基于无速度传感器的感应电机模型预测电流控制策略研究

Electric motors and their control systems are core parts of industrial automations, such as equipment manufacturing and industrial robots. Due to the simple structure, low cost and high reliability, Induction machine has been one of the most widely used motors. The advanced control system of induction machine plays an important role for improvement of production efficiency. Model Predictive Control (MPC) is based on the online receding horizon optimization. MPC is a closed-loop control method, which obtains the best output via optimizing objection function. This project uses MPC for Induction Machine. A Finite Control Set Predictive Current Control (FCS-PCC) is developed. The aims of the controller are to improve the current qualities, to reduce torque ripples, to increase system dynamics and to solve the problem of system constraints like over-current protection. For decreasing the cost and improving the system reliability over disturbances, this project uses the FCS-PCC method in sensorless applications. Sliding Mode theory is applied into Model Reference Adaptive Systems for a better performance at low speed range. This project develops a high performance control methods for alternating current machines. It also makes big senses for solving industrial engineering problems.

电机及其控制系统是装备制造、工业机器人等自动化过程的核心组成部分。感应电机具有结构简单、成本低、可靠性高等优点，是工业中应用最为广泛的电机之一。先进的感应电机控制策略对提高生产效率起着至关重要的作用，是国内外永恒的研究主题。模型预测控制（MPC）方法是一类基于滚动优化算法的原理，通过优化目标函数来获取系统的最佳输出的闭环优化控制策略。本项目将MPC引入感应电机控制系统当中，设计一种有限集模型预测电流控制器（FCS-PCC）。控制器旨在提高系统的电流质量、减小系统的转矩脉动、加快系统的动态响应以及有效的解决系统约束（过流保护等）问题。为降低系统的成本和提高系统的抗干扰能力，本项目将FCS-PCC方法应用在无传感器场合。将滑模理论应用到模型参考自适应算法，提高系统在低速范围的速度估计精度。本项目的开展，为交流电机控制策略提供高性能的解决方案以及解决工程实践问题都具有积极意义。

尽管模型预测控制（MPC）方法在工业界已经发展了数十年，但是FCS-MPC算法在电机控制系统中的应用，还处于发展的初期阶段。FCS-MPC代表了一类新颖的控制方法，具有重要的理论意义和科学实用价值。针对FCS-PCC算法的深入研究，并且将该方法与传统DTC和FOC方法进行全面的理论分析和试验比较，仔细探讨各种方法的优劣，并根据FCS-PCC算法的特点，设计出全速度范围内适用的观测器，实现FCS-PCC的无传感器应用，对电机控制系统的科学研究以及工程实践都具有重大的指导意义。. 内容：（1）设计感应电机的模型预测电流控制器（FCS-PCC）。将感应电机数学模型和逆变器离散化模型直接考虑到控制器的设计当中。在目标函数（objection function）中全盘考虑系统约束、电流控制、开关频率等问题。（2）设计基于无差拍控制思想的感应电机多步长FCS-PCC方法。多步预测控制理论，不仅考虑了下一时刻（k + 1）的系统性能，而且考虑了（k + n）时刻的系统性能。（3）设计对应FCS-PCC算法的无传感器应用观测器。（4）设计基于补偿的感应电机预测控制模型。根据有限集（FCS）理论，在控制器中，基于预测模型，FCS-PCC考虑所有的开关状态，并进行最优求解。(5) 验证、分析和比较。深入全面分析和比较FCS-PCC与模型预测转矩控制（FCS-PTC）、直接转矩控制（DTC）、磁场定位控制（FOC）的理论结构和实验性能。. 重要结果及关键数据：通过项目的完整执行，理论分析和实践证明，提出的无传感器预测电流控制，具有较为理想的动态性能、电流质量、控制精度及速度估测能力。相比于直接转矩控制系统，PCC系统与DTC具有极为相似的动态特性，然而其转矩误差比DTC要小的多，同时内环参数比DTC少了3个。相比于FOC系统，PCC系统快速性更好，并且内环比FOC少了4个参数，在电流质量上二者极为相似。自适应的观测器设计，保障了系统低速情况下的估计精度。. 科学意义：无传感器预测电流系统，实现了系统的低成本，提高了系统可靠性及动态响应速度，是极具潜力的伺服电机系统控制器方案。