化技术的不断进步，永磁同步电机作为一种高效能、高动态响应、高功率因数的主动传动设备，得到了广泛的应用。

然而，永磁同步电机在实际运行中也面临着各种问题和异常情况的挑战。

本文以永磁同步电机的模型预测控制和容错控制策略为研究对象，对其进行分析和探讨，并提出相关解决方案。

一、引言永磁同步电机是一种高性能的电力驱动器，广泛应用于工业自动化领域。

其具有响应速度快、高效能、高功率因数等特点，但在实际运行中也会遇到一些异常情况，如电网故障、扰动等，需要进行相关的控制和管理。

二、永磁同步电机的模型预测控制研究永磁同步电机的模型预测控制是一种先进的控制策略，可以有效地解决电机模型不精确、外部扰动等问题。

该方法通过建立电机的数学模型，并根据该模型进行状态和输出的预测，从而实现更精确的控制。

在永磁同步电机的模型预测控制中，首先需要建立电机的数学模型。

该模型需要考虑电机的动态响应特性、电机转子位置、转子磁场等因素。

然后，通过模型预测，确定电机的最优控制量，并对其进行相应调节。

最后，将调节后的控制量输入到电机的控制器中，以实现对电机的精确控制。

三、永磁同步电机的容错控制策略研究在实际运行中，永磁同步电机可能会遇到电网故障、电机故障等异常情况。

为了保证电机的稳定运行，需要针对这些异常情况制定相应的容错控制策略。

容错控制策略通常包括故障检测、故障诊断和故障恢复三个阶段。

首先，需要对电机进行故障检测，通过监测电机的输入输出信号，判断电机是否出现异常。

然后，针对电机故障进行诊断，确定故障类型和位置。

最后，根据故障诊断结果，采取相应的故障恢复措施，保证电机的稳定运行。

四、相关解决方案的提出针对永磁同步电机的模型预测控制和容错控制策略，本文提出了一些相关解决方案。

在模型预测控制方面，可以采用基于最优化算法的模型预测控制方法，以提高控制精度和响应速度。

对转永磁同步电机模型预测控制
张其松;黄守道;钟义长
【期刊名称】《电机与控制应用》
【年(卷),期】2018(045)008
【摘要】对转永磁同步电机(Anti-rotary PMSM)在采用矢量控制时,可等效为2个相同的电机串联,在同一个空间坐标系中控制.当负载突变时,两侧转子转速发生变化,由于PI调节速度较慢,两侧转子易发生失步现象,系统将不可控.为解决(Anti-rotary PMSM)的失步问题,选取对转电机在旋转坐标系下的d轴电流增量和q轴电流增量为状态变量,研究了适用于对转电机的模型预测控制,提出了对转电机的模型预测电流控制算法.该控制方法动态响应快,而且可以有效避免超调,具有良好的控制性能.仿真结果表明,模型预测控制比传统的PI调节器动态响应快,可以有效解决对转电机的失步问题.
【总页数】6页(P33-38)
【作者】张其松;黄守道;钟义长
【作者单位】湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082;湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082;湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082【正文语种】中文
【中图分类】TM301.2
【相关文献】
1.对转永磁同步电机无差拍预测控制 [J], 黄守道;马河涛;张其松;王家堡
2.模型失配永磁同步电机模型预测控制研究 [J], 郝剑奇; 何凤有; 陈俊磊
3.基于优化占空比的永磁同步电机模型预测控制 [J], 唐文博
4.低载波比下永磁同步电机多采样模型预测控制 [J], 郭磊磊;许志业;李琰琰;李伟韬
5.基于负载角限制的永磁同步电机模型预测控制 [J], 赵磊;王寅;蒋雯波;曾洁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

