CN114679095A - 基于扰动补偿的永磁电机有限集模型预测电流控制方法 - Google Patents

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CN114679095A CN202210482795.9A CN202210482795A CN114679095A CN 114679095 A CN114679095 A CN 114679095A CN 202210482795 A CN202210482795 A CN 202210482795A CN 114679095 A CN114679095 A CN 114679095A
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刘晨曦
董学育
朱建忠
王健
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Abstract

本发明公开了一种基于扰动补偿的永磁电机有限集模型预测电流控制方法，在永磁同步电机驱动系统中，基于有限集模型预测电流控制算法所设计的系统电流内环控制器，性能受外部负载扰动和内部参数扰动的影响进而造成转速跟踪性变差和电流脉动变大等问题。通过推导考虑了参数失配的预测模型，并引入负载观测器，实现对控制系统的扰动抑制，达到提高整体鲁棒性的目标。其总体思路是：推导PMSM预测模型，加入龙伯格Luenberger观测器对负载转矩进行观测作为前馈补偿，并在预测模型中考虑参数校正，抑制负载扰动和电感参数不确定对电机性能的影响。

Description

基于扰动补偿的永磁电机有限集模型预测电流控制方法
技术领域
本发明涉及永磁同步电机高性能伺服控制技术领域，具体涉及一种基于扰动补偿的永磁电机有限集模型预测电流控制方法。
背景技术
永磁同步电机(PMSM)具有高功率密度、高效率和高功率因数等特征，在电动汽车、轨道交通、工业传动等场合得到广泛应用。高性能电机控制策略是永磁同步电机系统运行重要保证，矢量控制技术和直接转矩控制技术作为永磁同步电机经典策略虽然具有易实现、易调节等优点，但其电流响应速度慢，超调大，抗扰性能差，逐渐难以满足工业控制要求。随着数字控制系统的蓬勃发展，涌现出许多现代先进控制技术。模型预测控制(MPC)因其能够预测系统的未来状态，由滚动优化求出系统的最优控制量，控制灵活，具有动态响应快，稳态性能好等优点，近年来逐渐成为电机控制领域的研究热点，推动了国家“双碳”战略目标的实现。
矢量控制的提出使得感应电机的动态和静态性能有了进一步提高，很快就由感应电动机应用到了同步电机上。矢量控制的优点是可以精确控制转速，且转矩性能良好。矢量控制的关键是对电流(包括幅值、频率和相位)的控制。转子磁场定向需要检测转子位置进行旋转坐标变换，故矢量控制的缺点是对控制器的计算速度和处理性能有较高要求且受转子参数变化的影响。相比于传统矢量控制，有限集模型预测控制(FCS-MPC)无需脉宽调制，可直接产生逆变器驱动信号，更容易实现考虑降低开关频率等非线性约束。另外，FCS-MPC无需坐标变换，无需电流内环及其参数整定，具有结构简单、动态响应快等优点。同时，FCS-MPC通过在线优化的方式来选择最佳电压矢量，在矢量选择上更加准确有效。但该控制方法依赖于电机模型，对系统参数具有敏感性，负载扰动和参数失配会导致状态量产生跟踪误差，降低控制精度，影响系统稳定性。龙伯格(Luenberger)观测器是基于系统的状态方程所构建的一种应用较为广泛、成熟的状态观测器，利用系统中可测量与观测量的误差作为系统反馈，并通过观测器极点配置选择合适的反馈增益使得反馈误差快速逼近零，从而保证观测的状态变量不断逼近准确的系统状态变量，最终获得那些难以测量的系统状态变量。模型中定子电感和定子电阻的数值与实际值不匹配将会使所选逆变器开关状态不理想，从而引起预测误差，影响控制性能。为了改善模型失配对控制性能的影响，从控制器自身出发，考虑参数失配的校正以改良系统预测模型，提高预测控制器参数鲁棒性。
发明内容
1.所要解决的技术问题：
针对上述技术问题，本发明提供一种基于扰动补偿的永磁电机有限集模型预测电流控制方法，本发明中为了改善负载扰动和模型参数失配对系统性能的影响，以永磁同步电机数学模型为基础，根据永磁电机和逆变器的数学模型以及模型预测控制的思想，在同步旋转轴系下推导了预测模型并引入龙伯格观测器，以及对电机参数失配进行观测，实现对电机内外部扰动的同时补偿。
