CN116131687A - 一种永磁同步电机预测控制方法、系统及设备 - Google Patents

一种永磁同步电机预测控制方法、系统及设备 Download PDF

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CN116131687A CN202310169702.1A CN202310169702A CN116131687A CN 116131687 A CN116131687 A CN 116131687A CN 202310169702 A CN202310169702 A CN 202310169702A CN 116131687 A CN116131687 A CN 116131687A
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翟维枫
董哲
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North China University of Technology
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Abstract

本发明公开一种永磁同步电机预测控制方法、系统及设备，涉及工程控制技术领域。所述方法包括根据当前时刻的转速以及设定转速值得到电机q轴电流的参考值；根据电机d轴和电机q轴当前时刻的输出电流、电机d轴和电机q轴上一时刻的预测参数得到各待辨识模型参数的值；基于电机d轴和电机q轴当前时刻的输出电流、上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴和电机q轴当前时刻的预测电流、电机q轴电流的参考值、各待辨识模型参数的值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴和电机d轴的输出电压得到当前时刻最优基本电压矢量的PWM波，根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对电机进行控制。本发明可以准确控制电机。

Description

一种永磁同步电机预测控制方法、系统及设备
技术领域
本发明涉及工程控制技术领域，特别是涉及一种永磁同步电机预测控制方法、系统及设备。
背景技术
永磁同步电机具有体积小、高功率密度、高功率因数、高转矩电流比等特点，是高效节能，综合性能最优的驱动电机，广泛应用于高性能驱动系统中。传统的永磁同步电机调速系统基本都是采用基于矢量控制或基于直接转矩控制的控制策略来获得较高的控制性能。近年来，随着电力电子技术、微机控制技术及控制理论的发展，永磁同步电机控制技术有了很大进步。模型预测控制具有控制思想简单，便于处理非线性约束的优点，吸引了国内外学者的广泛关注，并将模型预测控制应用于电机调速系统当中。
但是，现有的模型预测控制是在电机数学模型的基础上对电机行为进行预测，该方法对永磁同步电机模型参数依赖性强，使得预测模型无法避免未建模动态因素的影响，因为现有的电机数学模型不精确，造成在现有的电机数学模型基础上进行控制时，永磁同步电机驱动系统动态性能差，电机控制精度低。
发明内容
本发明的目的是提供一种永磁同步电机预测控制方法、系统及设备，可准确控制电机。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种永磁同步电机预测控制方法，包括：
获取电机d轴当前时刻的输出电流、电机q轴当前时刻的输出电流、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压、当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压、电机d轴上一时刻的预测参数、电机q轴上一时刻的预测参数、上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流以及电机当前时刻的实际转速；所述预测参数包括输出电压和输出电流；
根据所述当前时刻的转速以及设定转速值得到电机q轴电流的参考值；
根据所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述电机d轴上一时刻的预测参数和所述电机q轴上一时刻的预测参数得到各待辨识模型参数的值；
基于所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流、所述电机q轴电流的参考值、各所述待辨识模型参数的值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压及当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压得到当前时刻最优基本电压矢量的PWM波，根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对所述电机进行控制。
可选的，所述根据所述当前时刻的转速以及设定转速值得到电机q轴电流的参考值，具体为：
采用PI算法对所述当前时刻的转速和设定转速值进行处理得到电机q轴电流的参考值。
可选的，所述根据所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述电机d轴上一时刻的预测参数和所述电机q轴上一时刻的预测参数得到各待辨识模型参数的值，具体为：
将所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述电机d轴上一时刻的预测参数和所述电机q轴上一时刻的预测参数输入辨识模型的线性回归模型得到辨识方程；
采用带遗忘因子的递推最小二乘估计法对所述辨识方程进行求解得到各待辨识模型参数的值。
可选的，所述基于所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流、所述电机q轴电流的参考值、各所述待辨识模型参数的值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压及当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压得到当前时刻最优基本电压矢量的PWM波，根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对所述电机进行控制，具体包括：
根据所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流、各所述待辨识模型参数的值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压及当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压得到当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流和当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流；
基于所述电机q轴电流的参考值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流和当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流得到当前时刻最优基本电压矢量的PWM波，根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对所述电机进行控制。
