永磁同步电动机广义预测控制的研究
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摘要
永磁同步电动机(Permanent Magnet Synchronous Motor,以下简写PMSM),与普通交流电机相比,具有效率高,功率密度高、启动转矩大、响应速度快、开环转速精度高、等诸多优点。但是由于PMSM本身固有的强耦合、非线性等特点,使得传统的控制方法不能实现系统的最优。本文以PMSM为研究对象,以广义预测(Generalized Predictive Control)这一基于对象参数模型的算法为控制算法,进行了仿真与试验研究。
     在全面系统地分析和总结了PMSM的数学模型的基础上,推导总结了永磁同步电动机的微分方程组、线性化和非线性状态方程。同时,详细阐述了标准的广义预测控制的基本原理,并推导了其中的矩阵计算和优化策略。在前两章的基础上,对永磁同步电动机的广义预测控制的方法进行了推导和分析。并在PMSM转子坐标系中进行了电流解耦。在分析了PMSM系统单变量CARIMA模型后,进行了PMSM线性状态方程的多变量预测控制的研究,分析PMSM的微分方程组,在此基础上,推导出给定性能指标下,基于线性状态方程的多变量预测控制律。本文利用仿真工具MATLAB6.5对系统进行了建模及仿真,在MATLAB环境下,对广义预测控制器的预测时域及加权序列的特性进行了仿真分析。
     最后介绍了PMSM预测控制系统的硬件构成及软件流程。并给出了试验波形。
Compared with normal Synchronous Motors, the Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) is effective, high pull-in torque, fast speed response and well speed precision in open loop. But it is hard to get the optimum of the system by the inherent coupling and non-linearity of the PMSM. So, based on the Transvector Control, the scheme of Generalized Predictive Control (GPC) is studied for PMSM. And the result of simulation and experiment are given.
    The system models of PMSM are analized and the standard Gerneralized predictive control are expressed. Based on the analysis of the math models of PMSM, the Single Inpute and Single Output (SISO) Controlled auto-regressive intergrated moving average (CARIMA) model is setup in the rotor's reference frame, and it is used to implement the GPC scheme of the PMSM. And in the design of current predictive controller, a decoupling method of current and voltage with a state feedback in the rotor's reference frame is proposed. Based on the state equations, the optimal control law is obtained. Then the predictive controller based on nonlinear state equations is discussed. In chapter 6, Fast algorithm of predictive control and the analyse of the simulation system, and the parameters of the GPC controller is discussed in the MATLAB.
    At last, the implementation of predictive control of PMSM is presentation.
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