2.技术方案：
基于扰动补偿的永磁电机有限集模型预测电流控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：建立永磁同步电机在两相同步旋转坐标系下的数学模型；推导电磁转矩方程及机械运动方程；
步骤二：以电流作为控制对象，构建有限集模型预测电流控制模型；
步骤三：为了确定作用于逆变器的电压矢量，构建可以确定作用于逆变器电压矢量的价值函数；
步骤四：基于步骤一至三所组成的电流环模型预测控制，对速度环引入龙伯格状态观测器；
步骤五：对电机的转矩负载变量进行估计并进行补偿；
步骤六：建立电机参数模型失配的电机模型，并对失配参数进行补偿和修正。
进一步地，步骤一具体包括：
S11：实时采集永磁同步电机的三相电流ia,ib,ic，将其进行Clark变换，得到两相静止坐标系(α,β)下的电流值iα,iβ，将电流值iα,iβ进行Park变换，得到两相旋转坐标系(d,q)下的电流值id,iq；假设磁路不饱和，不计磁滞和涡流损耗影响，空间磁场呈正弦分布；
S12：建立永磁同步电机在两相同步旋转坐标系下的数学模型，如下式(1)：
Figure BDA0003628247150000021
(1)式中，Ψd＝Ldid+Ψf为直轴磁链；Ψq＝Lqiq为交轴磁链；Ψf为永磁体磁链；Ld、Lq分别为交、直轴电感；ud、uq、id、iq分别为直轴电压、交轴电压、直轴电流、交轴电流；ωe为转子电角速度；R为定子电阻；Te为电磁转矩；
S13：电磁转矩方程及机械运动方程，如下式(2)
Figure BDA0003628247150000022
(2)式中，Te为电磁转矩；Pn为电机极对数；ωm为转子机械角速度；TL为负载转矩；B为电机的粘滞摩擦系数
进一步地，步骤二具体包括：
S21：根据步骤一建立的数学模型中的电压方程，建立以id、iq为状态变量的状态空间表达式，并通过一阶欧拉法对该状态空间表达式进行如下式(3)的离散化处理；下一时刻定子电流预测值i(k+1)由当前施加的电压矢量u(k)决定：
i(k+1)＝Fi(k)+Gu(k)+D (3)
其中：
Figure BDA0003628247150000031
S22：将三相两电平电压源逆变器中存在8个开关状态组成存在于三相两电平电压源逆变器的8个开关状态的有限控制集；所述8个开关状态对应6个非零电压矢量和2个零电压矢量；其中零电压矢量的选择遵循使开关次数最小的原则；
进一步地，步骤三具体包括：具体包括以下步骤：
S31：以电流预测为控制目标，以参考电流与预测电流之间的跟踪误差最小为约束项，构造评价函数，如下式(4)：
Figure BDA0003628247150000032
(4)式中，
Figure BDA0003628247150000033
和
Figure BDA0003628247150000034
分别表示直、交轴的电流参考矢量；由于采样时间很短，近似认为当前时刻参考值和下一时刻参考值相同；当电机预测电流值越接近参考电流值时，即评价函数g值越小，电流跟踪性能越好；将电流控制目标转换为求评价函数的最小值gmin；
S32：选择步骤S22生成的有限控制集，使评价函数最小的电流所对应的开关状态序列作为控制器的输出。
进一步地，步骤四具体包括以下步骤：
S41：将电磁转矩方程及机械运动方程改写为下式(5)：
Figure BDA0003628247150000035
(5)式中，Te＝1.5Pn(ψdiq-ψqid)；h1，h2分别表示控制转速误差更快趋近于零的反馈增益；
Figure BDA0003628247150000041
表示观测转速、
Figure BDA0003628247150000042
表示观测负载转矩；
S42：以电机交轴电流iq为输入变量，转子转速ωm为输出变量，观测转速
Figure BDA0003628247150000043
观测负载转矩
Figure BDA0003628247150000044
为状态变量，构建如下式(6)的龙伯格状态观测器状态空间表达式：
Figure BDA0003628247150000045
其中：
Figure BDA0003628247150000046
