基于超局部模型和滑模观测器的电流梯度更新方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及电流控制领域，具体涉及一种基于超局部模型和滑模观测器的电流梯度更新方法及装置。该方法及装置通过对基于超局部模型的永磁同步电机模型进行离散化处理，结合逆变器对应的电压矢量，获得与电压矢量相对应的电流梯度，利用滑模观测器对超局部模型中涉及到的参数进行观测，并结合超局部模型，对电流梯度进行更新。提高了电流梯度的更新频率，从而提高电流预测的准确度和系统的控制性能。提高电流预测的准确度和系统的控制性能。提高电流预测的准确度和系统的控制性能。

【技术实现步骤摘要】
基于超局部模型和滑模观测器的电流梯度更新方法及装置


[0001]本专利技术涉及电流控制领域，具体而言，涉及一种基于超局部模型和滑模观测器的电流梯度更新方法及装置。

技术介绍

[0002]为了解决数字信号处理器存在的延迟，提高控制系统的电流跟踪精度，永磁同步电机采用预测电流控制方法，通过两步预测，从而减小数字信号处理器的延迟造成的影响。然而，参数失配以及被控对象的非线性将会直接作用在控制系统中，影响电流的预测精度，除了对参数进行辨识外，另一种方法就是采用无模型预测电流控制的方式。由于无模型预测电流控制需要电压矢量对应的电流变化梯度，因此，电流梯度的更新频率将直接影响电流预测的结果。传统的电流梯度更新方法存在更新频率慢和施加非最优电压矢量等问题，这些问题会增大电流预测的误差，增加电流环的谐波，从而影响系统输出转矩的稳定性。因此，需要研究和设计新型电流梯度更新方法来提高电流预测的准确度，提高电流梯度的更新频率并施加最优电压矢量，提高控制系统的电流环跟踪精度，实现永磁同步电机的高性能电流环控制。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于超局部模型和滑模观测器的电流梯度更新方法，其特征在于，包括以下步骤：通过对基于超局部模型的永磁同步电机模型进行离散化处理，结合逆变器对应的电压矢量，获得与电压矢量相对应的电流梯度；利用滑模观测器对超局部模型中涉及到的参数进行观测，并结合超局部模型，对电流梯度进行更新。2.根据权利要求1所述的基于超局部模型和滑模观测器的电流梯度更新方法，其特征在于，所述利用滑模观测器对超局部模型中涉及到的参数进行观测，并结合超局部模型，对电流梯度进行更新，包括：将八个电压矢量对应的电流梯度存入表格中，结合k时刻输出的电压矢量和代价函数，对k+2时刻输出的电压矢量进行选择，同时对表格中与输出电压矢量相对应的电流梯度进行更新。3.根据权利要求2所述的基于超局部模型和滑模观测器的电流梯度更新方法，其特征在于，所述方法中q轴的参考电流由速度环控制器获得，d轴的参考电流设置为0，预测电流控制将输出作用在逆变器上的电压矢量，记为S
a
、S
b
、S
c
，实现永磁同步电机的无模型预测电流控制。4.根据权利要求3所述的基于超局部模型和滑模观测器的电流梯度更新方法，其特征在于，永磁同步电机的离散模型为：其中，i
d
(k)和i
q
(k)分别为当前采样周期d、q轴的电流值；u
d
(k)和u
q
(k)分别为当前采样周期d、q轴的电压值；i
d
(k+1)和i
q
(k+1)分别为下一采样周期d、q轴的电流值；R
s
、L
s
分别为永磁同步电机的电阻和电感；ω
r
、分别为永磁同步电机的电角速度和磁链；T
s
为永磁同步电机电流环的采样周期。5.根据权利要求4所述的基于超局部模型和滑模观测器的电流梯度更新方法，其特征在于，无模型预测电流控制的控制公式如下：其中，i
s
(k)为当前采样周期(k)的电流值；i
s
(k+1)为下一采样周期(k+1)的电流估计值；i
s
(k+2)为下一采样周期的下次采样周期(k+2)的电流预测值；Δi
s
(k)|
u(k)
和Δi
s
(k+1)|
u(j)
分别为当前采样周期(k)和下一采样周期(k+1)的电流梯度，分别对应的电压矢量为u(k)和u(j)。6.根据权利要求5所述的基于超局部模型和滑模观测器的电流梯度更新方法，其特征在于，超局部模型的表达式为：
其中，U(t)和Y(t)分别为系统的输入和输出；α为比例因子；F(t)为系统的已知项和未知项的总和，包含系统的多个部分。7.根据权利要求6所述的基于超局部模型和滑模观测器的电流梯度更新方法，其特征在于，基于超局部模型的永磁同步电机模型表示为：其中，其中，对公式(4)进行离散化处理可得：其中，F
d
(k)和F
q
(k)分别为当前采样周期永磁同步电机d、q轴已知项和未知项...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓永停，孙征，王建立，李洪文，
申请(专利权)人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，
类型：发明
国别省市：