显式模型预测控制及在电机控制
电机的模型预测控制技术研究
电机的模型预测控制技术研究1. 引言电机在现代工业中具有广泛的应用。
为了提高电机的控制精度和性能，模型预测控制技术应运而生。
本文主要研究基于电机模型预测控制技术的原理、方法和应用。
2. 模型预测控制理论概述2.1 模型预测控制概念模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种基于系统模型进行预测和优化的控制方法。
它通过对未来系统行为进行预测，并根据优化目标对当前时刻的控制信号进行调整，以实现对系统的控制。
2.2 模型预测控制过程模型预测控制主要包括以下几个步骤： - 系统建模：根据系统的动力学模型，建立系统的状态空间方程。
- 状态预测：利用系统的状态空间方程预测未来一段时间内的状态演变。
- 优化目标：根据系统的性能要求和控制目标，构建优化目标函数。
- 控制信号生成：通过求解优化问题，得到当前时刻的最优控制信号。
- 控制更新：根据当前时刻的控制信号，更新系统状态，并进行下一时刻的预测和优化。
- 控制输出：将最优控制信号应用于实际的系统中，实现对系统的控制。
2.3 模型预测控制的特点模型预测控制具有以下几个特点： - 预测优化：通过对未来状态的预测进行优化，实现对系统的优化控制。
- 多变量控制：可以同时对多个控制变量进行优化调节。
- 约束控制：可以考虑系统约束条件，保证控制信号在一定范围内。
- 鲁棒性：对参数变化和扰动有较好的鲁棒性。
- 易实现：在计算机上实现模型预测控制比较容易。
3. 电机的模型预测控制技术3.1 电机模型建立在进行模型预测控制之前，首先需要建立电机的数学模型。
根据电机的物理特性和系统动力学方程，可以建立电机的状态空间方程。
3.2 状态预测根据电机的状态空间方程和当前的状态，可以预测未来一段时间内电机的状态演变。
根据预测结果，可以确定未来时刻的最优控制信号。
3.3 优化目标构建根据电机的性能要求和控制目标，构建优化目标函数。
常见的优化目标包括最小化误差、最大化系统性能等。
永磁同步电机系统模型预测控制
01 引言
03 研究方法
目录
02 文献综述 04 参考内容
引言
随着电力电子技术、微处理器和传感器技术的快速发展，永磁同步电机 （PMSM）系统在许多领域得到了广泛应用。作为一种典型的交流调速系统，永磁 同步电机具有高效率、高精度和快速响应等优点。然而，要充分发挥这些优点， 需要依赖于精确的控制方法。模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，可 以适用于具有非线性、耦合和时变特性的复杂系统。
3、最大转矩控制
最大转矩控制是一种以最大转矩为目标函数的弱磁控制策略。通过优化控制 器参数，使电机在高速或大负载下运行时具有最大转矩，从而避免磁饱和和提高 系统性能。该方法需要建立准确的电机模型和优化算法，实现起来较为复杂。
四、应用例
在实际应用中，某型轨道车辆采用了基于最大效率控制的弱磁控制策略。通 过实时监测定子电压和电流，根据电机运行状态调整控制器参数，实现了对电机 的弱磁控制。实验结果表明，采用该控制策略的PMSM系统在高速和大负载下运行 稳定、效率高、转矩波动小，显著提高了轨道车辆的运行性能和稳定性。
在永磁同步电机控制中，模型预测控制可以实现对电机的快速、精确和稳定 控制。本次演示将介绍一种永磁同步电机系统模型预测控制的方法。
文献综述
永磁同步电机系统模型预测控制的研究已经取得了丰富的成果。研究者们针 对不同的控制目标和要求，提出了多种模型预测控制策略。例如，基于矢量控制 的模型预测控制策略可以有效地提高电机转矩的动态响应和鲁棒性；采用优化算 法的模型预测控制策略可以在保证系统性能的同时，降低控制算法的计算复杂度；
五、结论
轨道车辆用永磁同步电机系统弱磁控制策略是提高其性能的关键技术之一。 本次演示介绍了PMSM的工作原理和弱磁控制的必要性，并详细阐述了电压反馈控 制、最大效率控制和最大转矩控制等弱磁控制策略的实现方法。通过应用案例的 介绍，证明了采用最大效率控制的弱磁控制策略可以显著提高PMSM系统的性能和 稳定性。
伺服电机电流环mpc控制原理
伺服电机的电流环的MPC（模型预测控制）控制原理，是基于对PMSM（永磁同步电机）的矢量控制。
其核心思想是通过对电机的电流进行快速而精确的控制，以实现对电机转速和位置的稳定控制。
在电流环的控制器中，会将速度环PID调节后的输出作为输入，这个输入被称为“电流环给定”。
然后，这个给定值会与“电流环的反馈”值进行比较后的差值，在电流环内做PID 调节输出给电机。
这里的“电流环的反馈”并不是来自编码器的反馈，而是在驱动器内部安装在每相的霍尔元件（磁场感应变为电流电压信号）反馈给电流环的。
