电机模型计算、感应电机控制方法及其装置、感应电机与流程
本公开属于感应电机控制的技术领域，涉及一种电机模型计算、感应电机控制方法及其装置、感应电机，即一种电机模型计算方法、一种电机模型计算模块、一种感应电机控制方法、一种感应电机控制装置以及基于该控制方法的感应电机。
背景技术：
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
模型预测控制(modelpredictivecontrol，mpc)最初出现在上个世纪七十年代，最早应用于工业过程控制，并且取得了长足的发展。由于计算过程对实时性要求很高，直到近些年来才得以在工业过程控制中得以实现并且开始得到广泛的应用。近年来，随着dsp等技术的发展，数字处理器的运算速度的加快，mpc中有限控制集模型预测控制得到了实现，并且在电机控制中得到了应用。传统模型预测控制分为连续型预测控制和有限状态集预测控制。
其中，连续型预测控制在电机方面采用的是显式预测控制方法，显式预测控制将计算过程划分为两部分：一部分作为离线计算；另一部分在线计算。但该方法也存在着比较明显的缺点，由于电机运行状态多变，考虑的因素很多，为了做到精密控制，减少电机转速脉动，需要将运行状态划分为很多分区，不仅查表过程复杂，前期工作量也很大。
有限状态集预测控制方法在电机方面应用时一般表现为模型预测电流控制策略。有限状态集预测控制(finite-control-setmpc)利用目前变换器离散状态开关的特性，与控制目标相结合，采用枚举的方法。但多步长mpc的计算量随着步长的增多而以t(n)的速度增加，计算量过大导致现在很难在实际中应用。
传统svpwm是通过坐标变换、磁链定向的方法，将异步电动机等效成直流电动机，分别控制励磁分量和转矩分量，实现对异步电动机的解耦，最后将转子磁链定向坐标系中的电压控制信号经过park逆变换得到两相静止坐标系的电压控制信号，进而对逆变器进行控制。空间矢量控制模块主要由四个pi调节器构成，其中包括两个电流调节器，一个转速调节器保证转速闭环，一个磁链调节器保证恒磁链调速。其中转速调节器pi参数的设置对电机启动时转速波形影响最大，电流调节器pi参数的设置对电机稳态状态下电流波形影响极大，四个调节器之间存在耦合关系，所以往往需要大量的时间进行反复的调试，并且当pi参数不合适时可能会出现电机失速的问题。
特征模型是由我国吴宏鑫院士提出的一种新的建模方法，最早应用于航空航天领域。如今在智能控制器的设计方面也得到了一定的应用。并且在一些高阶非线性系统可以使用pid调节器等低阶控制器进行控制提供了理论依据。特征建模的基本原理为：结合应用的系统对象的数学特征以及设计过程中对系统的控制性能需求求进行数学建模，以此取代传统的依靠系统本身的动力学方程进行数学建模。
技术实现要素：
针对现有技术中存在的不足，本公开的一个或多个实施例提供了一种电机模型计算、感应电机控制方法及其装置、感应电机，实现整个控制中既没有电流闭环pi控制，也不需要复杂的滚动优化，可以减少调试时间，避免出现转矩脉动大和采样频率高的问题，使控制更加直接有效。
根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种电机模型计算方法。
一种电机模型计算方法，该方法包括：
根据特征建模法以及感应电机模型，通过下述公式进行电机模型的计算：
其中，
进一步地，在该方法中，采样周期ts作为特征参量进行调整，通过改变ts的值改变整个电机系统的运行状况。
根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面，还提供一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种电机模型计算方法。
根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面，还提供一种电机模型计算模块。
一种电机模型计算模块，采用终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种电机模型计算方法。
根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面，还提供一种感应电机控制方法。
一种感应电机控制方法，该方法基于所述电机模型计算模块，包括：
通过转速自适应的全阶磁链观测器得到转速信息；
通过外环pi调节器得到旋转坐标系下的转矩电流，再通过park逆变换得到静止坐标系下电流；
分别将转速信息和静止坐标系下电流输入所述电机模型计算模块，进行感应电机的控制。
进一步地，在该方法中，所述电机模型计算模块代替矢量控制中电流环的pi调节器以及park逆变换环节，同时代替了预测控制中传统的滚动优化模块和目标函数计算模块。
进一步地，在该方法中，通过所述电机模型计算模块合成的当前时刻的全局最优矢量对于全局的电流变化速率进行了约束和规划。
进一步地，在该方法中，通过转速自适应的全阶磁链观测器得到转速信息为当前时刻转速，所述电机模型计算模块根据当前时刻的转速计算当前时刻的全局最优矢量，逼近速度与当前时刻转速和给定转速成正比。
根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面，还提供一种感应电机控制装置。
