孙君放, 解 伟, 陈祥林, 林晓刚, 赵宇纬
(1.福州大学 电气工程与自动化学院,福建 福州 350108;2.中国科学院海西研究院 泉州装备制造研究所,福建 泉州 362000)
模型预测控制(MPC)是20世纪70年代后期出现于工业工程控制领域的一类计算机控制算法,在过程控制行业得到广泛应用[1]。20世纪80年代中期在电力传动领域中提出应用模型预测控制的思想[2]。但因MPC计算量较大的原因,受微处理器硬件的限制,在实时性要求较高的电力传动领域应用较少[3]。
随着数字信号处理器持续发展,MPC逐渐成为功率转换和驱动器控制中新兴的替代方法,相比于高性能交流变频器的标准解决方案的2种传统策略:磁场定向控制(FOC)和直接转矩控制(DTC)。该方法具有动态响应迅速、控制灵活等优势,在交流电机控制领域得到了广泛应用[4-6]。
MPC策略根据优化方式和作用场合,可大致分为连续控制集模型预测控制(CCS-MPC)和有限控制集模型预测控制(FCS-MPC)[7-10]。与CCS-MPC相比,由于FCS-MPC易于非线性和约束控制,具有很好的鲁棒性及实际应用[11]。应用于电力传动领域的FCS-MPC根据其控制目标的不同又大致可分为预测电流控制(PCC)和预测转矩控制(PTC)。PCC和PTC均是以控制变量的误差最小化为目标设计价值函数选出最佳电压矢量并输出下一时刻相应的开关状态。PCC仅考虑电流参考值与实测值之间的误差,其计算时间快,但由于其不是直接以电磁转矩为控制目标,难以确保电磁转矩的控制效果[12-13];PTC利用权重系数把转矩和磁链参考值与预测值之间差值构成价值函数进行预测,其静动态性能良好,且具有较小的转矩脉动[14]。……