永磁同步电机模型预测工作原理朋友，今天咱们来唠唠永磁同步电机模型预测这档子事儿。

永磁同步电机你可能或多或少听说过，它在好多地方都有大用处呢。

那这个模型预测到底是怎么在永磁同步电机里发挥魔力的呢？咱得先从永磁同步电机的基本结构说起。

你看啊，永磁同步电机里面有永磁体，这就像是电机的小魔法石一样，一直能产生磁场。

电机还有定子和转子这些部件，它们就像一群小伙伴，互相配合着才能让电机转起来。

当我们谈到模型预测的时候，就像是给电机装上了一个超智能的大脑。

这个大脑要做的事情可多啦。

它得预测电机接下来的状态。

比如说，电机下一瞬间的转速会是多少，电流会怎么流，转矩又会变成啥样。

这就好比你预测明天的天气，不过这个预测可复杂多啦。

这个预测是基于模型的哦。

就像我们根据地图去预测从一个地方到另一个地方的路线一样。

电机的模型就像是这个特殊的地图，它包含了电机的各种特性。

比如说，电机的电感、电阻这些参数就像是地图上的地标一样，是非常重要的信息。

模型预测控制呢，就会根据这个模型，还有当前电机的状态，像现在的电流、转速这些，去推测电机未来的行为。

想象一下，电机就像一个调皮的小宠物，它的行为有时候有点难以捉摸。

但是这个模型预测就像是能读懂小宠物心思的魔法。

它通过复杂的数学计算，就像做超级难的数学题一样，来预测电机的各种情况。

比如说，它会算出如果给电机施加某个电压，电机的电流会怎么变化，转矩又会怎么响应。

这就像是你给小宠物喂了某种食物，你能预测它会是兴奋地跳起来，还是懒洋洋地继续趴着。

而且呀，这个模型预测还特别注重实时性。

就像你在玩一个超级紧张的游戏，必须得马上做出反应。

电机在运行的时候，周围的情况可能随时在变。

负载可能突然变大或者变小，就像小宠物突然遇到了新的小伙伴或者遇到了小麻烦。

这时候，模型预测就得快速地重新计算，调整对电机的控制策略。

如果反应慢了，电机可能就会像小宠物生气了一样，不好好工作啦。

在这个过程中，目标是让电机的运行达到最佳状态。

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第23卷第3期 2019年3月电机与控制学报Electric Machines and ControlVol.23 N o.3Mar.2019永磁同步电机模型预测磁链控制牛峰1!2,3，韩振铎1!2，黄晓艳3，张健3，李奎U，方攸同3(1.河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室，天津300130;2.河北工业大学河北省电磁场与电器可靠性重点实验室，天津300130;3.浙江大学电气工程学院，杭州310027)摘要：针对永磁同步电机（P M S M)模型预测转矩控制（M P T C)成本函数中权重系数设计繁琐问题，提出一种模型预测磁链控制（M P F C)，能够消除成本函数中的权重系数。