(6)式的状态空间表达式中
Figure BDA0003628247150000047
表示状态变量；
Figure BDA0003628247150000048
表示输出变量、u表示输入变量；
则观测器的误差状态方程表示为：
Figure BDA0003628247150000049
式中e表示系统误差，
Figure BDA00036282471500000410
表示e的一阶导数；
S43：选取使观测器具有负实部的期望极点，从而使观测器误差状态方程收敛；求解观测器的特征方程，得到可以使系统误差收敛为零的反馈增益矩阵H元素，具体为：
观测器的特征方程能够表示为下式(7)：
Figure BDA00036282471500000411
(7)式中，s表示极坐标下的特征变量；
假设观测器的期望极点为p1、p2，则观测器的特征方程还能表示为下式(8)：
(s-p1)(s-p2)＝0(8)；
联立式(7)和式(8)可得式(9)：
Figure BDA00036282471500000412
根据式(9)，可得出使观测器的误差收敛为零的反馈增益矩阵H中的元素h1，h2；
S44：构建龙伯格观测器；状态观测器通过离散递推的方式在控制系统中实现数字化控制，假设速度环的采样周期为Tω，对机械运动方程改写式即式(5)进行离散化即得到转速与负载观测值的递推公式为下式(10)：
Figure BDA0003628247150000051
式(10)可得到观测器的输入为电机转速和转矩电流参考值，输出为负载转矩观测值。
进一步地，步骤五具体为：将龙伯格观测器引入永磁同步电机控制系统中，由于数字控制系统中负载转矩从观测到补偿需要一定的时间，因此观测的负载转矩
Figure BDA0003628247150000052
作为负载扰动的补偿信号，应按预设的比例前馈补偿到速度环输出的转矩电流中，补偿后的q轴电流指令值为
Figure BDA0003628247150000053
上一时刻q轴电流加上补偿电流
Figure BDA0003628247150000054
即：
Figure BDA0003628247150000055
当存在负载突变影响时，龙伯格观测器产生负载估算值并实时为转速环输出提供补偿，使参考电流更快适应转矩脉动，从而减小负载突变带来的影响，解决了有限集模型预测电流控制系统抗干扰性能差的问题。
进一步地，步骤六具体包括：包括以下步骤：
S61：对定子电阻R和定子电感L加以不同的权值，即分别使用λ1R和λ2L来反映参数变化；
用实际电阻和电感参数将d轴电流表示如式(12)所示：
Figure BDA0003628247150000056
(12)式中，ids(k+1)表示用实际电阻和电感参数表示的电流预测值；
预测误差Δid(k+1)定义为具有额定标称参数模型与具有不确定参数模型的差值，如下式(13)：
Figure BDA0003628247150000057
(13)式中的第一项
Figure BDA0003628247150000058
为稳态的恒定分量，因此电阻变化对预测误差影响很小，忽略不计；所以针对模型参数失配，主要对定子电感的变化进行观测和修正；
S62：将电机电感参数补偿作为预测模型的输入，对电感参数进行实时修正；由步骤五可知电感参数失配对预测误差影响不可忽略，因此在步骤一，二，三建立的电流预测模型的基础上将电感预测值作为电流预测模型的输入，实时补偿电感参数；具体包括：
S621：预测模型中的定子标称电感表示为Ln，则d轴电流预测方程为：
Figure BDA0003628247150000061
S622：将(15)式与带有观测电感的电流方程作比得到式(16)
Figure BDA0003628247150000062
通过(16)式得到的是下一时刻的定子电感观测值，将上式的k+1换成k即可得到控制系统所需的当前时刻电感观测值，如下式(17)：
Figure BDA0003628247150000063
定子电感观测值
Figure BDA0003628247150000064
作为预测模型的电感输入，能够在定子电感受环境影响而变化时，对预测模型中的电感进行实时修正，从而保证了在定子电感失配时系统的稳定运行。
S63：将负载扰动补偿和参数失配修正同时引入预测系统，即构成基于扰动补偿的有限集模型预测电流控制系统。