此外，在实际应用系统中，由于被控对象的参数不精确、外界干扰等情况的存在，开环控制会造成MPC控制器的预测输出与实际的系统输出之间存在误差值。
因此，为了提高控制精度和系统的稳定性，引入了反馈修正环节。
该环节会计算当前时刻的预测输出和系统实际输出值之间的误差，并以此来修正MPC控制器对下一时刻系统输出的预测值。
这样，求解出的最优控制量就加入了上一时刻反馈误差的考虑，从而形成了闭环控制系统，提高了控制品质和系统的抗扰性能。
智能自适应控制算法在电机控制中的应用探索
智能自适应控制算法在电机控制中的应用探索随着科技发展和智能化进步的不断加速，越来越多的电机控制系统正在转向智能自适应化。
这种控制方式可以根据不同的工况环境动态调节系统参数，主要用于提高系统自适应能力、优化控制效果、降低能耗浪费等方面，能够有效推动电机系统的高效运行。
一般而言，电机是由转子和定子两部分组成的。
我们可以用基本的控制方法，例如PI控制、模型预测控制、PID等，在转速、转矩、位置和跟踪方面实现电机的控制。
但是，这些控制技术的缺点是针对不同的工况环境而调整的参数相对固定。
这就使得既有的控制方式无法完全满足电机控制的需要，因为不同的工况环境下，电机的特性和响应是不同的，也就要求控制策略在不同的工况下进行动态调整。
这时，就要用到智能自适应控制算法。
一、智能自适应控制算法概述智能自适应控制算法是指基于计算机和人工智能控制技术，对电机控制系统进行监测、识别和调整，实现动态优化控制。
这类算法可以根据实际控制效果和系统响应情况进行反馈调整，实现实时控制。
在智能自适应控制算法中，其建模部分包含了多种不同的技术，例如人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑和支持向量机等。
通过这些技术的结合，使得系统能够更加准确地感应到现实控制环境的变化，以应对不断变化的外部干扰，从而进行实时调整。
二、智能自适应控制算法在电机驱动系统中的应用从理论角度来说，使用智能自适应控制算法可提高电机驱动系统的运行效率，提高工作质量和生产效率。
在电机调速、电机轴向、转子参数等方面，可以通过智能自适应控制算法实现更好的控制。
电机控制是一个典型的非线性控制问题，而智能自适应控制算法则在设计之初就考虑了这种非线性因素。
这种算法通过对电机的自适应纠正，并以电机行为和环境变化为条件，实现系统参数的调整。
如此一来，系统便能够适应各种不同的工况。
此外，智能自适应控制算法还可以实现在线控制，因为它可以通过实时反馈，使得系统能够及时感知到环境变化，并对系统进行快速调整，从而保证系统在任何情况下都能够有效地运行。
电机控制策略优化与实现
电机控制策略优化与实现电机控制策略优化与实现是在电动机系统中实现高效、稳定和可靠运行的关键技术。
本文将为您详细介绍电机控制策略的优化和实现方法，以提高电机系统的性能和效率。
1. 引言电机控制的目标是有效控制电机的速度、转矩和位置。
传统的电机控制策略包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。
然而，这些方法在实际应用中存在一些问题，如控制精度不高、动态响应慢等。
因此，我们需要对电机控制策略进行优化和改进。
2. 优化方法2.1 模型预测控制（MPC）模型预测控制是一种基于数学模型的控制方法，它通过预测电机的未来状态，优化控制输入，从而实现更好的控制效果。
MPC对于非线性系统和约束条件的处理更为灵活，能够提高电机控制的精度和速度响应。
2.2 自适应控制自适应控制是一种根据电机系统的实时变化，自动调整控制策略的方法。
它能够根据电机的工作状态和外部扰动，自动调整控制参数，以获得更好的控制效果。
自适应控制可以提高电机系统的鲁棒性和适应性。
2.3 最优控制最优控制是一种通过优化目标函数，找到电机系统最佳控制输入的方法。
它可以通过最小化能量消耗或最大化性能指标来实现电机系统的最优控制。
最优控制可以提高电机的效率和稳定性。
3. 实现方法3.1 硬件实现电机控制系统的硬件实现包括电机驱动器和控制器。
电机驱动器负责将控制信号转换为电机所需的电流和电压信号，而控制器则负责计算和调节控制信号，以实现所需的速度、转矩和位置控制。
选择合适的硬件设备和组件对于实现优化的电机控制策略至关重要。
3.2 软件实现电机控制系统的软件实现主要包括控制算法和编程。
选择适合的控制算法，如PID算法、模型预测控制算法或自适应控制算法，并进行合理的参数调节。
编程方面，可以使用C、C++、MATLAB等编程语言，根据控制算法进行编程实现。
3.3 参数调优在实际应用中，对电机控制策略进行参数调优是提高控制效果的关键一步。
通过分析电机系统的性能要求和实际工况，调整控制算法的参数，使其能够更好地适应系统动态响应和抵抗外部干扰。