可选的，所述根据所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流、各所述待辨识模型参数的值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压及当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压得到当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流和当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流，具体为：
根据公式
Figure BDA0004100000730000031
计算当前时刻基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流和当前时刻基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流，其中，
Figure BDA0004100000730000032
表示当前时刻基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流，
Figure BDA0004100000730000041
表示当前时刻基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流，id(k)表示电机d轴当前时刻的输出电流，iq(k)表示电机q轴当前时刻的输出电流，
Figure BDA0004100000730000042
表示当前时刻基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压，
Figure BDA0004100000730000043
表示当前时刻基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压，
Figure BDA0004100000730000044
表示上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流，
Figure BDA0004100000730000045
表示上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流，a表示第一待辨识模型参数，b表示第二待辨识模型参数，c表示第三待辨识模型参数，w表示电角速度，Ts表示系统的采样周期。
可选的，所述基于所述电机q轴电流的参考值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流和当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流得到当前时刻最优基本电压矢量的PWM波，根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对所述电机进行控制，具体包括：
将所述电机q轴电流的参考值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流和当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流带入性能指标函数中，以所述性能指标函数值最小为目标得到当前时刻最优基本电压矢量；
根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对所述电机进行控制。
可选的，所述性能指标函数的计算公式为
Figure BDA0004100000730000046
其中，g表示性能指标，iqref为电机q轴电流的参考值，idref为d轴电流的参考值，
Figure BDA0004100000730000047
表示当前时刻基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流，
Figure BDA0004100000730000048
表示当前时刻基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流。
一种永磁同步电机预测控制系统，包括：
获取模块，用于获取电机d轴当前时刻的输出电流、电机q轴当前时刻的输出电流、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压、当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压、电机d轴上一时刻的预测参数、电机q轴上一时刻的预测参数、上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流以及电机当前时刻的实际转速；所述预测参数包括输出电压和输出电流；
PI控制器，用于根据所述当前时刻的转速以及设定转速值得到电机q轴电流的参考值；
参数辨识器，用于根据所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述电机d轴上一时刻的预测参数和所述电机q轴上一时刻的预测参数得到各待辨识模型参数的值；
预测控制器，用于基于所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流、所述电机q轴电流的参考值、各所述待辨识模型参数的值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压及当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压得到当前时刻最优基本电压矢量的PWM波，根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对所述电机进行控制。
一种电子设备，包括：
存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据上述所述的永磁同步电机预测控制方法。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明根据电机d轴当前时刻的输出电流、电机q轴当前时刻的输出电流、电机d轴上一时刻的预测参数和电机q轴上一时刻的预测参数得到各待辨识模型参数的值，进而得到准确的电机模型，基于电机d轴当前时刻的输出电流、电机q轴当前时刻的输出电流、上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流、电机q轴电流的参考值、各待辨识模型参数的值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压及当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压得到当前时刻最优基本电压矢量的PWM波，根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对电机进行控制，采用电机d轴的预测参数和电机q轴的预测参数对下一时刻的电压矢量的PWM波进行误差校正，使得电压矢量的PWM波更加准确，进而根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对电机进行更准确的控制。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的永磁同步电机预测控制方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的永磁同步电机预测控制系统的框图；