首先，根据永磁同步电机数学方程建立转矩、磁链及负载角之间数学模型；然后，推导转矩和磁链幅值与定子磁链矢量之间解析关系，将对转矩和定子磁链幅值的控制转化为对定子磁链矢量的控制，从而省略了权重系数的设计过程；最后，在永磁同步电机试验平台上进行算法验证，并与M P T C进行详细对比，结果表明所提出的M P F C能够有效抑制转矩脉动和定子磁链脉动，具有与M P T C最优控制时相当的动静态性能，算法运算量显著降低，验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词：模型子贞测控制；模型子贞测磁链控制'永磁同步电机;权重系数;成本函数D O I：10.15938/j.e m c.2019.03. 005中图分类号:T M351文献标志码:A文章编号:1007-449X(2019)03-0034-08Model predictive flux control for permanent magnet synchronous motor NIUFeng1’2’3，HAN Zhen-duo1,2 , HUANG Xiao-yan3, ZHANG Jian3 ,LIKui1，2, FANG You-tong3(1. State K e y Laboratory of Reliability a n d Intelligence of Electrical E q u i p m e n t，H e b e i University of T e c h n o l o g y，Tianjin 300130，C h i n a；2. Laboratory of E l e ctromagnetic Field a n d Electrical A p p a r a t u s Reliability of H e b e i P r o v i n c e，H e b e i University of T e c h n o l o g y，Tianjin 300130，C h i n a；3. College of Electrical E n g i n e e r i n g，Z h e j i a n g University，H a n g z h o u 310027，C h i n a)Abstract：Aiming at solving the problem of weight coefficient design of model predictive torcque control(M P T C)for permanent magnet synchronous motor(P M S M)，a novel model predictive flux control(M P F C)strategy was proposed，which can eliminate the weighting factor in cost function of M P T C.First­ly’according to the m athematical equation of P M S M，the mathematical model of torque，flux and loadangle was established.Secondly，by investigating the relationship among torque，stator fux and stator fluxvector，the controlling of torcque and stator flux amplitude was converted to the c vector.Finally，the proposed M P F C was verified on a test platform of P M S M’and the comparison withM P T C w a s conducted.The results confirm that the proposed M P F C c a n effectively suppress torque rippleand stator flux ripple while reducing the amount of computation，and i t shows e 收稿日期：2017 -05 -14基金项目：国家自然科学基金(51707174);博士后创新人才支持计划（B X201600132);国家科技支撑计划（2015B A G13B01 -08);河北省高等学校科学技术研究项目（Q N2016193，Q N2014148);河北省高等学校创新团队领军人才培育计划（U R C003)作者简介：牛峰（1986—)，男，博士，副教授，研究方向为电机系统及其控制；韩振铎（1990—），男，硕士研究生，研究方向为永磁同步电机控制；黄晓艳（1983—)，女，博士，教授，研究方向为电机系统及其控制；张健（1980—)，男，博士，副教授，研究方向为电机系统可靠性；李奎（1965—)，男，博士，教授，研究方向为电气设备可靠性与智能化；方攸同（1963—)，男，博士，教授，研究方向为电机系统及其控制。

永磁同步电机模型预测控制性能优化研究
永磁同步电机是一种广泛应用于工业领域的高性能电机，其控制性能的优化对于提高电机的效率和稳定性具有重要意义。

本文针对永磁同步电机的模型预测控制方法进行了研究，旨在通过优化控制策略，提高电机的响应速度和动态性能。

首先，本文对永磁同步电机的数学模型进行了建立和分析。

通过对电机的物理特性和电路结构进行详细的研究，得到了电机的状态空间方程和输出方程。

同时，考虑到电机的多个输入和输出变量，采用了多变量模型来描述电机的动态特性。

接着，本文针对永磁同步电机的模型预测控制方法进行了详细的研究。

模型预测控制是一种基于模型的控制方法，通过对电机的数学模型进行预测，得到最优的控制策略。

在本文中，我们采用了基于约束优化的模型预测控制方法，通过优化控制变量和对象函数，得到最优的控制策略。

进一步，本文对永磁同步电机的模型预测控制方法进行了性能优化。

首先，我们通过调整控制变量的权重和对象函数的权重，优化了控制策略。

其次，我们采用了自适应学习算法来实时更新电机的模型参数，以提高控制性能。

最后，我们通过仿真实验对优化后的模型预测控制方法进行了验证，结果表明，优化后的控制方法能够显著提高电机的响应速度和动态性能。

综上所述，本文通过研究永磁同步电机的模型预测控制方法，提出了一种性能优化的控制策略。

通过对控制变量和对象函数进行优化，以及采用自适应学习算法实时更新模型参数，我们能够提高电机的响应速度和动态性能。

这对于提高电机的效率和稳定性具有重要意义，对于电机控制领域的研究和应用具有一定的参考价值。

永磁同步电机模型预测控制随着工业自动化的发展，永磁同步电机在驱动系统中的应用越来越广泛。

针对永磁同步电机的非线性和时变特性，预测控制成为一种有效的控制方法。

本文首先介绍永磁同步电机的基本原理和数学模型，然后详细阐述预测控制的理论基础和实现方法，并在Matlab/Simulink仿真环境下进行了仿真实验。

仿真结果表明，预测控制可以有效地控制永磁同步电机的转速和电流，具有良好的控制效果和鲁棒性。

关键词：永磁同步电机；预测控制；Matlab/Simulink一、引言永磁同步电机作为一种高效率、高功率密度、高精度的电机，广泛应用于工业自动化、电动汽车、风力发电等领域。

