[发明专利]一种感应电机多步模型预测控制方法

说明书

本发明一种感应电机多步模型预测控制方法，通过对最优电压矢量和次优电压矢量为基础的模型进行第二拍预测，根据k+2时刻以最优电压矢量和次优电压矢量为基础的预测值进行比较，选择出最终作用于逆变器的电压矢量，由于仅对以最优电压矢量和次优电压矢量为基础的模型进行多步预测，从而显著降低了算法的计算量，提高了多步模型预测控制的实用性。本发明解决了现有技术中存在的多步模型预测控制计算量大的问题。

技术领域

本发明属于高性能感应电机调速控制技术领域，具体涉及一种感应电机多步模型预测控制方法。

背景技术

感应电机具有制造成本低、坚固耐用、运行可靠、价格低廉等一系列优点，因此在工业领域、交通运输、国防军事装备、电力、煤炭、冶金、塑胶、石化、食品以及纺织行业等国民经济的各个方面得到了广泛应用。然而，感应电机本质上是一个具有非线性、多变量、强耦合、参数时变和大干扰特点的复杂对象，需要先进的控制算法对其进行高性能控制，以进一步提高其控制性能。

模型预测控制作为一种新型控制方法近年来在电力电子领域获得了广泛关注，该方法具有动态特性好、灵活度高以及易于处理包含约束条件的多变量控制问题等优点。模型预测控制的基本原理提供了一种与众不同的进行能量处理的方法，该方法将功率变换器看成是非线性的、离散的执行器。在模型预测控制系统中，控制动作通过单一控制器实现，而控制器的动作通过从所有可能状态中获取，并且最终的最优动作通过使代价函数最小来获得。在模型预测控制算法中，为了降低整体计算量，通常采用一步预测的方式，而如果能够对未来多步内电机的控制行为进行评估，则可保证电机在具备良好动、静态性能的同时，有效减小逆变器的开关频率，这在中高压大功率和多电平驱动场合具有重要的实际意义。然而，在“多步策略”的实现过程中，经典预测模型的计算复杂度较高，且随预测步长的增加，有限集模型预测控制所需的穷举寻优时间呈指数形式快速增加，导致“多步策略”难以在较短离散控制周期内实现。

发明内容

本发明的目的是提供一种感应电机多步模型预测控制方法，解决了现有技术中存在的多步模型预测控制计算量大的问题。

本发明所采用的技术方案是，一种感应电机多步模型预测控制方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1：以感应电机定子电流和定子磁链为状态变量，建立感应电机在两相静止坐标系下的数学模型；

步骤2：基于步骤1得到的感应电机在两相静止坐标系下的数学模型，假设当前时刻为k时刻，则对k+1时刻定子磁链和电磁转矩进行预测，得到定子磁链预测值和电磁转矩预测值；

步骤3：设计代价函数，根据步骤2中得到的k+1时刻定子磁链和电磁转矩预测值计算代价函数，使代价函数值最小的电压矢量即为k+1时刻的最优电压矢量，对应的代价函数值为G_min1(k+1)；使代价函数值仅大于G_min1(k+1)的电压矢量即为k+1时刻的次优电压矢量u_sub(k+1)，其对应的代价函数值为G_min2(k+1)，基于上述步骤可得k+1时刻的最优电压矢量和次优电压矢量。