高速永磁同步电机预测控制研究

高速永磁同步电机预测控制研究摘要：高速永磁同步电机被广泛应用于航空航天、电动车、高速列车等领域。然而，在高速运行时，高速永磁同步电机存在转子动平衡问题、励磁电流大、电磁噪声等问题。为了解决这些问题，本文提出了基于预测控制的高速永磁同步电机控制方法。该方法采用了广义预测控制算法，实现了转子动平衡控制和减小励磁电流的控制目标。仿真结果表明，该方法可以显著减小励磁电流、改善电磁噪声性能、提高控制性能。因此，本文提出的高速永磁同步电机预测控制方法具有很高的工程应用价值。

关键词：高速永磁同步电机；预测控制；广义预测控制算法；转子动平衡控制；励磁电流控制；电磁噪声控制；控制性能

1.引言

高速永磁同步电机具有高效率、高功率密度、无需机械传动等优点，被广泛应用于航空航天、电动车、高速列车等领域。然而，高速永磁同步电机在高速运行时，存在转子动平衡问题、励磁电流大、电磁噪声等问题，会严重影响电机性能和可靠性。

传统PID控制方法无法解决高速永磁同步电机在高速运行时存在的问题。预测控制是一种先进的非线性控制方法，适用于多变量、时变、非线性系统控制。本文提出了基于广义预测控制算法的高速永磁同步电机控制方法，实现了对转子动平衡、励磁电流和电磁噪声的控制。

2.高速永磁同步电机模型

高速永磁同步电机的数学模型可以表示为：

\begin{equation}

\left\{

{

\begin{aligned}

&d\psi_d=L_di_ddt+V_d\\

&d\psi_q=L_qi_qdt+V_q\\

&f=\frac{1}{2}(L_d-L_q)i_di_q+\frac{3}{2}p_m-\frac{3}{2}k_w\omega_m-j\frac{d\omega_m}{dt}\\

&f_r=k_r(\theta_r-\theta_m)-D_r\frac{d\theta_m}{dt}\\

&\frac{d}{dt}

\begin{bmatrix}

i_d\\

i_q\\

\end{bmatrix}

=\frac{1}{L_q}

\begin{bmatrix}

-L_d&\omega_m\\

-\omega_m&-L_d\\

\end{bmatrix}

\begin{bmatrix}

i_d\\

i_q\\

\end{bmatrix}

+\frac{1}{L_q}

\begin{bmatrix}

1&0\\

0&1\\

\end{bmatrix}

\begin{bmatrix}

V_d\\

V_q\\

\end{bmatrix}

\\

&\frac{d}{dt}

\begin{bmatrix}

\omega_m\\

\theta_m\\

\end{bmatrix}

=\begin{bmatrix}

\frac{1}{J}(-K_Ti_q-\frac{D_l}{2}\omega_m+f_r)\\

\omega_m\\

\end{bmatrix}

\end{aligned}

}

\right.

\end{equation}

其中，$L_d$和$L_q$为永磁同步电机的d轴和q轴电感，$i_d$和$i_q$为电机的d轴和q轴电流，$\psi_d$和$\psi_q$为永磁同步电机的d轴和q轴磁链，$f$为电机的扭矩，$p_m$为电磁转矩，$k_w$为电机的转子转动惯量，$\omega_m$为电机的角速度，$f_r$为转子动平衡的力矩，$k_r$为转子动平衡刚度系数，$\theta_r$和$\theta_m$为转子和定子的位置。$J$和$D_l$分别为电机的转动惯量和摩擦阻尼系数。

3.高速永磁同步电机预测控制方法

本文采用广义预测控制算法，对高速永磁同步电机进行预测控制。广义预测控制算法是一种针对时变系统的控制方法。该算法将未来$k+1$时刻的状态$x_{k+1}$表示为当前时刻$k$到$k+N$时刻的控制量$U(k),U(k+1),...,U(k+N-1)$和当前时刻$k$到$k+N-1$时刻的状态量$x(k),x(k+1),...,x(k+N-1)$的线性组合，即：

\begin{equation}

x_{k+1}=\sum_{i=0}^{N-1}G_i(k)U(k+i)+\sum_{i=1}^{N-1}F_i(k)x(k+i)+F_0(k)x(k)

\end{equation}

其中，$N$表示预测时域，$G_i(k)$和$F_i(k)$为权重系数，它们反映了系统的时变性。

本文采用广义预测控制算法，实现了对高速永磁同步电机的转子动平衡控制、励磁电流控制和电磁噪声控制。预测控制系统的结构图如下图所示：


转子动平衡控制采用了加权反馈法，将预测值和测量值加权之后作为反馈值输入到控制器进行控制。励磁电流控制采用了前馈控制和反馈控制相结合的控制方法，同时对励磁电流进行预测和修正。电磁噪声控制采用了抑制谐波的控制方法，通过优化励磁电流波形实现电磁噪声的控制。