电机控制系统中的电机精度控制技术
电机控制系统中的电机精度控制技术在现代工业生产中，电机控制系统起着至关重要的作用。
电机作为生产设备中的核心部件，其精度控制技术直接关系到整个生产系统的稳定性和效率。
本文将重点讨论电机控制系统中的电机精度控制技术，包括精度控制的重要性、常见的精度控制方法以及未来的发展趋势。
一、电机精度控制的重要性电机精度控制是指通过控制电机的速度、位置、力矩等参数，使其满足生产过程中对精度要求的调节过程。
在许多行业领域，如数控加工、半导体制造、医疗设备等，对电机的精度要求非常高。
只有在实现精准控制的基础上，才能保证产品质量、提高生产效率，从而提升企业竞争力。
二、常见的电机精度控制方法1. PID控制：PID控制是目前应用最为广泛的一种控制方法。
通过不断调节比例、积分、微分三个参数，使电机能够迅速、平稳地达到设定的目标状态。
PID控制简单易实现，但对系统稳定性和抗干扰能力要求较高。
2. 模型预测控制（MPC）：MPC是一种基于动态系统模型的控制方法，能够预测未来的状态并通过优化控制方式来实现精度控制。
MPC在复杂系统中表现出色，但计算量大、实时性差是其局限性。
3. 自适应控制：自适应控制是一种能够根据系统的动态特性自动调整参数的控制方法。
通过不断学习和优化，使电机在不同工况下都能够实现精准控制。
三、电机精度控制技术的未来发展趋势随着科技的不断进步和工业的智能化发展，电机精度控制技术也在不断创新与突破。
未来，可以预见以下几个发展趋势：1. 智能化：人工智能、大数据等新技术的应用将使电机控制系统更加智能化，能够根据环境变化和工艺要求做出及时反应。
2. 高性能：随着电机技术的不断提升，电机控制系统将具备更高的速度、精度和稳定性，能够适应更复杂的生产环境。
3. 网络化：未来电机控制系统将更多地与互联网、物联网进行连接，实现远程监控、故障诊断等功能，提高生产效率和运营管理水平。
综上所述，电机精度控制技术在工业生产中具有重要意义，不断创新和完善电机精度控制技术将有助于提高生产质量、效率和竞争力。
专访宾洋博士 从优秀到卓越,用科技创新引领行业变革
专访宾洋博士：从优秀到卓越，用科技创新引领行业变革文/曹越汽车行业诞生已有百余年的时间，随着社会的进步和全球经济的快速发展，世界范围内汽车保有量与日俱增，而传统汽车暴露出环境污染、能源消耗和安全性能等方面诸多缺点和弊端，引起来各大汽车制造商、消费者和行业专家的高度重视和关注。
很显然，传统汽车已经无法满足环境、能源和安全要求，研发以节能、环保、安全为核心的新能源且具备智能驾驶的汽车已成为亟待解决的热点和难点问题。
由于燃料电池具有清洁无污染、转换效率高、运行安静等优点，受到全球各大汽车商的青睐。
经过十多年的探索，燃料电池汽车已经取得了飞跃性的发展。
德国奔驰，美国通用和福特等世界知名品牌均推出了燃料电池混合动力样车，而其中日本丰田和韩国现代已经有量产车型面市。
汽车行业已经进入转型升级阶段，如何才能以产品生态驱动产业格局优化，香港广耀自动化控制技术有限公司的宾洋博士用实际行动给出了答案。
宾洋博士毕业于清华大学，现担任重庆理工大学教授、四川大学客座教授、香港广耀技术总监等多重职务，主要从事车辆动力学、自动化控制、新能源电动车、轮式无人驾驶平台的理论及应用等领域的研究，先后在美国及法国等多所高校、研究所从事研究工作。
经过二十多年自动化控制和汽车动力学领域的沉淀积累，宾洋博士具备了较为扎实的车辆控制理论基础和丰富的能源系统实际应用经验。
2015年，宾洋博士在香港注册成立了香港广耀自动化控制技术有限公司，专注于自动化控制技术，车用分布式混合动力能源系统、燃料电池控制及系统集成、高性能大功率DC/DC变换器及无人驾驶移动系统等方面的技术研发。
香港广耀在宾洋博士的带领下，提出以保护环境和节约能源为己任的公司企业文化口号--“For this wonderful planet”，研发了多项与汽车能源、安全相关的核心关键技术：（1）功率密度比高达>8.7KW/L（>4KW/KG）的燃料电池车用DC/DC变换器，并有望在未来两年推出面向乘用车的超高密度比183KW/L的全碳化硅DC/DC变换器B样机，解决系统轻量化和小型化的卡脖子问题；（2）显式模型预测控制算法及燃料电池混合动力控制技术，实现功率流在电池和燃料电池之间的实时优化分配，达到系统整体效率最优，同时延长燃料电池的使用寿命；（3）前/后轴分布式扭矩优化驱动技术，通过动态优化分配前/后轴的驱动力矩，实现行车过程中能耗的最优化控制；（4）通过协调电机制动过程中的制动力矩和电池SOC，实现再生制动能量回馈的最大化。
基于模型预测控制的农机主从跟随作业控制方法
