[发明专利]基于加性状态分解的永磁同步电机模型预测速度控制方法

说明书

本发明公开了一种基于加性状态分解的永磁同步电机模型预测速度控制方法，包括建立dq同步旋转坐标系下表贴式永磁同步电机的数学模型；利用加性状态分解技术，将速度子系统等效分解为标称主系统和包含不确定性的辅系统；针对主系统，设计指数收敛型模型预测控制器，使得主系统输出对给定参考转速的跟踪误差以指数形式渐近收敛至0附近；针对辅系统，设计广义比例积分观测器在线估计速度子系统的总扰动，在此基础上，设计基于扰动主动补偿的状态反馈控制律，抑制扰动对辅系统输出的影响；对主系统和辅系统的控制输入进行融合，得到速度环复合控制律。本发明控制方法结构简单，易于实现，灵活性和控制精度高。

技术领域

本发明属于电机控制领域，更具体地，涉及一种基于加性状态分解的永磁同步电机模型预 测速度控制方法。

背景技术

永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor，PMSM)具有结构简单、功率密度 高、运行可靠等特点，被广泛应用于航空航天、电动汽车、数控机床、机器人控制等领域。实 际应用中的PMSM调速系统不可避免地受未建模动态、参数摄动、外部负载扰动等不确定因 素的影响，采用常规PID控制难以达到满意的控制精度。因此，研究设计一种先进控制方法对 PMSM调速系统中的内、外干扰进行有效抑制，实现其高精度控制具有重要的科学意义与应用 价值。

随着控制理论的不断发展，多种新型非线性控制技术被先后提出并应用于PMSM调速系 统，如滑模控制、自适应控制、H_∞鲁棒控制等。但是，上述方法均存在一定的不足，例如传统 滑模控制对系统参数扰动和外部干扰的抑制是以产生高频抖振作为代价的，而高频抖振可能激 发系统的未建模特性，进而使PMSM系统的性能大打折扣。并且上述方法都是通过提高控制 器本身的鲁棒性以降低扰动在系统输出通道的灵敏度，其标称性能与鲁棒性、跟踪控制与扰动 抑制性能之间存在折中问题。

模型预测控制(Model predictive control，MPC)诞生于上世纪70年代，作为一种优化控 制理论，MPC应用于PMSM调速系统时将转速直接作为控制目标加入代价函数，根据电机的 机械运动方程对下一时刻的转速进行预测，并通过最小化代价函数求取最优控制量。MPC具 有较快的动态性能，但是该方法无法直接应对外部负载扰动，并且对于模型不确定性较为敏感。 此外，MPC计算量随着预测步长的增大而呈指数增加，过高的计算量限制了其在PMSM调速 系统中的应用。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于加性状态分解(Additive state decomposition，ASD)的永磁同步电机模型预测速度控制方法，利用加性分解技术将受扰PMSM 的速度跟踪问题，分解为标称主系统的跟踪控制问题和不确定辅系统的扰动抑制问题。针对具 有独立控制任务的主、辅系统，分别设计模型预测控制器和基于扰动估计与补偿的状态反馈控 制器，并进行控制器融合，得到最终的速度环复合控制律，保证PMSM在存在参数摄动、未 建模动态以及外部负载干扰的情况下仍具有较高的转速跟踪精度。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于加性状态分解的永磁同步电机 模型预测速度控制方法，包括：

S1、建立dq同步旋转坐标系下表贴式PMSM的数学模型；

S2、利用加性状态分解技术，将速度子系统等效分解为标称主系统和包含不确定性的辅系 统；

S3、针对主系统，设计指数收敛型模型预测控制器，使得主系统输出对给定参考转速的跟 踪误差以指数形式渐近收敛至0附近；

S4、针对辅系统，设计广义比例积分观测器(Generalized proportionalintegral observer， GPIO)在线估计速度子系统的总扰动，在此基础上，设计基于扰动主动补偿的状态反馈控制 律，抑制扰动对辅系统输出的影响；

S5、对主系统和辅系统的控制输入进行融合，得到速度环复合控制律。