[发明专利]一种六相永磁同步电动机模型预测控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于模型预测控制的六相永磁同步电动机(六相PMSM)控制方法。

背景技术

模型预测控制(ModelPredictiveControl，MPC)已经有近30年的发展历史，早期发展受限最主要的原因是因其计算量过大。随着高速处理器的发展，以DSP为代表的多变量控制系统算法的运算速度明显提高，MPC也逐渐应用于电力牵引和运动控制等实时性要求较高的系统。模型预测控制充分考虑了多输入多输出(MIMO)系统的非线性化特点和约束条件，并对其进行统一控制。针对MPC在电机驱动应用中的特点主要有：

1)非常精确的多变量、非线性离散模型可以方便的实现多变量系统控制；

2)控制律中的非线性约束直接，约束条件对系统的动态性能影响显著。

MPC又可分为连续控制集和有限控制集(FiniteControlSet，FCS)两种，对于这两种控制方式，连续型可以认为是一种不采用PI调节器，通过利用预测模型来计算输出的电流、转矩、转速或者磁链等变量的值，用以跟踪系统的参考值，之后系统的预测电压通过调制得到；有限集类型则是将变流器的有限个开关状态，通过滚动优化，每次通过对目标函数的预测，在特定开关状态下得到的输出值与参考值之差最小的开关状态，即被选定为输出。对于六相电机而言，开关数量为64个，计算周期过长，反而降低了其依赖开关数量来进行预测的优势，此外，FCS-MPC还有如下缺点：

1)开关周期不定，不利于滤波器设计，开关状态变换无序，开关损耗明显提高，对多相电机而言，开关数量少的情况下电机性能极端恶化；

2)一般FCS-MPC依赖于通过直流侧母线电压与开关信号来计算得到各相电压值，在这种单个周期得到的离散状态电压值各相之间是不对称的，而Clark与Park变换的前提条件是各相之间对称分布，所以采用Clark与Park变换得到的电压并不解耦；

3)由于依赖于开关状态在一个采样周期内的全导通和全关断，以及目标函数是电流的参考值与反馈值之差的关系，在参考值与反馈值之差较大的情况下，满足目标函数的开关状态有多个，此时得到的开关变量不一定最优；

4)如果母线电压与模型参数失配，极容易造成电机的急停等故障。

发明内容

本发明的目的是提供一种六相永磁同步电动机模型预测控制方法，相比较传统控制方式而言，具有鲁棒性好好、响应快的优点，与有限集模型预测控制相比，克服了开关频率不固定，运算复杂的缺点。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种六相永磁同步电动机模型预测控制方法，通过对自然坐标系下的六相PMSM进行离散化处理，建立其状态空间模型；通过对第k时刻的状态信息进行采集，选择基波子空间的电流作为主控量，谐波子空间的电流作为可优化的被控量，建立了基于转矩最大和谐波电流最小的目标函数；通过实验验证了该方法在实际控制中的快速响应性及良好的鲁棒性。具体实施步骤如下：

一、通过对自然坐标系下的六相PMSM的电压方程进行同步旋转坐标变换，得到互相解耦的磁链矩阵的状态方程、电压d-q基波子空间和x-y谐波子空间的电压状态方程、以及o1-o2谐波子空间的电压方程，三个子空间在空间上互为正交，其中：

令电流从发电机内部流向发电机端为正向，六相PMSG的电压方程如下：

Us=-RsIs+ddtΨs;]]>

电压d-q基波子空间和x-y谐波子空间的电压状态方程如下：