罗 波,周 羽,李明贤,杨小宝,曾成碧

(1.四川大学电气工程学院,成都 610065;2.淄博京科电气有限公司,淄博 255086)

0 引言

随着永磁材料快速发展,永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)得到越来越多的应用,而矢量控制[1]和直接转矩控制[2]是电机控制领域最常用的两种控制方法。其中,矢量控制以优秀的稳态性能而闻名,但其控制效果依赖于PI控制器的参数调优;直接转矩控制则是具备突出的动态响应速度,且结构简单,然而较大的转矩脉动限制了它的应用[3-4]。模型预测电流控制(model predictive current control,MPCC)是近年来兴起的一种控制方法,具有结构简单、无调制级、动态响应快的优点。随着这些年数字处理器的快速发展,该方法逐渐成为学者们研究的热点。

传统的MPCC根据电机离散模型预测未来时刻定子电流的可能行为,再通过代价函数从8个基本矢量中选取下个控制周期最优的控制矢量。 因此,传统的MPCC十分依赖于电机模型精度,鲁棒性较差。YOUNG等[5]研究了参数不匹配对预测误差的影响,这种影响是不对称的,当预测模型参数高于实际参数时影响更大。

为解决上述问题,HE等[6]提出了一种修正预测模型MPCC,有效抑制了参数扰动的影响。但该方法不可避免的需要进行复杂的矩阵运算,计算量较大。ZHOU、ZHANG等[7-8]提出了一种基于超局域模型的预测控制方法,提高了系统对电感和磁链的鲁棒性,但对电感参数失配依旧敏感。ZHANG等[9]提出采用扰动观测器补偿由参数失配引起的预测误差。然而,该策略只能对零电压矢量引起的预测误差起到较好的抑制作用,对非零矢量引起的预测误差抑制效果有限。……