基于模型预测控制MPC的永磁同步电机非线性终端滑模控制仿真研究

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@小白创作中心

基于模型预测控制MPC的永磁同步电机非线性终端滑模控制仿真研究

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/Yan_she_He/article/details/147057919

永磁同步电机（PMSM）因其高功率密度、高效率等优势，在电动汽车、工业驱动等领域广泛应用。传统控制策略如矢量控制（FOC）和直接转矩控制（DTC）虽能实现高精度控制，但在处理非线性、参数扰动和多目标优化时存在局限性。模型预测控制（MPC）通过滚动优化和预测模型实现多变量协同控制，而非线性终端滑模控制（TSMC）则通过有限时间收敛特性增强系统的鲁棒性。两者的结合可兼顾动态响应与抗扰能力，成为当前研究热点。

核心控制策略原理

模型预测控制（MPC）

基本原理：MPC基于系统模型预测未来状态，通过优化目标函数（如最小化转矩脉动、开关损耗）选择最优控制输入序列。其离散特性与电力电子器件的开关特性天然匹配，无需PWM调制。
优势：
多目标优化能力：可同时优化电流谐波、逆变器损耗等参数。
适应非线性系统：直接处理电机非线性方程，无需线性化。
动态性能优越：在突加载、突减速场景下响应更快。

非线性终端滑模控制（TSMC）

核心思想：通过非线性滑模面设计，使系统状态在有限时间内收敛至平衡点，避免传统滑模的渐近收敛问题。
关键公式：典型终端滑模面可表示为：
优势：
有限时间收敛：动态响应速度优于线性滑模。
强鲁棒性：对参数摄动和外部扰动不敏感。
简化实现：无需精确电机模型。

MPC与TSMC的融合策略

分层架构：
外环（MPC） ：预测电机未来状态（如转速、转矩），生成参考电流或电压指令。
内环（TSMC） ：快速跟踪参考指令，抑制电流谐波和参数扰动。
代价函数设计：在MPC的优化目标中引入滑模面的收敛条件，例如：

仿真模型设计与参数设置

典型仿真框架

软件平台：Matlab/Simulink，支持FOC、MPC和TSMC模块的集成。
控制结构：
坐标变换：Clarke/Park变换实现三相电流到dqdq轴的解耦。
MPC预测模型：离散化电机方程（如状态空间模型），预测时域通常为5-10步。
TSMC控制器：设计非奇异终端滑模面，避免控制量发散。

抗扰与鲁棒性验证

扰动注入：在仿真中引入负载突变（如阶跃转矩变化）和参数摄动（如±25%电感偏差）。
评价指标：
动态响应：转速超调量<5%，调节时间<0.1s。
稳态误差：电流谐波畸变率（THD）<3%。
鲁棒性：在参数摄动下，转速波动范围<±20rpm。

仿真结果分析

性能对比（MPC-TSMC vs FOC）

指标	MPC-TSMC	传统FOC
转速跟随误差	<1%	3%-5%
转矩脉动	降低30%-50%	较高（受PWM调制影响）
突加载恢复时间	0.05s	0.1s
参数敏感性	低（TSMC鲁棒性补偿）	高（依赖PI参数整定）