永磁同步电机具有响应快、效率高、功率密度大等优点，但也存在着非线性和时变特性，如电机电感、电阻、电动势等参数随着工作状态和温度的变化而变化，导致传统控制方法难以满足控制要求。

预测控制作为一种新兴的控制方法，具有良好的控制效果和鲁棒性，在永磁同步电机的控制中具有广泛的应用前景。

二、永磁同步电机的数学模型永磁同步电机是一种复杂的动态系统，需要建立数学模型进行分析和控制。

永磁同步电机的数学模型包括电磁方程、电路方程和机械方程等。

其中，电磁方程描述了电机的电磁特性，电路方程描述了电机的电路特性，机械方程描述了电机的机械特性。

电磁方程：$$u_{d}=R_{s} i_{d}+L_{d} frac{d i_{d}}{d t}+omega_{m} L_{q} i_{q}$$$$u_{q}=R_{s} i_{q}+L_{q} frac{d i_{q}}{d t}-omega_{m} L_{d} i_{d}-psi_{p}$$其中，$u_d$、$u_q$为d轴和q轴电压，$i_d$、$i_q$为d轴和q轴电流，$R_s$为定子电阻，$L_d$、$L_q$为d轴和q轴电感，$omega_m$为电机转速，$psi_p$为永磁体磁通。

电路方程：$$left{begin{aligned} v_{d}=R_{s} i_{d}+L_{d} frac{di_{d}}{d t}+omega_{m} L_{q} i_{q} v_{q}=R_{s} i_{q}+L_{q} frac{d i_{q}}{d t}-omega_{m} L_{d} i_{d}-psi_{p}end{aligned}right.$$其中，$v_d$、$v_q$为d轴和q轴电压。

永磁同步电机模型预测控制研究永磁同步电机（PMSM）是一种具有高效、高功率密度和快速响应特性的电机，因此在工业和交通领域得到了广泛应用。

为了进一步提高PMSM的性能，研究人员们一直致力于开发先进的控制策略。

其中，模型预测控制（MPC）作为一种先进的控制方法，在PMSM的控制中引起了广泛的关注。

MPC是一种基于模型的控制方法，它通过使用系统的数学模型预测未来一段时间内的系统行为，并采取控制策略来优化系统的性能指标。

在PMSM的应用中，基于MPC的控制方法可以以高精度控制电机的位置、速度和电磁转矩，从而实现更快速、更准确的电机控制。

在进行PMSM的MPC研究时，首先需要建立电机的数学模型。

PMSM可以根据其结构和工作原理进行建模，通常使用dq 坐标系来描述电机的动态特性。

在建立dq坐标系模型中，需要考虑电机的电磁特性、机械特性以及电控特性等多个因素。

通过对电机进行建模，并考虑控制系统的约束条件，可以利用优化方法来求解控制策略，并将其应用于实际的电机控制中。

在PMSM的MPC研究中，一个重要的问题是如何选择合适的性能指标。

在电机控制中，性能指标通常包括控制误差、响应时间、能耗以及系统稳定性等方面。

通过选择合适的性能指标，并将其纳入到优化问题中，可以寻找到最优的控制策略，并对PMSM进行高效控制。

除了性能指标的选择外，MPC还需要考虑到控制系统的约束条件。

对于PMSM来说，约束条件通常包括电流、电压、速度和转矩等方面。

在对约束条件的处理上，MPC可以通过引入控制限制、优化算法以及约束条件的松弛等方式来实现对PMSM的精确控制。

除了传统的MPC方法外，近年来也涌现出许多改进的MPC策略，如基于泛化模型预测控制、非线性模型预测控制和自适应模型预测控制等。

这些改进的方法可以进一步提高PMSM的控制性能，使其在不同的工况下都能保持较好的性能。

总的来说，基于模型的控制方法在PMSM的控制中具有重要的意义。

通过建立电机的数学模型，并考虑系统的约束条件，可以利用MPC方法对PMSM进行高效控制，从而提高其控制性能。