一种基于超局部模型的无模型预测电流控制方法技术

技术编号:24588273 阅读:439 留言:0更新日期:2020-06-21 02:12
本发明专利技术提供了一种基于超局部模型的无模型预测电流控制方法,包括:步骤A:根据异步电机超局部模型,采用间接磁场定向控制,并利用复矢量描述将异步电机超局部模型的电流控制简化为一阶系统;步骤B:根据步骤A中简化的一阶系统,将所述一阶系统与智能PI结合,得到闭环系统的输入;步骤C:采用微分代数法在短时间内估计F,F为包含系统的结构信息且包含了系统的未知部分和干扰的变量;步骤D:将超局部无模型控制与异步电机间接磁场定向预测电流控制相结合,根据异步电机两相静止坐标系下复矢量数学模型及超局部模型,求取F的估计值。本发明专利技术的方法极大地提高了模型预测控制(MPC)对电机参数的鲁棒性。

A model free predictive current control method based on superlocal model

【技术实现步骤摘要】
一种基于超局部模型的无模型预测电流控制方法
本专利技术涉及一种异步电机的超局部模型设计策略,具体涉及一种基于超局部模型的无模型预测电流控制方法。
技术介绍
模型预测控制(MPC)是20世纪70年代后期出现于工业工程控制领域的一类计算机控制算法,在化工等过程控制行业得到了广泛应用。MPC作为近些年兴起的控制策略,同矢量控制(VOC)相比,它无需电流内环及参数整定,直接产生逆变器驱动信号而无需脉冲调制,易于处理系统约束或者增加其他控制目标,具有结构简单、动态响应快和容易扩展等优点。同直接转矩控制(DTC)相比,MPC通过对电机状态进行预测来优化选择最佳电压矢量,在矢量选择上更加准确有效,而且更容易考虑包括开关频率降低在内的各种非线性约束,具有稳态性能好和控制灵活等优点。然而,MPC在预测过程和控制过程中使用到大量的电机参数进行计算,当电机受到外部扰动和电机参数发生变化时,预测产生的最优电压矢量将发生偏差,从而影响到电机的整体控制性能。
技术实现思路
为了提高MPC的参数鲁棒性,本专利技术提出一种将超局部无模型控制思想与异本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于超局部模型的无模型预测电流控制方法,包括:/n步骤A:根据异步电机超局部模型,采用间接磁场定向控制,并利用复矢量描述将异步电机超局部模型的电流控制简化为一阶系统;/n步骤B:根据步骤A中简化的一阶系统,将所述一阶系统与智能PI结合,得到闭环系统的输入;/n步骤C:采用微分代数法在短时间内估计F,F为包含系统的结构信息且包含了系统的未知部分和干扰的变量;/n步骤D:将超局部无模型控制与异步电机间接磁场定向预测电流控制相结合,根据异步电机两相静止坐标系下复矢量数学模型及超局部模型,求取F的估计值。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于超局部模型的无模型预测电流控制方法,包括:
步骤A:根据异步电机超局部模型,采用间接磁场定向控制,并利用复矢量描述将异步电机超局部模型的电流控制简化为一阶系统;
步骤B:根据步骤A中简化的一阶系统,将所述一阶系统与智能PI结合,得到闭环系统的输入;
步骤C:采用微分代数法在短时间内估计F,F为包含系统的结构信息且包含了系统的未知部分和干扰的变量;
步骤D:将超局部无模型控制与异步电机间接磁场定向预测电流控制相结合,根据异步电机两相静止坐标系下复矢量数学模型及超局部模型,求取F的估计值。


2.根据权利要求1所述的基于超局部模型的无模型预测电流控制方法,其中,所述步骤A包括:
根据异步电机超局部模型:y(n)=F+αu,其中y为系统输出变量,系统阶次n≥1,输入变量权重系数α为常数值,由调试得到,F包含了系统的结构信息,并包含系统的未知部分和干扰,u为系统输入变量;采用间接磁场定向控制,并利用复矢量描述将其电流控制简化为一阶系统;取n=1,异步电机超局部模型可改写为:
y(1)=F+αu(1)。


3.根据权利要求1所述的基于超局部模型的无模型预测电流控制方法,其中,所述步骤B包括:
根据步骤A中简化的一阶系统,将所述一阶系统与智能PI结合,得到闭环系统的输入:



式中y*输出参考值,e=y-y*为跟踪误差,KP和KI分别为比例系数和积分系数,通过调节...

【专利技术属性】
技术研发人员:张永昌黄朋张博越
申请(专利权)人:北方工业大学
类型:发明
国别省市:北京;11

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