3.有益效果：
本发明是一种基于扰动补偿的永磁电机有限集模型预测电流控制方法，主要包括：转速PI控制器、电流预测模型、评价函数、备选电压矢量、逆变器、永磁同步电机、龙伯格扰动观测器，当存在负载突变影响时，龙伯格扰动观测器产生负载估算值并实时为转速环输出提供补偿，使参考电流更快适应转矩脉动，从而减小负载突变带来的影响，解决了有限集模型预测电流控制系统抗干扰性能差的问题。同时在定子电感受环境影响而变化时，对预测模型中的电感进行实时修正，从而保证了在定子电感失配时系统的稳定运行。
附图说明
图1为本发明的基于扰动补偿的永磁电机有限集模型预测电流控制方法的系统框图；
图2为本发明中龙伯格扰动观测器结构框图；
图3为本发明的基于扰动补偿的永磁电机有限集模型预测电流控制方法的控制框图；
图4为具体实施例中采用不同转速控制方法的永磁同步电机转速对比仿真图；
图5为本发明中对参数补偿和修正后的永磁同步电机有限集模型预测电流控制方法下的q轴电流仿真图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行具体的说明。
如附图1、2所示，基于扰动补偿的永磁电机有限集模型预测电流控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：建立永磁同步电机在两相同步旋转坐标系下的数学模型；推导电磁转矩方程及机械运动方程；
步骤二：以电流作为控制对象，构建有限集模型预测电流控制模型；
步骤三：为了确定作用于逆变器的电压矢量，构建可以确定作用于逆变器电压矢量的价值函数；
步骤四：基于步骤一至三所组成的电流环模型预测控制，对速度环引入龙伯格状态观测器；
步骤五：对电机的转矩负载变量进行估计并进行补偿；
步骤六：建立电机参数模型失配的电机模型，并对失配参数进行补偿和修正。
进一步地，步骤一具体包括：
S11：实时采集永磁同步电机的三相电流ia,ib,ic，将其进行Clark变换，得到两相静止坐标系(α,β)下的电流值iα,iβ，将电流值iα,iβ进行Park变换，得到两相旋转坐标系(d,q)下的电流值id,iq；假设磁路不饱和，不计磁滞和涡流损耗影响，空间磁场呈正弦分布；
S12：建立永磁同步电机在两相同步旋转坐标系下的数学模型，如下式(1)：
Figure BDA0003628247150000071
(1)式中，Ψd＝Ldid+Ψf为直轴磁链；Ψq＝Lqiq为交轴磁链；Ψf为永磁体磁链；Ld、Lq分别为交、直轴电感；ud、uq、id、iq分别为直轴电压、交轴电压、直轴电流、交轴电流；ωe为转子电角速度；R为定子电阻；Te为电磁转矩；
S13：电磁转矩方程及机械运动方程，如下式(2)
Figure BDA0003628247150000072
(2)式中，Te为电磁转矩；Pn为电机极对数；ωm为转子机械角速度；TL为负载转矩；B为电机的粘滞摩擦系数
进一步地，步骤二具体包括：
S21：根据步骤一建立的数学模型中的电压方程，建立以id、iq为状态变量的状态空间表达式，并通过一阶欧拉法对该状态空间表达式进行如下式(3)的离散化处理；下一时刻定子电流预测值i(k+1)由当前施加的电压矢量u(k)决定：
i(k+1)＝Fi(k)+Gu(k)+D (3)
其中：
Figure BDA0003628247150000081
S22：将三相两电平电压源逆变器中存在8个开关状态组成存在于三相两电平电压源逆变器的8个开关状态的有限控制集，如下表所示；所述8个开关状态对应6个非零电压矢量和2个零电压矢量；其中零电压矢量的选择遵循使开关次数最小的原则；
Figure BDA0003628247150000082
进一步地，步骤三具体包括：具体包括以下步骤：
S31：以电流预测为控制目标，以参考电流与预测电流之间的跟踪误差最小为约束项，构造评价函数，如下式(4)：
Figure BDA0003628247150000083
(4)式中，
Figure BDA0003628247150000084
和
Figure BDA0003628247150000085
分别表示直、交轴的电流参考矢量；由于采样时间很短，近似认为当前时刻参考值和下一时刻参考值相同；当电机预测电流值越接近参考电流值时，即评价函数g值越小，电流跟踪性能越好；将电流控制目标转换为求评价函数的最小值gmin；
