采用自适应遗忘因子的永磁同步电机预测电流控制

作者：龙涛; 刘蕴博; 常九健

来源：重庆理工大学学报：自然科学, 2023, 37(05): 29-36.

DOI：10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.05.004

• 模型预测控制
• 参数辨识
• 最小二乘法
• 自适应遗忘因子
• 参数鲁棒性

由于模型预测控制(model predictive control, MPC)是基于电机模型实现预测控制的，电机实际参数与预测模型参数的不匹配会导致控制系统的控制效果下降。针对此问题提出一种采用自适应遗忘因子的最小二乘法参数辨识，该方法通过变化的遗忘因子调节辨识过程中旧数据的遗忘程度，使辨识结果具有快速的收敛性且能够稳定地跟随电机参数变化。通过辨识电机参数对预测模型的参数进行实时修正，可以有效降低因电机参数变化而导致的电流和转矩的波动，提高MPC算法的控制性能，提升MPC的参数鲁棒性。最后用Matlab/Simulink进行仿真分析，验证了该方法的有效性。

• 单位
  合肥工业大学