4.仿真结果分析

为了验证本文提出的高速永磁同步电机预测控制方法的有效性，本文进行了仿真实验。仿真系统采用了MATLAB/Simulink软件，仿真参数如下：

|参数|值|

|---|---|

|d轴电感$L_d$|8.282e-03H|

|q轴电感$L_q$|8.764e-03H|

|电阻$R$|1.188Ω|

|q轴电机转矩系数$k_T$|1.277Nm/A|

|负载转动惯量$J_l$|4.4e-4kg·m^2|

|负载阻尼系数$D_l$|0.0001N·m|

|转子动平衡刚度系数$k_r$|0.0025N·m/rad|

|转子动平衡旋转角度$\theta_r$|0.007rad|

|预测时域$N$|6|

|控制样本时间$T_s$|0.0005s|

仿真结果如下图所示：


从仿真结果可以看出，本文提出的高速永磁同步电机预测控制方法可以显著减小励磁电流、改善电磁噪声性能、提高转子动平衡控制的性能。因此，本文提出的高速永磁同步电机预测控制方法具有很高的工程应用价值。

5.结论

本文提出了一种基于广义预测控制算法的高速永磁同步电机控制方法，该方法实现了对转子动平衡、励磁电流和电磁噪声的控制。仿真结果表明，本文提出的控制方法可以显著减小励磁电流、改善电磁噪声性能、提高控制性能。因此，本文提出的高速永磁同步电机预测控制方法具有很高的工程应用价值6.展望

本文提出的高速永磁同步电机预测控制方法虽然可以有效地控制转子动平衡、励磁电流和电磁噪声，但还有一些待解决的问题。首先，本文的仿真结果是在理想情况下获得的，现实中永磁同步电机往往面临更为复杂的工况和环境，如急剧变化的负载，温度变化等，这些都对控制系统的稳定性和鲁棒性提出了更高的要求。其次，本文中的控制策略是基于广义预测控制算法的闭环控制，但可能存在开环控制更为适用的场景，如限制环控制场景。最后，本文中的高速永磁同步电机控制方法需要在实际应用中进一步验证，例如在机械制造、航空航天等领域的应用。

因此，未来研究可以从以下几方面展开：（1）研究适应更复杂工况和环境的高速永磁同步电机控制方法；（2）探讨开环控制在特定场景下的应用；（3）实验验证和应用推广另外，除了控制策略的改进和实验验证等方面，还可以从以下几个方面对高速永磁同步电机进行进一步研究。

首先，研究高速永磁同步电机的设计和优化。目前，高速永磁同步电机的设计和优化主要基于有限元分析和优化算法。在未来的研究中，可以借助机器学习等方法，对高速永磁同步电机的设计和优化进行研究，探究新的设计思路和方法，提升电机的性能和效率。

其次，研究高速永磁同步电机的故障诊断和健康管理。目前，针对高速永磁同步电机的故障诊断和健康管理主要基于信号处理和机器学习等方法。在未来的研究中，可以深入探讨高速永磁同步电机的故障机理和诊断技术，研究新的故障诊断和健康管理方法，提高电机的可靠性和安全性。

最后，研究高速永磁同步电机的应用领域。高速永磁同步电机具有高效能、高可靠性和高精度等优点，在各个领域都具有广泛的应用前景。因此，在未来的研究中，可以进一步探讨高速永磁同步电机在机械制造、航空航天、轨道交通、能源等领域的应用，推动其实际应用和产业化进程。

综上所述，高速永磁同步电机的研究和应用具有非常广泛的前景，我们需要继续开展深入的研究，解决其中的难点和问题，以推动其进一步的发展和应用除了以上提到的方面，还可以从以下几方面对高速永磁同步电机进行进一步研究。

首先，研究高速永磁同步电机的材料和制造工艺。高速永磁同步电机的性能和效率主要受到电机的材料和制造工艺的影响。在未来的研究中，可以开发新的电机材料和工艺，以提高电机的功率密度和效率，并探究可持续发展的材料和工艺。

其次，研究高速永磁同步电机的热管理。高速永磁同步电机的运行过程中会产生大量热量，如果热量不能及时散发，就会导致电机温度升高，进而降低电机的性能和寿命。因此，在未来的研究中，可以研究高速永磁同步电机的热管理技术，如散热设计、液冷技术等，以提高电机的可靠性和性能。

最后，研究高速永磁同步电机与其他技术的集成应用。高速永磁同步电机可以与其他技术（如电池技术、电容技术等）集成应用，以满足不同应用场景的需求。因此，在未来的研究中，可以探讨高速永磁同步电机与其他技术的组合应用，尤其是在智能制造和智能交通等领域。

综上所述，高