S32：选择步骤S22生成的有限控制集，使评价函数最小的电流所对应的开关状态序列作为控制器的输出。
进一步地，步骤四具体包括以下步骤：
S41：将电磁转矩方程及机械运动方程改写为下式(5)：
Figure BDA0003628247150000091
(5)式中，Te＝1.5Pn(ψdiq-ψqid)；h1，h2分别表示控制转速误差更快趋近于零的反馈增益；
Figure BDA0003628247150000092
表示观测转速、
Figure BDA0003628247150000093
表示观测负载转矩；
S42：以电机交轴电流iq为输入变量，转子转速ωm为输出变量，观测转速
Figure BDA0003628247150000094
观测负载转矩
Figure BDA0003628247150000095
为状态变量，构建如下式(6)的龙伯格状态观测器状态空间表达式：
Figure BDA0003628247150000096
其中：
Figure BDA0003628247150000097
(6)式的状态空间表达式中
Figure BDA0003628247150000098
表示状态变量；
Figure BDA0003628247150000099
表示输出变量、u表示输入变量；
则观测器的误差状态方程表示为：
Figure BDA00036282471500000910
式中e表示系统误差，
Figure BDA00036282471500000911
表示e的一阶导数；
S43：选取使观测器具有负实部的期望极点，从而使观测器误差状态方程收敛；求解观测器的特征方程，得到可以使系统误差收敛为零的反馈增益矩阵H元素，具体为：
观测器的特征方程能够表示为下式(7)：
Figure BDA00036282471500000912
(7)式中，s表示极坐标下的特征变量；
假设观测器的期望极点为p1、p2，则观测器的特征方程还能表示为下式(8)：
(s-p1)(s-p2)＝0(8)；
联立式(7)和式(8)可得式(9)：
Figure BDA00036282471500000913
根据式(9)，可得出使观测器的误差收敛为零的反馈增益矩阵H中的元素h1，h2；
S44：构建龙伯格观测器；状态观测器通过离散递推的方式在控制系统中实现数字化控制，假设速度环的采样周期为Tω，对机械运动方程改写式即式(5)进行离散化即得到转速与负载观测值的递推公式为下式(10)：
Figure BDA0003628247150000101
式(10)可得到观测器的输入为电机转速和转矩电流参考值，输出为负载转矩观测值。
进一步地，步骤五具体为：将龙伯格观测器引入永磁同步电机控制系统中，由于数字控制系统中负载转矩从观测到补偿需要一定的时间，因此观测的负载转矩
Figure BDA0003628247150000102
作为负载扰动的补偿信号，应按预设的比例前馈补偿到速度环输出的转矩电流中，补偿后的q轴电流指令值为
Figure BDA0003628247150000103
上一时刻q轴电流加上补偿电流
Figure BDA0003628247150000104
即：
Figure BDA0003628247150000105
当存在负载突变影响时，龙伯格观测器产生负载估算值并实时为转速环输出提供补偿，使参考电流更快适应转矩脉动，从而减小负载突变带来的影响，解决了有限集模型预测电流控制系统抗干扰性能差的问题。
进一步地，步骤六具体包括：包括以下步骤：
S61：对定子电阻R和定子电感L加以不同的权值，即分别使用λ1R和λ2L来反映参数变化；
用实际电阻和电感参数将d轴电流表示如式(12)所示：
Figure BDA0003628247150000106
(12)式中，ids(k+1)表示用实际电阻和电感参数表示的电流预测值；
预测误差Δid(k+1)定义为具有额定标称参数模型与具有不确定参数模型的差值，如下式(13)：
Figure BDA0003628247150000107
(13)式中的第一项
Figure BDA0003628247150000108
为稳态的恒定分量，因此电阻变化对预测误差影响很小，忽略不计；所以针对模型参数失配，主要对定子电感的变化进行观测和修正；