图3为在电机参数未发生变化时以电感参数为例的辨识结果图；
图4为在电机参数发生阶跃跳变时以电感参数为例的辨识结果图；
图5为在电机参数发生正弦形式跳变时以电感参数为例的辨识结果图；
图6为未加反馈校正器、加反馈校正器和传统的MPC在电机启动阶段和运行期间的转速输出曲线对比图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明实施例提供了一种永磁同步电机预测控制方法，包括：
步骤101：获取电机d轴当前时刻的输出电流、电机q轴当前时刻的输出电流、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压、当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压、电机d轴上一时刻的预测参数、电机q轴上一时刻的预测参数、上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流以及电机当前时刻的实际转速；所述预测参数包括输出电压和输出电流。基本电压矢量是由逆变器的直流电压乘上矢量表(8个开关顺序对应8个值)计算得到的。
步骤102：根据所述当前时刻的转速以及设定转速值得到电机q轴电流的参考值。
步骤103：根据所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述电机d轴上一时刻的预测参数和所述电机q轴上一时刻的预测参数得到各待辨识模型参数的值。
步骤104：基于所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流、所述电机q轴电流的参考值、各所述待辨识模型参数的值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压及当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压得到当前时刻最优基本电压矢量的PWM波，根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对所述电机进行控制。
在实际应用中，所述根据所述当前时刻的转速以及设定转速值得到电机q轴电流的参考值，具体为：
采用PI算法对所述当前时刻的转速和设定转速值进行处理得到电机q轴电流的参考值。
在实际应用中，所述根据所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述电机d轴上一时刻的预测参数和所述电机q轴上一时刻的预测参数得到各待辨识模型参数的值，具体为：
将所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述电机d轴上一时刻的预测参数和所述电机q轴上一时刻的预测参数输入辨识模型的线性回归模型得到辨识方程。
采用带遗忘因子的递推最小二乘估计法对所述辨识方程进行求解得到各待辨识模型参数的值。
在实际应用中，所述基于所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流、所述电机q轴电流的参考值、各所述待辨识模型参数的值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压及当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压得到当前时刻最优基本电压矢量的PWM波，根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对所述电机进行控制，具体包括：
根据所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流、各所述待辨识模型参数的值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压及当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压得到当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流和当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流。
基于所述电机q轴电流的参考值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流和当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流得到当前时刻最优基本电压矢量的PWM波，根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对所述电机进行控制。
在实际应用中，所述根据所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流、各所述待辨识模型参数的值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压及当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压得到当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流和当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流，具体为：
根据公式
Figure BDA0004100000730000091
计算当前时刻基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流和当前时刻基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流，其中，
Figure BDA0004100000730000092
表示当前时刻基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流，
Figure BDA0004100000730000093
表示当前时刻基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流，id(k)表示电机d轴当前时刻的输出电流，iq(k)表示电机q轴当前时刻的输出电流，
Figure BDA0004100000730000094
表示当前时刻基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压，
Figure BDA0004100000730000095
表示当前时刻基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压，
Figure BDA0004100000730000096
表示上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流，
Figure BDA0004100000730000097
表示上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流，a表示第一待辨识模型参数，b表示第二待辨识模型参数，c表示第三待辨识模型参数，w表示电角速度，Ts表示系统的采样周期。
