异步电机模型预测磁链控制MPFC学习

导读：本期主要介绍异步电机模型预测磁链控制（MPFC），与模型预测转矩控制（MPTC）进行对比。

图1 异步电机模型预测转矩控制（MPTC）

传统的模型预测控制( MPC) 以电磁转矩和定子磁链的幅值为控制变量，在目标函数中需要设计一个权重系数，而目前尚无完善的理论来设计该权重系数，多采用试凑的方法得到，从而限制了MPC 在实际工业中的应用。通过解析推导感应电机的内部关系，将定子磁链幅值与转矩的控制转换为对一个等效定子磁链矢量的控制，提出了模型预测磁链控制( MPFC) 的解决方案，从而避开了传统MPC中权重系数设计困难的难题，降低了算法复杂度。

一、MPFC工作原理

图2 异步电机模型预测磁链控制（MPFC）

传统的MPTC以电磁转矩与定子磁链的幅值为控制变量，其相应的目标函数为：

为了获取高性能的控制效果，设计合适的权重系数kψ非常重要，但目前权重系数的设计大都是通过经验与仿真得到，缺乏必要的理论基础。因此在实际应用中模型预测转矩控制具有一定的局限性。

基于异步电机的内在关系，通过推导发现对电磁转矩与定子磁链幅值的控制可以转换为对一个等效定子磁链矢量的控制，从而省却了权重系数的设计，减小了控制算法的复杂度，进一步提高了MPC 的实用性。以该等效定子磁链矢量为控制目标，相应的目标函数为：

首先就是求得定子磁链参考值，其为复矢量，所以要确定定子磁链的幅值和相角。

1.1确定参考定子磁链的幅值

在不考虑弱磁以及效率优化的情况下，定子磁链的幅值可以设为额定值，即：