S62：将电机电感参数补偿作为预测模型的输入，对电感参数进行实时修正；由步骤五可知电感参数失配对预测误差影响不可忽略，因此在步骤一，二，三建立的电流预测模型的基础上将电感预测值作为电流预测模型的输入，实时补偿电感参数；具体包括：
S621：预测模型中的定子标称电感表示为Ln，则d轴电流预测方程为：
Figure BDA0003628247150000111
S622：将(15)式与带有观测电感的电流方程作比得到式(16)
Figure BDA0003628247150000112
通过(16)式得到的是下一时刻的定子电感观测值，将上式的k+1换成k即可得到控制系统所需的当前时刻电感观测值，如下式(17)：
Figure BDA0003628247150000113
定子电感观测值
Figure BDA0003628247150000114
作为预测模型的电感输入，能够在定子电感受环境影响而变化时，对预测模型中的电感进行实时修正，从而保证了在定子电感失配时系统的稳定运行。
S63：将负载扰动补偿和参数失配修正同时引入预测系统，即构成基于扰动补偿的有限集模型预测电流控制系统。
具体实施例：
如附图3所示，本发明公开的基于扰动补偿的永磁电机有限集模型预测电流控制系统包括转速PI控制器、电流预测模型、评价函数、备选电压矢量、逆变器、永磁同步电机、龙伯格扰动观测器；其中电流控制环采用有电感参数补偿和修正的有限集模型预测电流控制方法，转速控制环采用PI控制方法，且将龙伯格观测器加在了速度控制环中，实时为转速环输出提供补偿，使参考电流更快适应转矩脉动，从而减小负载突变带来的影响。
如附图4所示，其中图例“MPCC+O”为本发明的基于龙伯格扰动观测器的有限集模型预测电流控制方法下的转速波形，“MPCC”为无龙伯格观测器的有限集模型预测电流控制方法下的转速波形；“PI”为传统双环PI矢量控制方法下的转速波形。通过对比可知，在跟踪给定转速1200rad/s的过程中，本发明中的方法效果更好。电机以阶跃转速1200r/min空载起动，并在0.03s及0.06s时分别突增和突减负载的转速响应曲线。在最初起动过程中，传统PI矢量控制方法下响应速度较慢，经过17ms趋于稳态，而由于观测器对负载转矩电流的补偿作用，使得改进的预测控制响应速度得到提升，动态响应时间为12ms。并且本发明的方法可以实现较小的超调，稳态运行时转速波动更小。由此说明本发明中的方法控制精度高，响应速度更快，调节时间更短。
同时，当0.03s及0.06s引入10N·m的负载扰动，无观测器FCS-MPCC因负载扰动导致转速波动较大，动态调节时间较长，而引入观测器后，其输出的扰动补偿信号有效抑制了负载突变引起的速度波动，更快地恢复到参考转速，验证了扰动观测器的可行性。
当存在负载突变影响时，扰动观测器产生负载估算值并实时为转速环输出提供补偿，使参考电流更快适应转矩脉动，从而减小负载突变带来的影响，解决了有限集模型预测电流控制系统抗干扰性能差的问题。
如附图5所示，为本发明中对参数补偿和修正后的永磁同步电机有限集模型预测电流控制方法下的q轴电流仿真图。如图中可以看出，在0.04s处电感突然增至原来的两倍，通过本发明中电感参数补偿和修正的方法使得q轴电流因电感参数失配而产生的波动得到明显抑制。因此本方案考虑了电感参数补偿和修正的永磁同步电机有限集模型预测电流控制方法有效提高了预测控制系统对电感参数变化的鲁棒性，使校正后的预测算法能够实现对交轴电流更好的跟随性，因电感误差导致的电流脉动也得到有效抑制。
虽然本发明已以较佳实施例公开如上，但它们并不是用来限定本发明的，任何熟习此技艺者，在不脱离本发明之精神和范围内，自当可作各种变化或润饰，因此本发明的保护范围应当以本申请的权利要求保护范围所界定的为准。

Claims (7)

1.基于扰动补偿的永磁电机有限集模型预测电流控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：建立永磁同步电机在两相同步旋转坐标系下的数学模型；推导电磁转矩方程及机械运动方程；
步骤二：以电流作为控制对象，构建有限集模型预测电流控制模型；
步骤三：为了确定作用于逆变器的电压矢量，构建可以确定作用于逆变器电压矢量的价值函数；
步骤四：基于步骤一至三所组成的电流环模型预测控制，对速度环引入龙伯格状态观测器；
步骤五：对电机的转矩负载变量进行估计并进行补偿；
