[发明专利]一种感应电机改进模型预测控制方法

说明书

本发明公开了一种感应电机改进模型预测控制方法，首先以感应电机定子电流和定子磁链为状态变量，建立感应电机在两相静止坐标系下的数学模型；然后假设当前时刻为k时刻，则对k+1时刻定子磁链和电磁转矩进行预测，得到定子磁链预测值和电磁转矩预测值；最后采用归一化方法简化代价函数的构造过程，无需繁琐的权重系数设计，避免了模型预测控制在实现过程中关于权重系数的复杂整定过程，显著减小了计算量，从而进一步提升了模型预测控制的实用性。本发明解决了现有技术中存在的代价函数中权重系数难以设计的问题，从而减小算法的复杂度，提高模型预测控制的实用性。

技术领域

本发明属于高性能感应电机调速控制技术领域，具体涉及一种感应电机改进模型预测控制方法。

背景技术

感应电机具有成本低、易于制造、可靠性高等优点，目前，感应电机驱动系统已在工业领域、交通运输、国防军事装备、电力、煤炭、冶金、塑胶、石化、食品以及纺织行业等社会生产的各个方面广泛应用。随着科技的不断发展进步，机车牵引、数控机床等高性能工业装备对感应电机驱动系统的控制性能也提出了更高的要求。

模型预测控制是20世纪70年代后期出现在工业工程控制领域的一类计算机控制方法，近年来在电力电子领域受到了广泛关注，它具有动态响应好，灵活度高以及鲁棒性较强等优点。模型预测控制的基本原理提供了一种与众不同的进行能量处理的方法，该方法将功率变换器看成是非线性的、离散的执行器。在模型预测控制系统中，控制动作通过单一控制器实现，而控制器的动作通过从所有可能状态中获取，并且最终的最优动作通过使代价函数最小来获得。因此，对于模型预测控制来说，设定合适的代价函数显得尤为重要，代价函数可以显著提高控制的灵活度，也可以同时对多种变量(如开关损耗、开关次数、无功功率控制、电机转矩纹波等)实现最优化控制。通常，模型预测控制基于代价函数来选择最优的变换器开关状态，当代价函数中控制变量的单位量纲不一致时，需要设计相应的权重系数以实现对多个变量的同时控制。由于缺乏通用的理论设计原则，目前通常采用大量的仿真和实验来确定权重系数，不利于模型预测控制的实用化。

发明内容

本发明的目的是提供一种感应电机改进模型预测控制方法，解决了现有技术中存在的代价函数中权重系数难以设计的问题，从而减小算法的复杂度，提高模型预测控制的实用性。

本发明所采用的技术方案是，一种感应电机改进模型预测控制方法，具体按照后按以下步骤实施：

步骤1：以感应电机定子电流和定子磁链为状态变量，建立感应电机在两相静止坐标系下的数学模型；

步骤2：基于步骤1得到的感应电机在两相静止坐标系下的数学模型，假设当前时刻为k时刻，则对k+1时刻定子磁链和电磁转矩进行预测，得到定子磁链预测值和电磁转矩预测值；

步骤3：根据步骤2中得到的模型预测控制算法中k+1时刻定子磁链和电磁转矩预测值设计代价函数，采用归一化方法简化代价函数的构造过程，无需繁琐的权重系数设计，避免了模型预测控制在实现过程中关于权重系数的复杂整定过程，显著减小了计算量，从而进一步提升了模型预测控制的实用性。

本发明的特点还在于，

步骤1中感应电机在两相静止坐标系下的数学模型如下：

Dx＝Ax+Bu (1)

其中，D表示微分算子，

感应电机电磁转矩T_e表达式为

其中，

R_s、R_r表示电机定子电阻、转子电阻；