一种感应电机控制装置，该装置基于所述电机模型计算模块，包括：全阶磁链观测器、外环pi调节器、park逆变换模块和电机模型计算模块；
通过转速自适应的全阶磁链观测器得到转速信息；
通过外环pi调节器得到旋转坐标系下的转矩电流，再通过park逆变换得到静止坐标系下电流；
分别将转速信息和静止坐标系下电流输入所述电机模型计算模块，进行感应电机的控制。
根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面，还提供一种感应电机。
一种感应电机，该感应电机通过所述的一种感应电机控制方法进行控制。
本公开的有益效果：
(1)本公开所述的一种电机模型计算、感应电机控制方法及其装置、感应电机，通过特征建模的思想，采用电机模型计算模块代替矢量控制中电流环的pi调节器以及park逆变换环节，免去了电流环pi的复杂调试和坐标变换复杂的运算；所述电机模型计算模块代替了预测控制中传统的滚动优化模块和目标函数计算模块。从整个控制过程中可以看出，整个控制中既没有电流闭环pi控制，也不需要复杂的滚动优化，在电机模型计算中可以通过改变采样周期ts的值来改变整个系统的运行状况，调试的参数更少以极大地减少调试时间，且整个过程是有物理意义的，调节方向易于确定，控制可以更加直接有效。
(2)本公开所述的一种电机模型计算、感应电机控制方法及其装置、感应电机，选取的当前时刻的全局最优矢量，对于全局的电流变化速率进行了约束和规划，有效减小转矩脉动的情况。由于计算得到的矢量是根据当前时刻的转速计算的，则逼近速度与当前时刻转速和给定转速成正比，当实际转速与给定转速接近时，逼近速度会放缓，有利于改善启动波形。
(3)本公开所述的一种电机模型计算、感应电机控制方法及其装置、感应电机，在稳定状态下新方法对应的目标函数为零，因此与mpc方法相比，不会出现转矩脉动大，采样频率高的问题。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1是根据一个或多个实施例的一种感应电机控制装置结构原理图；
图2是根据一个或多个实施例的电压矢量坐标图。
具体实施方式：
下面将结合本公开的一个或多个实施例中的附图，对本公开的一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开的一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本实施例使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
需要注意的是，附图中的流程图和框图示出了根据本公开的各种实施例的方法和系统的可能实现的体系架构、功能和操作。应当注意，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码的一部分可以包括一个或多个用于实现各个实施例中所规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为备选的实现中，方框中所标注的功能也可以按照不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，或者它们有时也可以按照相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能。同样应当注意的是，流程图和/或框图中的每个方框、以及流程图和/或框图中的方框的组合，可以使用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以使用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合，下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
在预测控制中，不同的目标函数仅意味着各个参数的权重不同，但模型是相同的，故此处不妨取目标函数为：
其中，
很显然，目标函数是非负的，故能达到的最小值为零，若有矢量可以达到目标函数为零，则必为最优矢量，但由于只有七条基本矢量且采样周期是固定的，所以才需要选取其中一条基本矢量作为最优电压矢量。已知电机定子电流公式为：
式中：isα,isβ分别为定子电流在α,β轴的分量；rs,rr分别为定子和转子电阻；ψrα,ψrβ分别为转子磁链α，β轴的分量；ω为转子电角频率；ls,lr分别为定子、转子自感；lm为互感；tr＝lr/rr；kr＝lm/lr；
由式(2)，(3)进行离散化可以得到：
其中，ts为采样时间。在某一固定时刻，方程右侧各项都为固定值，不妨假设：
x(t)在确定时刻的值为定值，则式(4)，(5)可以看作线性方程。若矢量的选取不局限于基本矢量，则最优电压矢量必为使目标函数值为0的矢量，将最优矢量(不局限于基本矢量，与最优基本矢量区分)分解到直角坐标系，得到
因为当前时刻的定子电流是确定的，所以
其中：u*sα，u*sβ分别为给定定子电压α，β轴的分量。
结合式(6)、(7)、(8)及(9)可以将目标函数(1)改写为：
j＝|u*sα-usα(k+1)|+|u*sβ-usβ(k+1)|(10)
显然目标函数j≥0，则u*sα＝usα(k+1)，u*sβ＝usβ(k+1)时，j＝0为最优矢量。