步骤六：建立电机参数模型失配的电机模型，并对失配参数进行补偿和修正。
2.根据权利要求1所述的基于扰动补偿的永磁电机有限集模型预测电流控制方法，其特征在于：步骤一具体包括：
S11：实时采集永磁同步电机的三相电流ia,ib,ic，将其进行Clark变换，得到两相静止坐标系(α,β)下的电流值iα,iβ，将电流值iα,iβ进行Park变换，得到两相旋转坐标系(d,q)下的电流值id,iq；假设磁路不饱和，不计磁滞和涡流损耗影响，空间磁场呈正弦分布；
S12：建立永磁同步电机在两相同步旋转坐标系下的数学模型，如下式(1)：
Figure FDA0003628247140000011
(1)式中，Ψd＝Ldid+Ψf为直轴磁链；Ψq＝Lqiq为交轴磁链；Ψf为永磁体磁链；Ld、Lq分别为交、直轴电感；ud、uq、id、iq分别为直轴电压、交轴电压、直轴电流、交轴电流；ωe为转子电角速度；R为定子电阻；Te为电磁转矩；
S13：电磁转矩方程及机械运动方程，如下式(2)
Figure FDA0003628247140000012
(2)式中，Te为电磁转矩；Pn为电机极对数；ωm为转子机械角速度；TL为负载转矩；B为电机的粘滞摩擦系数。
3.根据权利要求2所述的基于扰动补偿的永磁电机有限集模型预测电流控制方法，其特征在于：步骤二具体包括：
S21：根据步骤一建立的数学模型中的电压方程，建立以id、iq为状态变量的状态空间表达式，并通过一阶欧拉法对该状态空间表达式进行如下式(3)的离散化处理；下一时刻定子电流预测值i(k+1)由当前施加的电压矢量u(k)决定：
i(k+1)＝Fi(k)+Gu(k)+D (3)
其中：
Figure FDA0003628247140000021
S22：将三相两电平电压源逆变器中存在8个开关状态组成存在于三相两电平电压源逆变器的8个开关状态的有限控制集；所述8个开关状态对应6个非零电压矢量和2个零电压矢量；其中零电压矢量的选择遵循使开关次数最小的原则。
4.根据权利要求3所述的基于扰动补偿的永磁电机有限集模型预测电流控制方法，其特征在于：步骤三具体包括：具体包括以下步骤：
S31：以电流预测为控制目标，以参考电流与预测电流之间的跟踪误差最小为约束项，构造评价函数，如下式(4)：
Figure FDA0003628247140000022
(4)式中，
Figure FDA0003628247140000023
和
Figure FDA0003628247140000024
分别表示直、交轴的电流参考矢量；由于采样时间很短，近似认为当前时刻参考值和下一时刻参考值相同；当电机预测电流值越接近参考电流值时，即评价函数g值越小，电流跟踪性能越好；将电流控制目标转换为求评价函数的最小值gmin；
S32：选择步骤S22生成的有限控制集，使评价函数最小的电流所对应的开关状态序列作为控制器的输出。
5.根据权利要求4所述的基于扰动补偿的永磁电机有限集模型预测电流控制方法，其特征在于：步骤四具体包括以下步骤：
S41：将电磁转矩方程及机械运动方程改写为下式(5)：
Figure FDA0003628247140000025
(5)式中，Te＝1.5Pn(ψdiq-ψqid)；h1，h2分别表示控制转速误差更快趋近于零的反馈增益；
Figure FDA0003628247140000026
表示观测转速、
Figure FDA0003628247140000027
表示观测负载转矩；
S42：以电机交轴电流iq为输入变量，转子转速ωm为输出变量，观测转速
Figure FDA0003628247140000028
观测负载转矩
Figure FDA0003628247140000029
为状态变量，构建如下式(6)的龙伯格状态观测器状态空间表达式：
Figure FDA0003628247140000031
其中：
Figure FDA0003628247140000032
u＝Te；
Figure FDA0003628247140000033
(6)式的状态空间表达式中
Figure FDA0003628247140000034
表示状态变量；
Figure FDA0003628247140000035
表示输出变量、u表示输入变量；
则观测器的误差状态方程表示为：
