异步电机模型预测转矩控制若干关键问题的研究---MPC的原理和实现（上）

导读：本期文章主要介绍异步电机模型预测控制MPC的基本原理，为后期文章实现MPTC、MPCC、MPFC打下基础。

一、模型预测控制技术概述

模型预测控制 (MPC) 又称为滚动时域控制( RHC)，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，在化工等过程控制行业得到了广泛应用。由于MPC 的本质是求解一个开环最优控制问题，因此计算量较大，而电力电子与电机控制对控制的实时性要求较高，过去受制于微处理器的计算能力，MPC 在电力电子与电力传动领域鲜有实际应用。1983 年 Holtz J 等人首先提出在电力传动领域中应用模型预测控制的思想，但由于预测控制计算量较大，受制于当时的硬件成本，并未引起广泛关注。直到近年来随着数字信号处理器（DSP）计算性能的大幅提升和价格的不断降低，在低成本硬件处理器上实现各种复杂控制算法成为可能。MPC 以其原理简单、多变量控制和容易处理非线性约束等优点，吸引了众多学者对其在电力传动领域中的应用进行研究。

传统的高性能交流调速控制方式有磁场定向控制（FOC）和直接转矩控制（DTC）。 MPC 作为近些年兴起的控制策略，同FOC 相比，它无需电流内环及参数整定，直接产生逆变器驱动信号而无需脉冲调制，易于处理系统约束或者增加其它控制目标，具有结构简单、动态响应快和容易扩展等优点。同 DTC 相比，MPC 通过对电机状态进行预测来优化选择最佳电压矢量，在矢量选择上更加准确有效，而且更容易考虑包括开关频率降低在内的各种非线性约束，具有稳态性能好、控制灵活等优点。目前，MPC 在电机控制领域已经成为一个很重要的研究分支。

二、模型预测控制MPC原理介绍

2.1 模型预测控制种类介绍

模型预测控制应用于电气传动系统中时，可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) 。两者的主要区别: ( 1) 优化方式不同；CCS-MPC利用数学工具对价值函数求最优解得到最优控制量; 而FCS-MPC 利用变换器的离散性和有限性，遍历电压矢量，价值函数最小的电压矢量即最优控制量。( 2) 作用方式不同；CCS-MPC 中控制量是通过脉冲宽度调制( PWM) 方式作用于系统; 而FCS-MPC 中控制量直接作用于系统。与CCS-MPC相比，FCS-MPC 将目标优化和开关状态决策过程优化成一步，且具有概念简单、适用范围广、约束和非线性易纳入价值函数等优点，因此成为了近年来的研究热点之一。