永磁同步电机的模型预测控制研究

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永磁同步电机因自身功率因数高、安全性能好以及耗能低等特点,在实际应用中逐渐起着主导的作用。为此,永磁同步电机的相关研究受到越来越多学者的关注,也成为电机领域的研究热点。模型预测控制(MPC)考虑了控制量对系统未来状态的影响,可以得到高性能的控制效果,在过程控制领域已取得了成功的应用。另外,模型预测控制方法可以有效地解决约束条件对系统性能的影响,保证系统具有理想的稳态和动态性能。为此,本文基于永磁同步电机的数学模型和矢量控制思想,设计了电机转速电流双闭环串级模型预测控制器,外环转速环输出内环交轴电流的参考信号。此外,由于定子本身结构的不精确和外界测量误差引发的转矩脉动问题会对电机的稳定性造成很严重的影响,给电机的精确控制问题带来了很大的难度。本文基于脉动周期性的特点,依据迭代学习控制原理,提出了电流学习补偿的方法,在原有串级模型预测控制器的基础上,增加了交轴参考电流补偿环节,用以抑制转矩脉动,仿真结果表明电流学习补偿的控制方法可以有效地减小电机的转矩脉动。
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