在实际应用中，所述基于所述电机q轴电流的参考值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流和当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流得到当前时刻最优基本电压矢量的PWM波，根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对所述电机进行控制，具体包括：
将所述电机q轴电流的参考值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流和当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流带入性能指标函数中，以所述性能指标函数值最小为目标得到当前时刻最优基本电压矢量。
根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对所述电机进行控制。
在实际应用中，计算预测电流时需要代入8个基本电压矢量，每个电压矢量对应一组预测电流，所以可以计算出8个性能指标函数值，最小的性能指标函数值所对应的电压矢量的pwm波即为期望得到的最优电压矢量对应的pwm波。
在实际应用中，所述性能指标函数的计算公式为
Figure BDA0004100000730000101
其中，g表示性能指标，iqref为电机q轴电流的参考值，idref为d轴电流的参考值，
Figure BDA0004100000730000102
表示当前时刻基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流，
Figure BDA0004100000730000103
表示当前时刻基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流。
如图2所示，针对上述方法本发明实施例还提供了一种永磁同步电机预测控制系统，包括：
获取模块，用于获取电机d轴当前时刻的输出电流、电机q轴当前时刻的输出电流、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压、当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压、电机d轴上一时刻的预测参数、电机q轴上一时刻的预测参数、上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流以及电机当前时刻的实际转速；所述预测参数包括输出电压和输出电流。
PI控制器为图2中的PI，用于根据所述当前时刻的转速以及设定转速值得到电机q轴电流的参考值。
参数辨识器为图2中的参数辨识，用于根据所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述电机d轴上一时刻的预测参数和所述电机q轴上一时刻的预测参数得到各待辨识模型参数的值。
预测控制器为图2中的预测控制，用于基于所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流、所述电机q轴电流的参考值、各所述待辨识模型参数的值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压及当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压得到当前时刻最优基本电压矢量的PWM波，根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对图2中的PMSM进行控制。
在实际应用中，针对永磁同步电机，为便于研究，一般可假定：忽略铁心磁饱和，电动势为正弦，忽略谐波因素，忽略涡流与磁滞引起的铁损，三相对称等。在转子旋转坐标系中，永磁同步电机的动态电压模型可写成如下形式：
Figure BDA0004100000730000111
式中，Ld和Lq分别为d轴和q轴电感。对于表贴式永磁同步电机，d轴和q轴电感相同，将其统一设置为L，所以其电机模型如下：
Figure BDA0004100000730000112
由于电机内部磁场饱和的问题，在实际工作中，电机的电感会因为定子电流的变化而影响电机控制的效果，电机运行时间过长会引起温度变化，从而影响电机的电阻值，电机的磁链系数也会与出厂值有一定的偏差。所以本发明设计一种基于数据在线更新电机模型参数的算法，得到实时准确的电机模型，再利用模型预测控制算法实现对永磁同步电机系统的整体控制。
PI控制器输入数据为永磁同步电机设定的转速值与实际输出的转速值，对两者的偏差进行比例和积分运算，从而输出电机的参考电流信号，主要利用永磁同步电机的设定转速值Nref与实际输出的转速N，将偏差的比例和积分通过线性组合计算得到电机的参考电流信号，为实现d轴和q轴的电流静态解耦，将d轴电流的参考值idref设置为0。
根据公式iqref＝Kp(Nref(t)-N(t))+Ki∫(Nref(t)-N(t))dt(3)计算q轴电流的参考值，式中，iqref为q轴电流的参考值，Kp为比例控制的控制系数，Ki为积分控制的控制系数，Nref(t)为当前时刻电机的设定转速值，N(t)为电机当前时刻的实际转速，t表示时刻。其中的比例控制是根据电机转速的偏差信号，利用控制系数Kp调节控制输出，使被控量朝着减小偏差的方向变化，Kp越大，偏差减小越快，但也容易引起震荡；积分控制可以消除稳态误差，增加系统的抗高频干扰的能力，积分项对误差取决于对时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，再加上控制系数Ki的作用，控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。
在实际应用中，参数辨识器主要利用永磁同步电机实际输出的转速值和电压电流信号完成对电机模型参数的在线辨识，输出实时准确的电机模型参数。通过将电机的数学模型(2)线性化之后可以定义出公式(4)所示的电机辨识模型。
Figure BDA0004100000730000121
本发明中将待辨识的参数设计为：
Figure BDA0004100000730000122
Figure BDA0004100000730000123
Figure BDA0004100000730000124
式中，a,b,c为待辨识的电机模型参数，a表示第一待辨识模型参数，b表示第二待辨识模型参数，ud(k-1)表示电机d轴k-1时刻的输出电压，uq(k-1)表示电机q轴k-1时刻的输出电压，c表示第三待辨识模型参数，Ts为系统的采样周期，Rs为电机的定子电枢电阻，L为电机d轴或电机q轴的电感，ψf为电机的转子永磁磁链。通过参数辨识可以得到电机的模型参数，从而可以实时获取电机的准确模型。
本发明采用的是带遗忘因子的递推最小二乘法进行参数的在线辨识，对照递推最小二乘法的推导过程可以得到带遗忘因子的递推最小二乘法参数估算的迭代公式，如下公式所示：
Figure BDA0004100000730000131
Figure BDA0004100000730000132
Figure BDA0004100000730000133
式中，协方差矩阵和被辨识参数的初值设置为P(0)＝αI，
Figure BDA0004100000730000134
α为可以取充分大的正实数，一般为104～106，ε可以取充分小的正的实向量或零向量。
电机的辨识模型(4)可以整理成如下的线性回归模型的形式。
Figure BDA0004100000730000135
式中，Y(k)为输出变量矩阵，Φ(k)是包含输入输出数据的回归信息矩阵，
Figure BDA0004100000730000136
