向超群， 欧阳泽铿， 成庶

(中南大学 交通运输工程学院，长沙 410075)

0 引 言

随着高速列车技术的进一步发展，对牵引系统的性能提出了更高的要求，1985年德国鲁尔大学Depenbrock教授提出直接转矩控制，可以较好的满足轨道牵引中功率大，开关频率低的特点[1-2]。然而，由于Bang-Bang控制的特性，可能存在转矩和磁链的高纹波，以及开关频率不固定等，这也限制了直接转矩控制的应用。近年来，模型预测转矩控制(model predictive torque control,MPTC)被引入到电机驱动的高性能转矩控制中。MPTC与直接转矩控制相比，直接用精确的模型预测下一时刻电磁转矩、定子磁链等相关变量的变化。通过评估每个电压矢量的影响，选择使代价函数最小的电压矢量，作为下一时刻的输出，因此，MPTC在矢量选择方面的准确性和有效性都高于直接转矩控制[3-7]。传统的有限集模型预测转矩控制(finite set model predictive torque control,FSMPTC)虽然具有优越的性能，但由于在一个采样周期内只使用一个电压矢量，仍然存在较大的转矩脉动，这在低采样率时，尤为明显。电力牵引由于开关频率较低，当转矩偏差过大时，MPTC无法在一个周期内实现无差拍控制[8-9]。

为了提高FSMPTC的性能，许多学者提出了不同的策略。文献[10]中缩短采样时间可以获得满意的稳态性能，但需要一个更快速的计算平台，并且会增加系统的成本。利用合成虚拟矢量的方法增加可供选择的电压矢量，使FSMPTC具有更大的控制灵活性，从而在稳态下获得满意的性能[11-13]。随着电压矢量的增多，转矩可调节的范围增大，同时转矩脉动也得到更好的抑制。……