通过全阶磁链观测器可以得到电压矢量的角度，根据svpwm方法易知电压矢量所在的扇区。不失一般性，取下一时刻使目标函数为零的最优电压矢量如图2所示。
两条基本电压矢量为100和110。最优电压矢量为a，一般预测控制使用滚动优化的方法，选出其中一个最优的基本矢量。作为下一个采样周期中唯一的开关状态，将作用时间默认为固定值，但实际上电压是关于时间的向量函数，根据向量函数的性质，向量函数的可积性和可微性可以归结为它的分量函数的可积性和可微性，电压在α，β轴的分量合成的电压矢量是时间t的函数，矢量的模长与作用时间有关(此处虽然说是矢量，但实际上是向量函数在图形上的体现)，由于公式(2)、(3)，电流的大小为电压函数的积分，则电流矢量的变化与电压矢量的作用时间有关。根据伏秒平衡的原则，可以通过电压矢量的作用时间控制电流，磁通的变化量，且不同的电压矢量是在时间上是连续的，可以进行矢量的加法运算。电压可以进行矢量合成，虽然合成的是电压矢量，但实际上是电流变化量上的叠加。当选出三个矢量进行合成时(两个相邻矢量和零矢量)，为保证电机运行的平稳，合成时遵守使用相邻的电压矢量原则。取最优电压矢量如上图所示，选择基本矢量110和100时以及零矢量，通过改变作用时间则在三角形opn中任意一点都可以到达，取100的作用时间为t1，使得
而使用svpwm方法是通过双闭环(速度环和电流环)得到给定电压，已知转子磁链的电压模型为：
带入到式(6)，(7)可以得到方程，
式中，ω为慢时变的，故在极短时间内可以看作常数。
式(13)说明电压和电流仅有比例和积分的关系，则
而采用svpwm方法调制时就是通过判断扇区后使用三个矢量进行合成，则当两者相等时得到的就是预测控制下的最优电压合成矢量。
可以发现，在目标函数式(10)下，得到的合成矢量与svpwm得到的是一致的，区别在于svpwm是通过pi调节器得到的，而预测控制是通过计算得到的，则最大的区别就在于预测控制把时间离散化，充分利用了电机的模型，同时可以通过延时补偿的方法进行更精确的跟踪，而svpwm只能通过调节pi的参数进行跟踪，这个过程中是没有电机模型的参与的，因此也无法进行延时补偿。两种方法前者对电机模型的要求高而后者需要频繁的调试pi的参数。
当把svpwm的pi调节器改为电机模型后就可以发现，svpwm相当于预测控制中目标函数取为式(10)的一种特殊情况，同时把选择一条最优基本矢量变为合成最优矢量。同时，进一步可以发现，对于不同的目标函数，目标函数都满足非负性，尽管不同的目标函数侧重方向不同，但都有且只有一个最优电压使得目标函数值为0，由于svpwm是合成最优电压矢量，则可以保证目标函数为0，所以svpwm得到的也是任意一个目标函数下的最优电压矢量。
根据本公开的一个或多个实施例的一个方面，提供一种电机模型计算方法。
一种电机模型计算方法，该方法包括：
根据特征建模法以及感应电机模型，通过下述公式进行电机模型的计算：
其中，
进一步地，在该方法中，采样周期ts作为特征参量进行调整，通过改变ts的值改变整个电机系统的运行状况。
根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面，还提供一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种电机模型计算方法。
根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面，还提供一种电机模型计算模块。
一种电机模型计算模块，采用终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种电机模型计算方法。
根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面，还提供一种感应电机控制方法。如图1所示。
一种感应电机控制方法，该方法基于所述电机模型计算模块，包括：
通过转速自适应的全阶磁链观测器得到转速信息；
通过外环pi调节器得到旋转坐标系下的转矩电流，再通过park逆变换得到静止坐标系下电流；
分别将转速信息和静止坐标系下电流输入所述电机模型计算模块，进行感应电机的控制。
进一步地，在该方法中，所述电机模型计算模块代替矢量控制中电流环的pi调节器以及park逆变换环节，同时代替了预测控制中传统的滚动优化模块和目标函数计算模块。
进一步地，在该方法中，通过所述电机模型计算模块合成的当前时刻的全局最优矢量对于全局的电流变化速率进行了约束和规划。有别于模型预测控制利用枚举法获得局部最优，这种方法是合成的当前时刻的全局最优矢量，对于全局的电流变化速率进行了约束和规划，当前的选择对全局的影响是可以预期的，理论上会减小转矩脉动的情况。
进一步地，在该方法中，通过转速自适应的全阶磁链观测器得到转速信息为当前时刻转速，所述电机模型计算模块根据当前时刻的转速计算当前时刻的全局最优矢量，逼近速度与当前时刻转速和给定转速成正比。
由于计算得到的矢量是根据当前时刻的转速计算的，则逼近速度与当前时刻转速和给定转速成正比，当实际转速与给定转速接近时，逼近速度会放缓，有利于改善启动波形。在稳定状态下新方法对应的目标函数为零，因此与mpc方法相比，不会出现转矩脉动大，采样频率高的问题。与svpwm方法相比，传统的电流环被取代，且无需进行坐标逆变换，新的控制方法需要进行调试的参数更少，可以极大地减少调试时间，而且控制更加具有物理意义与直观性，控制可以更加直接有效。