农业机械学报第51卷增刊2 2020年12月doi:10.6041/j.issn.1000-1298.2020.S2.002基于模型预测控制的农机主从跟随作业控制方法徐广飞2陈美舟1苗河泉1姚文燕1刁培松1王文君1(1.山东理工大学农业工程与食品科学学院，淄博255049;2.聊城市农业科学研究院，聊城255000)摘要：针对实际环境中由于农业机械(简称农机)作业过程的作业量以及土壤条件的变化等不确定性因素的影响，导致协同作业跟随农机的行驶工况不稳定、跟随协同作业响应慢、控制困难等问题，在综合考虑不确定性以及响应性能的基础上，提岀了一种农机跟随分层控制架构，搭建农机田间作业下的纵向跟随动力学模型，并以间距保持、速度跟随、燃油经济性、加速度跟随性能为目标，进行基于模型预测控制(MPC)算法的上层控制器推导，基于前馈以及PI反馈的控制器作为下层控制，以上层控制器获得的控制加速度为目标，进行力矩(电流)跟踪，在保证抗不确定性以及干扰噪声的同时，提高跟随农机的响应能力。
通过Matlab/Simulink仿真和田间试验验证，结果表明，该控制方法可以有效解决农机作业的跟随控制问题，与滑模变结构控制器相比，能够实现稳定跟随行驶，且速度误差和加速度误差更小，速度误差控制在-0.29132~0.18001m/s,加速度误差控制在-0.05678~0.05628m/s2,稳定跟随距离误差为±0.45m,具有良好的跟随效果。
关键词：农业机械；主从跟随作业；模型预测控制；不确定性；多目标优化中图分类号：S24文献标识码：A文章编号：1000-1298(2020)S240n-10Following Operation Control Method of Farmer MachineryBased on Model Predictive ControlXU Guangfei1,2CHEN Meizhou1MIAO Hequan1YAO Wenyan1DIAO Peisong1WANG Wenjun1(1.School of Agricultural Engineering and Food Science,Shandong University of Technology,Zibo255049,China2.Liaocheng Academy of Agricultural Sciences,Liaocheng255000,China)Abstract:In the actual environment,due to the influence of uncertain factors such as the amount of agricultural machinery operation and the change of soil conditions,the driving condition of following agricultural machinery is unstable,and the response of following cooperative operation is slow,which lead to the difficulty of control.Therefore,in consideration of uncertainty and response performance,a kind of hierarchical control architecture for agriculture machinery was put forward,by building longitudinal dynamic model of agricultural machinery under the field to follow.Furthermore,taking the performance of following distance，following speed，fuel economy，following acceleration as the optimization target，the upper controller based on model predictive control(MPC)algorithm was derived to restrain uncertainty and interference noise.At the same time，to track torque(current)to improve the follow response ability of agricultural machinery，the lower layer controller based on the feedforward and feedback PI controller was designed which took the output of