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技术

本发明专利技术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。本发明专利技术控制方法结构简单，易于实现，灵活性和控制精度高。灵活性和控制精度高。灵活性和控制精度高。

【技术实现步骤摘要】
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


[0001]本专利技术属于电机控制领域，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。

技术介绍

[0002]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。
[0003]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。
[0004]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。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种基于加性状态分解(Additive statedecomposition，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。
[0006]为实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，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：
[0007]S1、建立dq同步旋转坐标系下表贴式PMSM的数学模型；
[0008]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；
[0009]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；
[0010]S4、针对辅系统，设计广义比例积分观测器(Generalized proportional integral 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；
[0011]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。
[0012]步骤S1中的表贴式PMSM数学模型建立为：
[0013][0014]其中R和L分别为定子电阻和定子电感，p为电机极对数，J为转子转动惯量，B为粘滞阻尼系数， ψ
f
为转子永磁体磁链，i
d
和i
q
分别为d、q轴电流，u
d
和u
q
分别为d、q轴电压，ω为转子角速 度，ω
e
＝pω为转子电角速度，T
L
为负载转矩。
[0015]步骤S2中速度子系统的分解包括以下子步骤：
[0016]S201、依据加性状态分解思想，将速度子系统划分为主系统和辅系统，简化控制问题；将 主系统(标称系统)记为：
[0017][0018]其中ω
p
为主系统状态，i
qp
为主系统控制输入；主系统控制的目标为：设计i
qp
使得当时间t
→
∞ 时，ω
p
‑
ω
r
→
0，其中ω
r
为给定的参考输入转速；
[0019]S202、定义：
[0020][0021]其中i
qr
为速度环复合控制律，将ω
s
和i
qs
分别作为辅系统的状态和控制输入，建立辅系统状态 方程：
[0022][0023]令将上述辅系统进一步记为：
[0024][0025]辅系统的控制目标为：设计i
qs
使得当时间t
→
∞时，ω
s
→
0。
[0026]优选地，步骤S3中主系统的指数收敛型模型预测控制器设计包括以下子步骤：
[0027]S301、设速度环离散周期为T
s
，利用前向欧拉法对主系统进行离散化得到：
[0028]ω
p
(k+1)＝ω
p
(k)+T
s
bi
qp
(k)；
[0029]定义主系统速度跟踪误差：
[0030][0031]对上式求一阶导后利用前向欧拉法进行离散化得到：
[0032][0033]假设e
p
以指数形式收敛至0，即
[0034][0035]其中为指数收敛系数，利用前向欧拉法对上式进行离散化：
[0036][0037]S302、选取如下代价函数：
[0038][0039]式中为权重系数；
[0040]S303、令
[0041][0042]记求得：
[0043][0044]经计算，因此，当时，步骤S302 中的代价函数取得最小值.
[0045]优选地，步骤S4中辅系统的控制器设计包括以下子步骤：
[0046]S401、设将f
s
及其i阶导数f
s(i)
(i＝1，2，...，n)作为扩张状态变量，建立辅系统 对应的n+2阶增广系统状态空间模型：
[0047][0048]其中状态变量控制输入u＝i
qs
，输出y＝ω
s
，系数矩阵：
[0049][0050]S402、设计如下GPIO对ω
s
、f
s
及其i阶导数f
s(i)
(i＝1，2，...，n本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.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，其特征在于，包括以下步骤：S1、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；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。2.根据权利要求1所述的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，其特征在于，所述步骤S1中的表贴式永磁同步电机数学模型建立为：其中R和L分别为定子电阻和定子电感，p为电机极对数，J为转子转动惯量，B为粘滞阻尼系数，ψ
f
为转子永磁体磁链，i
d
和i
q
分别为d、q轴电流，u
d
和u
q
分别为d、q轴电压，ω为转子角速度，ω
e
＝pω为转子电角速度，T
L
为负载转矩。3.根据权利要求1所述的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，其特征在于，所述步骤S2中速度子系统的分解包括以下子步骤：S201、依据加性状态分解思想，将速度子系统划分为主系统和辅系统，简化控制问题；将主系统记为：其中ω
p
为主系统状态，u
qp
为主系统控制输入；主系统的控制目标为：设计u
qp
使得当时间t
→
∞时，ω
p
‑
ω
r
→
0，其中ω
r
为给定的参考输入转速；S202、定义：其中i
qr
为速度环复合控制律，将ω
s
和i
qs
分别作为辅系统的状态和控制输入，建立辅系统状态方...

【专利技术属性】
技术研发人员：程善美，姜福喜，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：