是需要辨识的参数向量，v(k)为白噪声向量。将式(11)与电机的辨识模型(4)相结合就得到了上述矩阵的具体数据信息。
Figure BDA0004100000730000137
Figure BDA0004100000730000138
Figure BDA0004100000730000139
设置参数辨识器的性能指标函数J为
Figure BDA0004100000730000141
式中，λ为遗忘因子，须选择接近于1的正数，通常不小于0.9；如果系统是线性的，应选0.95≤λ≤1。根据参数辨识器的性能指标函数J采用递推最小二乘法进行参数的在线辨识得到a,b,c的具体值。
在实际应用中，本发明利用参数辨识器得到的电机辨识模型(4)设计了基于电流的预测模型，如公式(16)所示：
Figure BDA0004100000730000142
在电机运行过程中，由于传感器检测延时和参数辨识结果不准确等原因，会影响到模型预测控制器的控制效果。在本发明中设置反馈校正器为图2中的反馈校正，反馈校正器的输入数据为预测控制器在上一时刻计算得到的当前时刻的电流预测值，将其与电机当前时刻实际电流输出值进行比较，从而输出模型预测控制的反馈校正值，并补偿到预测控制器的预测模型中，通过反馈校正器，利用电机电流的实际值与预测值的误差对基于电流的预测模型进行反馈校正，设计的反馈校正误差e(k)为
Figure BDA0004100000730000143
因此，校正之后的基于电流的预测模型即模型预测控制器为：
Figure BDA0004100000730000144
在实际应用中，对于两电平三相逆变器而言，基本电压矢量u(d轴输出电压和q轴输出电压合成的电压矢量)，包括6个非零矢量和2个零矢量。因此，预测控制器根据电流的预测模型(18)，可以预测得到8个不同的电压矢量作用下电机在下一时刻的预测电流，并将预测电流值带入到性能指标函数(19)当中，
Figure BDA0004100000730000145
选择出具有最小的性能指标函数的电压矢量作为当前时刻最优基本电压矢量，将当前时刻最优基本电压矢量对应的PWM波作为下一时刻的控制电压矢量对应的PWM发送给逆变器，再作用于永磁同步电机中。
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：
存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据上述实施例所述的永磁同步电机预测控制方法。
为了验证本发明控制方案相对于传统的MPC方法优势，本发明提供了一种利用MATLAB软件对永磁同步电机控制方法进行仿真验证的实施例：
传统的MPC方法中使用的预测模型如下：
Figure BDA0004100000730000151
传统的MPC方法使用的模型参数是电机的出厂默认参数，而本发明的控制方案则采用的在线辨识得到的实时电机参数，转速的设定值均选为1000rad/s。仿真如图3-图6所示。
图3是本发明在电机参数未发生变化时以电感参数为例的辨识结果，从图3可以看出本发明的辨识结果误差很小，在电机参数未发生变化时能够得到较准确的辨识结果。
图4和图5是本发明在电机参数时变时以电感参数为例的辨识结果，从图4可以看出，本发明在电机发生阶跃跳变时可以很快辨识出电机参数的变化，并得到实时准确的电机参数；图5展示了本发明能快速跟踪上电机参数的正弦式变化，响应迅速，结果准确。
在转速的控制效果方面，传统的MPC方法(转速N0)振荡明显，本发明方法中未加反馈校正器(转速N1)和加上反馈校正器(转速N2)的控制方案在短暂超调之后可以达到较理想的控制效果，如图6所示。从图6的小图中可以看到，在电机启动阶段，加上反馈校正器比未加反馈校正器的转速超调稍小一些，可见反馈校正器实现了设计的效果。由此可知，本发明方法与传统的MPC方法相比，能辨识得到在线精确的电机模型参数，并具备更优的转速控制性能。
本发明针对电机模型参数未知或者参数时变的永磁同步电机控制系统，提供一种基于递推最小二乘法辨识的预测控制方法，利用被控对象的输入输出数据，对永磁同步电机模型的电机参数进行在线辨识。
本发明有以下技术效果：
1、本发明是一种基于数据的预测控制方法，可以基于被控的永磁同步电机系统的实时输入输出数据进行设计与实施。
2、本发明可以在电机模型参数未知或者参数时变的背景下，辨识得到实时准确的电机模型。
3、本发明的控制思想容易理解，控制结构简单、灵活，易于实现，且便于在实际工程中应用和推广。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (9)

1.一种永磁同步电机预测控制方法，其特征在于，包括：
获取电机d轴当前时刻的输出电流、电机q轴当前时刻的输出电流、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压、当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压、电机d轴上一时刻的预测参数、电机q轴上一时刻的预测参数、上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流以及电机当前时刻的实际转速；所述预测参数包括输出电压和输出电流；
根据所述当前时刻的转速以及设定转速值得到电机q轴电流的参考值；
根据所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述电机d轴上一时刻的预测参数和所述电机q轴上一时刻的预测参数得到各待辨识模型参数的值；
基于所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流、所述电机q轴电流的参考值、各所述待辨识模型参数的值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压及当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压得到当前时刻最优基本电压矢量的PWM波，根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对所述电机进行控制。
2.根据权利要求1所述的永磁同步电机预测控制方法，其特征在于，所述根据所述当前时刻的转速以及设定转速值得到电机q轴电流的参考值，具体为：
采用PI算法对所述当前时刻的转速和设定转速值进行处理得到电机q轴电流的参考值。
3.根据权利要求1所述的永磁同步电机预测控制方法，其特征在于，所述根据所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述电机d轴上一时刻的预测参数和所述电机q轴上一时刻的预测参数得到各待辨识模型参数的值，具体为：
将所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述电机d轴上一时刻的预测参数和所述电机q轴上一时刻的预测参数输入辨识模型的线性回归模型得到辨识方程；
采用带遗忘因子的递推最小二乘估计法对所述辨识方程进行求解得到各待辨识模型参数的值。
4.根据权利要求1所述的永磁同步电机预测控制方法，其特征在于，所述基于所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流、所述电机q轴电流的参考值、各所述待辨识模型参数的值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压及当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压得到当前时刻最优基本电压矢量的PWM波，根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对所述电机进行控制，具体包括：