the upper controller-acceleration as the target.The simulation and experiment showed that this control method can effectively solve the following control problem of farm machinery pared with the sliding mode variable structure controller (SMC),this method can realize stable following driving with smaller speed error and smaller acceleration error.Speed error was controlled in the range of-0.29132~0.18001m/s and acceleration error was controlled in the range of-0.05678~0.05628m/s2.Moreover,the error of stable follow distance was within±0.45m.The control effect was proved well according to the above data.Key words:agricultural machinery；master and slave follow work；model predictive control;uncertainty;multi-objective optimization收稿日期：20200810修回日期：20200920基金项目：山东省农业重大应用技术创新项目(SD2019NJ005)、山东省农机装备研发创新计划项目(2018YF00501)、山东省重大科技创新工程项目(2018JZZYY020615)、山东省现代农业产业体系玉米创新团队机械加工岗位专家项目和国家重点研发计划项目(2018YFD030060604)作者简介：徐广飞(1991—),男，博士生，聊城市农业科学研究院助理农艺师,主要从事智能化农业机械装备研究,E-mail：*************.cn 通信作者：刁培松(1962—)，男，教授，博士生导师，主要从事现代农业机械装备研究，E-mail：***************12农业机械学报2020年0引言农业机械(简称农机)主从协同跟随作业是农机智能化的一个重要方面，随着智能农机以及自动驾驶技术的发展应用，农机跟随作业控制问题也得到了越来越多的关注。
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9
6
2Ia Ib ,
9
6
11
6
Ia
2Ib ,
9
6
2
系统参数表
p
0.00122H
4
20rad/s
无刷直流电机的显式模型预测控制 3、仿真实验：
考虑约束 1）当N=2时
状态分区图650个
无刷直流电机的显式模型预测控制
给定初始状态
1
1
定子A相电流I a 位置
定子B相电流I b
0.5
0.5
状态分区图5638个
0.83 0.82 0.81 0.8 0.79 0.78 0.77 0.76
0
200
400
600
800 1000
采样时刻
0.96
0.94
0.92
0.9
0.88
0
200
400
600
800 1000
采样时刻
输出变化曲线图
异步电机的显式模型预测直接转矩控制
3）当N=2时，严格约束
状态分区图504个
60
80
100
采样时刻
控制量变化曲线图
无刷直流电机的显式模型预测控制
转矩
0.15 0.1
0.05 0
-0.05 -0.1 0
500
1000
1500
2000
2500
3000
采样时刻
输出变化曲线图
无刷直流电机的显式模型预测控制
3）当N=2时，严格约束
Ts 0
e
Fm
Fr
Ts
d
r
sin wrTs sin k
• 输出方程
异步电机的显式模型预测直接转矩控制 3、仿真实验：
系统参数表（标幺值）
0.0108 2.4593 2.3489 0.6265 1.5937
0.8
考虑约束
1）当N=2时，取
状态分区图568个
异步电机的显式模型预测直接转矩控制
d相定子磁链 角度
模型摄动
状态分区图
李雅普诺夫函数图
价值函数图
简单查找过程
ui fi x gi x Ri
显式模型预测控制理论
优点：
适用于采样频率高、实时性要求高的系统， 扩展了模型预测控制技术的适用范围。
——如电力电子、电机等系统
目录
• 显式模型预测控制理论 • 异步电机的显式模型预测直接转矩控制 • 无刷直流电机的显式模型预测控制 • 基于DSP的无刷直流电机显式模型预测控制 • 展望
