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永磁同步电机模型预测控制（PMSM-MPC）Simulink仿真教程

时间：2022-10-01 17:52:07

本篇文章为永磁同步电机模型预测控制（PMSM-MPC）Simulink仿真教程

包含了控制原理和simulink仿真搭建。

详细的描述了模型预测的研究。个人花费了很久的时间整理和完善！希望对大家有用喔!

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模型预测控制原理

MPC的发展由来

MPC的框架分类

MPC的基本原理

1. 预测模型

2.价值函数

3.滚动优化

MPC存在的问题即发展方向

永磁同步电机有限控制集模型预测电流控制仿真(PMSM-CCS-MPCC)

仿真整体框图

控制原理

逆变器电压选择

预测电流控制方程

MPCC控制模块

内部结构

电机模块

逆变器模块

输出结果

转速

转矩

永磁同步电机有限控制集模型预测转矩控制仿真(PMSM-CCS-MPTC)

仿真整体框图

控制原理

MPTC模块

内部结构

电机模块

逆变器模块

输出结果

转速

转矩

模型预测控制原理

MPC的发展由来

随着数字技术的进步，年 Rodriguez 率先成功地将 MPC 应用于 PMSM 驱动系统中，得到了国内外学者的广泛关注。MPC 凭借多目标、多变量和多约束的控制特性以及直观、简单的设计方法，在众多先进电机控制算法中脱颖而出，在下一代 PMSM 控制策略中占有重要地位。按照控制动作的不同，PMSM MPC 策略可以分为有限控制集模型预测控制( FCS-MPC)和连续控制集模型预测控制( CCS-MPC)两类。其中 FCS-MPC 在预测模型中考虑了变流器的离散开关特性，直接以逆变器开关信号作为控制动作，无需调制技术的辅助; CCS-MPC 在建立预测模型过程中，并未考虑逆变器的数学模型，需要辅助调制技术输出最优定子电压来控制电机。按照控制行为分类，PMSM MPC策略可以分为预测电流控制、预测转矩控制、预测转速控制和预测位置控制等。

MPC的框架分类

MPC的基本原理

在当前控制时刻，利用可预测未来多个控制周期内的动态数学模型，计算有限时域内不同控制序列作用下的系统行为，并采用预设的价值函数得到最优控制序列，但是仅将最优控制序列中的第一个控制行为作用于系统，以实现滚动优化。

1. 预测模型

预测模型是模型预测控制的基础，是对控制对象在未来有限时域内控制行为的精确描述。预测模型的作用在于预测系统性能和控制行为，故在实际应用中，般侧重于预测模型是否能够精确描述控制对象的输入、输出关系，而并不侧重于模型的结构。因此，脉冲响应、传递函数和状态方程都可作为预测模型。

2.价值函数

不同类型的模型预测算法采用不同的函数来评价控制行为，以得到相应的模型预测控制律，将这些函数统称为“价值函数”。

3.滚动优化

在每个控制周期内，模型预测控制算法对未来多步内系统的控制行为进行预测寻优，但仅利用所得最优控制序列中的第一个控制输入作用于控制对象。到下采样时刻，重复进行价值函数优化求解过程。显然，模型预测控制的优化不是次离线进行，而是随着采样时刻的前进反复地在线进行，故称为滚动优化。这种滚动优化虽然得不到一般意义上的全局最优解，但是通过对控制对象在每一个刻内的运行状态和跟踪偏差进行采集、更新，并利用这些实时信息对基于模型的预测结果进行修正，然后再进行重新优化，以及时校正控制过程中出现的各种复杂情况。

1.有限集模型预测控制策略仅利用8个幅值和方向基本电压矢量来控制电机，使得磁链和转矩调节的自由度受到了限制，故在离散控制周期较长时，该类控制策略难以实现较髙精度的转矩控制，造成了较大的稳态转矩波动。连续集模型预测控制策略借助调制技术，可利用电压复平面内任意幅值和相角的电压矢量来控制电机，可实现对转矩和磁链的精确调节，具有优良的稳态控制性能。

2.有限集多步预测控制策略在保证电机良好动、静态性能的同时，可减逆变器的开关频率，提升电机驱动系统的运行效率。然而，经典算法中采用的多步预测模型复杂度较高，且传统穷举寻优方法的求解效率太低，使得有限集多步预测控制策略在实际应用中几乎难以实现。

3.有限集模型预测控制策略采用的预测模型对电机参数依赖程度过高，从而在电机参数发生改变时，会产生稳态跟踪偏差；连续集模型预测控制策略中由于嵌入了积分环节，对电机参数变化这类慢变扰动具有较强的抑制能力。但是控制器电流釆样误差、逆变器死区效应和永磁磁链谐波会在闭环系统中引入周期性扰动，且这些扰动不具有精确的数学模型，故经典连续集预测模型无法对它们进行建模，从而导致电机输岀转速和转矩岀现周期性波动，使得连续集模型预测控制策略的稳态性能受到了影响。

MPC存在的问题即发展方向

FCS-MPC策略中电机参数变化会直接影响预测控制的性能，模型参数变化会导致模型失配。目前解决模型失配问题从构造扰动观测器、模型参数估计这两个方面展开，被动地减小参数变化带来的影响，没有具体分析MPC对参数变化的容忍度，也没有从模型自身的抗干扰性出发。对成本函数的研究主要集中在多约束变量和加权系数配置，对控制系统的稳定性分析却很少，原因是构造的成本函数大多不符合李雅普诺夫函数的定义。 FCS-MPC不需要调制单元，因此逆变器开关频率不固定、交流电压和电流的谐波频谱分散，限制了其实际应用。目前一般采用结合调制技术的思想和开关序列控制的思想，没有从根本上去分析 FCS-MPC开关频率与控制量之间的关系。

（2） CCS-MPC策略需要PWM调制器，开关频率固定并且可以得到解析解，使得长预测时域的实现成为可能。计算量大的问题在基于GPC的电机控制系统中尤为突出，对GPC的研究主要集中在降低计算量、解决带约束优化问题，以及结合状态观测器来消除外部干扰对系统的影响，目前GPC在电机控制领域的应用研究较少。EMPC的硏究集中在解决存储容量问题、改进划分状态区的方法及在线査找算法，但是随着被控系统数学模型复杂度的增加，获得状态区的数量呈指数形式增大，离线的计算量增大所花费的时间更长。未来研究方向：提出更有针对性的査找算法；采用近似手段，研究近似显式模型预测控制，在有效控制的基础上，希望通过牺牲精度来减少数据量，提高计算速度。

（3）电机控制系统在实际运行中可能会存在各种影响，例如控制器、传感器和电机在受到外部扰动时会产生系统延时、测量误差及参数漂移等现象，使模型预测控制器应用于实际对象时可能造成系统参数整定困难、系统性能变差甚至失稳的后果，对造成这些后果的原因缺少精细化的分析。在对电机控制精度要求越来越严格的今天，鲁棒模型预测控制的研究已迫在眉睫。

（4）电机是一类具有强耦合、非线性系统，现阶段在构建预测模型时均是采用近似手法，未来研究方向可通过非线性工具来构建电机MPC，进一步提高预测系统未来动态的准确性。