葛兴来，胡晓，孙伟鑫，李松涛

(西南交通大学 磁浮技术与磁浮列车教育部重点实验室，成都 611756)

0 引 言

模型预测控制(model predictive control,MPC)因其易于合并多变量约束条件和出色的控制性能等特点在学术界和工业界均受到了广泛关注[1]，目前已被广泛应用于功率变换器[2]、风能转换系统[3-4]和电机[5-12]等领域。

通常MPC可分为有限控制集模型预测(finite-control-set MPC,FCS-MPC)和连续控制集模型预测(continuous-control-set MPC,CCS-MPC)。CCS-MPC可选择满足逆变器输出矢量合成范围内的所有可能开关动作，并通过SVPWM调制器合成输出，因此存在着单个控制周期内计算量沉重的问题，难以在实际工况中实现。FCS-MPC在一个控制周期内遍历所有基础电压矢量，选择使价值函数值最小的一组作为最佳电压矢量输出。整个系统无需调制器，且其可能的开关动作(切换状态)是有限的，因而实现更为简单[13]。同时，MPC又可根据单个控制周期内参与控制的电压矢量个数的不同分为单矢量MPC、双矢量MPC和三矢量MPC。单矢量MPC中，逆变器只能输出幅值和方向固定的8个基础电压矢量，因此其控制变量的输出脉动较大，稳态性能较差。为了解决以上缺陷，一般可通过扩大电压矢量选择范围进行改进。双矢量MPC中在一个控制周期内可输出两个有效电压矢量或一个有效电压矢量和一个零矢量的组合，文献[14]和文献[15]分别就以上两种组合方式提出了不同的双矢量MPC控制策略，但因第二个有效矢量的选择范围有限，在输出脉动上虽较单矢量MPC有所改善，但改善程度有限。文献[16]提出了一种广义双矢量策略，相较于文献[14]和文献[15]中所提方法，改善了系统的性能，但计算量繁杂。……