0.944 0.943 0.942 0.941 0.94
0.939 0.938
0.937
20
22
24
26
28
30
32
34
采样时刻
约束条件变化前后的输出变化曲线局部放大
目录
• 显式模型预测控制理论 • 异步电机的显式模型预测直接转矩控制 • 无刷直流电机的显式模型预测控制 • 基于DSP的无刷直流电机显式模型预测控制 • 展望
异步电机的显式模型预测直接转矩控制 1、系统控制框图：
异步电机的显式模型预测直接转矩控制
2、系统数学模型：
• 状态方程
ds
qs
cos
k 1
eFm Fr 0
Ts
0
cos wrTs
ds
qs
cos
k
Vdc
2
Ts eFmTs d P
0
0
rs
xm D
状态变化曲线图
异步电机的显式模型预测直接转矩控制
控制量u a 控制量u c
控制量u b
1
1
0.8
0.8
0.6
0.6
0.4
0.4
0.2
0.2
0
0
20
40
60
80
100
采样时刻
0
0
20
40
60
80
100
采样时刻
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0
20
40
60
80
100
采样时刻
控制量变化曲线图
异步电机的显式模型预测直接转矩控制
控制量u bp
1
0.5
0
0
20
40
60
80
100
采样时刻
1
0.5
0
0
20
40
60
80
100
采样时刻
1
0.5
控制量u bn
控制量u an
1
0.5
0
0
20
40
60
80
100
采样时刻
1
0.5
0
0
20
40
60
80
100
采样时刻
1
0.5
控制量u cn
控制量u cp
0
0
20
40
60
80100采样时刻0020
40
q相定子磁链
给定初始状态
0.96
0.245
0.95 0.94 0.93 0.92 0.91
0
200
400
600
800
1000
采样时刻
0.24 0.235
0.23 0.225
0
200
400
600
800
1000
采样时刻
0.8 0.75
0.7 0.65
0.6
0.55 0
200
400
600
800
1000
采样时刻
转矩 定子磁链长度平方
0.83 0.82 0.81
0.8 0.79 0.78 0.77 0.76
0
200
400
600
800
1000
采样时刻
0.96 0.94 0.92
0.9 0.88
0
200
400
600
800
1000
采样时刻
输出变化曲线图
异步电机的显式模型预测直接转矩控制
2）当N=3时，取
转矩 定子磁链长度平方
0
0
-0.5
-0.5
-1
0
500 1000 1500 2000 2500 3000
采样时刻
-1
0
500 1000 1500 2000 2500 3000
采样时刻
6
5
4
3
2
1
0
0
500 1000 1500 2000 2500 3000
采样时刻
状态变化曲线图
无刷直流电机的显式模型预测控制
控制量u ap
显式模型预测控制理论
离
线性时不变约束二次最优控制问题的
线
多参数二次规划求解
计
（得到状态分区及对应分区上的线性控制律 ） 算
闭
环
预
测
控
状态分区
虚 线
制 系
查表
箭 头
统
为
转
控制量
在
化
线
为
计
等
当前时刻
价
控制信号
当前时刻 系统状态
算 过
的
PWA 模
被控对象标称模型 （线性定常多变量约束状态模型）
程
型
外部干扰
无刷直流电机的显式模型预测控制 1、系统控制框图：
无刷直流电机的显式模型预测控制 2、系统数学模型：
• 状态方程
无刷直流电机的显式模型预测控制
• 输出方程
Ia 2Ib,
0
6
Ia Ib , 6
2
2Ia Ib ,
2
5
6
Te
Ia 2Ib,
5
6
7
6
Ia Ib ,
7
显式模型预测控制及在电机控制 中的应用
目录
• 显式模型预测控制理论 • 异步电机的显式模型预测直接转矩控制 • 无刷直流电机的显式模型预测控制 • 基于DSP的无刷直流电机显式模型预测控制 • 展望
目录
• 显式模型预测控制理论 • 异步电机的显式模型预测直接转矩控制 • 无刷直流电机的显式模型预测控制 • 基于DSP的无刷直流电机显式模型预测控制 • 展望
异步电机的显式模型预测直接转矩控制
定子磁链长度平方 定子磁链长度平方
图（a）未严格约束时输出变化曲线局部放大
0.954 0.952 0.95 0.948 0.946 0.944 0.942
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
采样时刻
图（b）严格约束时输出变化曲线局部放大
0.947
0.946 0.945