根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面，还提供一种感应电机控制装置。
一种感应电机控制装置，该装置基于所述电机模型计算模块，包括：全阶磁链观测器、外环pi调节器、park逆变换模块和电机模型计算模块；
通过转速自适应的全阶磁链观测器得到转速信息；
通过外环pi调节器得到旋转坐标系下的转矩电流，再通过park逆变换得到静止坐标系下电流；
分别将转速信息和静止坐标系下电流输入所述电机模型计算模块，进行感应电机的控制。
如图1所示，是一种预测控制与svpwm控制相结合的控制方法结构图。通过特征建模的思想，采用电机模型计算模块代替矢量控制中电流环的pi调节器以及park逆变换环节，免去了电流环pi的复杂调试和坐标变换复杂的运算。与预测控制相比则是用电机模型计算模块代替了传统的滚动优化模块和目标函数计算模块。
通过转速自适应全阶磁链观测器得到转速信息，pi调节器得到旋转坐标系下的转矩电流iq，在不考虑弱磁调速和运行状态优化的情况下，励磁电流的大小为恒值id，经过park逆变换得到静止坐标系下电流iα，iβ，带入电机模型计算模块，根据特征建模理论，对于仿射形式的非线性系统：
可以构建成形如式(15)的二阶时变差分特征模型：
y(k+1)＝f1(k)y(k)+f2(k)y(k-1)+g1(k)u(k)(15)
其中y,u∈rn为特征变量，fi,gi∈rn*n为特征参量。于是根据特征建模的思想和电机模型，确定基于电机模型计算模块为：
公式(17)中，采样周期ts作为特征参量进行调整，为使控制方法尽量简单，对ts取常数来代替随时间变化的函数。其中的
从整个控制过程中可以看出，整个控制中既没有电流闭环pi控制，也不需要复杂的滚动优化，在电机模型计算中可以通过改变ts的值来改变整个系统的运行状况，且整个过程是有物理意义的，调节方向易于确定。从动力学角度上讲，ts值的变化意味着电流变化速率的变化，求出的电压就是想要电流变化以
从数学意义上讲，模型预测控制选取的是当前时刻的最优基本矢量，利用枚举的方法获得局部最优，局部最优是否是全局最优并不能确定，且当前时刻的选择与后面时刻无关，并不能确定此刻的选择会对全局产生怎样的影响，所以会出现转矩脉动的现象，而这种方法是选取的当前时刻的全局最优矢量。对于全局的电流变化速率进行了约束和规划，当前的选择对全局的影响是可以预期的，理论上会减小转矩脉动的情况。
对于启动阶段，当前电流和期望电流的差值较大，给定电压存在上限，根据式(14)、(15)，必存在时间ts使得
根据本公开的一个或多个实施例的另一个方面，还提供一种感应电机。
一种感应电机，该感应电机通过所述的一种感应电机控制方法进行控制。
本公开的有益效果：
(1)本公开所述的一种电机模型计算、感应电机控制方法及其装置、感应电机，通过特征建模的思想，采用电机模型计算模块代替矢量控制中电流环的pi调节器以及park逆变换环节，免去了电流环pi的复杂调试和坐标变换复杂的运算；所述电机模型计算模块代替了预测控制中传统的滚动优化模块和目标函数计算模块。从整个控制过程中可以看出，整个控制中既没有电流闭环pi控制，也不需要复杂的滚动优化，在电机模型计算中可以通过改变采样周期ts的值来改变整个系统的运行状况，调试的参数更少以极大地减少调试时间，且整个过程是有物理意义的，调节方向易于确定，控制可以更加直接有效。
(2)本公开所述的一种电机模型计算、感应电机控制方法及其装置、感应电机，选取的当前时刻的全局最优矢量，对于全局的电流变化速率进行了约束和规划，有效减小转矩脉动的情况。由于计算得到的矢量是根据当前时刻的转速计算的，则逼近速度与当前时刻转速和给定转速成正比，当实际转速与给定转速接近时，逼近速度会放缓，有利于改善启动波形。
(3)本公开所述的一种电机模型计算、感应电机控制方法及其装置、感应电机，在稳定状态下新方法对应的目标函数为零，因此与mpc方法相比，不会出现转矩脉动大，采样频率高的问题。
应当注意，本实施例中计算机可执行指令在设备中运行时使得该设备执行根据本公开中的各个实施例所描述的方法或过程。
在本实施例中，计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本公开的各个方面的计算机可读程序指令。计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
本文所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本公开内容操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如c++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开内容的各个方面。
应当注意，尽管在上文的详细描述中提及了设备的若干模块或子模块，但是这种划分仅仅是示例性而非强制性的。实际上，根据本公开的实施例，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
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