Figure FDA0003628247140000036
式中e表示系统误差，
Figure FDA0003628247140000037
表示e的一阶导数；
S43：选取使观测器具有负实部的期望极点，从而使观测器误差状态方程收敛；求解观测器的特征方程，得到可以使系统误差收敛为零的反馈增益矩阵H元素，具体为：
观测器的特征方程能够表示为下式(7)：
Figure FDA0003628247140000038
(7)式中，s表示极坐标下的特征变量；
假设观测器的期望极点为p1、p2，则观测器的特征方程还能表示为下式(8)：
(s-p1)(s-p2)＝0 (8)；
联立式(7)和式(8)可得式(9)：
Figure FDA0003628247140000039
根据式(9)，可得出使观测器的误差收敛为零的反馈增益矩阵H中的元素h1，h2；
S44：构建龙伯格观测器；状态观测器通过离散递推的方式在控制系统中实现数字化控制，假设速度环的采样周期为Tω，对机械运动方程改写式即式(5)进行离散化即得到转速与负载观测值的递推公式为下式(10)：
Figure FDA00036282471400000310
式(10)可得到观测器的输入为电机转速和转矩电流参考值，输出为负载转矩观测值。
6.根据权利要求5所述的基于扰动补偿的永磁电机有限集模型预测电流控制方法，其特征在于：步骤五具体为：将龙伯格观测器引入永磁同步电机控制系统中，由于数字控制系统中负载转矩从观测到补偿需要一定的时间，因此观测的负载转矩
Figure FDA0003628247140000041
作为负载扰动的补偿信号，应按预设的比例前馈补偿到速度环输出的转矩电流中，补偿后的q轴电流指令值为
Figure FDA0003628247140000042
上一时刻q轴电流加上补偿电流
Figure FDA0003628247140000043
即：
Figure FDA0003628247140000044
当存在负载突变影响时，龙伯格观测器产生负载估算值并实时为转速环输出提供补偿，使参考电流更快适应转矩脉动，从而减小负载突变带来的影响，解决了有限集模型预测电流控制系统抗干扰性能差的问题。
7.根据权利要求6所述的基于扰动补偿的永磁电机有限集模型预测电流控制方法，其特征在于：步骤六具体包括：包括以下步骤：
S61：对定子电阻R和定子电感L加以不同的权值，即分别使用λ1R和λ2L来反映参数变化；用实际电阻和电感参数将d轴电流表示如式(12)所示：
Figure FDA0003628247140000045
(12)式中，ids(k+1)表示用实际电阻和电感参数表示的电流预测值；
预测误差Δid(k+1)定义为具有额定标称参数模型与具有不确定参数模型的差值，如下式(13)：
Figure FDA0003628247140000046
(13)式中的第一项
Figure FDA0003628247140000047
为稳态的恒定分量，因此电阻变化对预测误差影响很小，忽略不计；所以针对模型参数失配，主要对定子电感的变化进行观测和修正；
S62：将电机电感参数补偿作为预测模型的输入，对电感参数进行实时修正；由步骤五可知电感参数失配对预测误差影响不可忽略，因此在步骤一，二，三建立的电流预测模型的基础上将电感预测值作为电流预测模型的输入，实时补偿电感参数；具体包括：
S621：预测模型中的定子标称电感表示为Ln，则d轴电流预测方程为：
Figure FDA0003628247140000048
S622：将(15)式与带有观测电感的电流方程作比得到式(16)
Figure FDA0003628247140000051
通过(16)式得到的是下一时刻的定子电感观测值，将上式的k+1换成k即可得到控制系统所需的当前时刻电感观测值，如下式(17)：
Figure FDA0003628247140000052
定子电感观测值
Figure FDA0003628247140000053
作为预测模型的电感输入，能够在定子电感受环境影响而变化时，对预测模型中的电感进行实时修正，从而保证了在定子电感失配时系统的稳定运行。
S63：将负载扰动补偿和参数失配修正同时引入预测系统，即构成基于扰动补偿的有限集模型预测电流控制系统。
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