根据所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流、各所述待辨识模型参数的值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压及当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压得到当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流和当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流；
基于所述电机q轴电流的参考值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流和当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流得到当前时刻最优基本电压矢量的PWM波，根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对所述电机进行控制。
5.根据权利要求4所述的永磁同步电机预测控制方法，其特征在于，所述根据所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流、各所述待辨识模型参数的值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压及当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压得到当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流和当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流，具体为：
根据公式
Figure FDA0004100000690000031
计算当前时刻基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流和当前时刻基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流，其中，
Figure FDA0004100000690000032
表示当前时刻基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流，
Figure FDA0004100000690000033
表示当前时刻基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流，id(k)表示电机d轴当前时刻的输出电流，iq(k)表示电机q轴当前时刻的输出电流，
Figure FDA0004100000690000034
表示当前时刻基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压，
Figure FDA0004100000690000035
表示当前时刻基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压，
Figure FDA0004100000690000036
表示上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流，
Figure FDA0004100000690000037
表示上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流，a表示第一待辨识模型参数，b表示第二待辨识模型参数，c表示第三待辨识模型参数，w表示电角速度，Ts表示系统的采样周期。
6.根据权利要求4所述的永磁同步电机预测控制方法，其特征在于，所述基于所述电机q轴电流的参考值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流和当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流得到当前时刻最优基本电压矢量的PWM波，根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对所述电机进行控制，具体包括：
将所述电机q轴电流的参考值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流和当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流带入性能指标函数中，以所述性能指标函数值最小为目标得到当前时刻最优基本电压矢量；
根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对所述电机进行控制。
7.根据权利要求6所述的永磁同步电机预测控制方法，其特征在于，所述性能指标函数的计算公式为
Figure FDA0004100000690000041
其中，g表示性能指标，iqref为电机q轴电流的参考值，idref为d轴电流的参考值，
Figure FDA0004100000690000042
表示当前时刻基本电压矢量对应的电机d轴下一时刻的预测电流，
Figure FDA0004100000690000043
表示当前时刻基本电压矢量对应的电机q轴下一时刻的预测电流。
8.一种永磁同步电机预测控制系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取电机d轴当前时刻的输出电流、电机q轴当前时刻的输出电流、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压、当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压、电机d轴上一时刻的预测参数、电机q轴上一时刻的预测参数、上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流以及电机当前时刻的实际转速；所述预测参数包括输出电压和输出电流；
PI控制器，用于根据所述当前时刻的转速以及设定转速值得到电机q轴电流的参考值；
参数辨识器，用于根据所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述电机d轴上一时刻的预测参数和所述电机q轴上一时刻的预测参数得到各待辨识模型参数的值；
预测控制器，用于基于所述电机d轴当前时刻的输出电流、所述电机q轴当前时刻的输出电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机d轴当前时刻的预测电流、所述上一时刻最优基本电压矢量对应的电机q轴当前时刻的预测电流、所述电机q轴电流的参考值、各所述待辨识模型参数的值、当前时刻各基本电压矢量对应的电机q轴的输出电压及当前时刻各基本电压矢量对应的电机d轴的输出电压得到当前时刻最优基本电压矢量的PWM波，根据当前时刻最优基本电压矢量的PWM波对所述电机进行控制。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据权利要求1至7中任一项所述的永磁同步电机预测控制方法。
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