基于模型预测控制对PMSM进行FOC控制，模拟控制了PMSM的速度附Simulink仿真

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🔥 内容介绍

永磁同步电机（PMSM）凭借其高效率、高功率密度以及良好的动态性能，在工业自动化、电动汽车、航空航天等众多领域得到广泛应用。磁场定向控制（FOC）作为 PMSM 常用的控制策略，能够实现对电机转矩和转速的解耦控制，提升电机的控制性能。而模型预测控制（MPC）是一种基于模型的先进控制策略，通过对系统未来行为进行预测，并在有限时域内求解最优控制序列，从而实现对系统的精确控制。将 MPC 应用于 PMSM 的 FOC 控制中，对提升电机速度控制的精度和动态响应能力具有重要意义。

二、PMSM 数学模型

三、磁场定向控制（FOC）原理

四、模型预测控制（MPC）原理

MPC 的基本原理是基于系统的数学模型，在每个采样时刻，预测系统在未来有限时域内的行为，通过定义一个包含控制目标和约束条件的代价函数，在有限的控制序列集合中求解出使代价函数最小的控制序列，并将该序列的第一个控制量作用于系统，在下一个采样时刻重复上述过程。对于 PMSM 的速度控制，代价函数通常包含速度误差、电流误差等项，通过不断优化代价函数，实现对电机速度的精确控制。

五、基于 MPC 的 PMSM FOC 控制仿真模型搭建

六、仿真结果分析

七、结论

通过在 MATLAB/Simulink 中搭建基于模型预测控制的永磁同步电机磁场定向控制仿真模型，实现了对 PMSM 速度的有效控制。仿真结果表明，该控制策略具有良好的动态响应性能和抗干扰能力，能够满足高性能电机控制的需求。在未来的研究中，可以进一步优化 MPC 的参数和代价函数设计，探索其在更复杂工况下的应用，以提升 PMSM 的控制性能。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王群京,殷伟,姜卫东,等.基于神经网络预测控制的PMSM伺服系统的仿真研究[J].电气传动, 2008(10):55-58.DOI:10.3969/j.issn.1001-2095.2008.10.013.

[2] 靳宇星,滕青芳,常海赐.基于NFOSM转速调节器的PMSM模型预测电流控制[J].兰州交通大学学报, 2016, 35(6):7.DOI:10.3969/j.issn.1001-4373.2016.06.016.

[3] 王永宾,许军,周奇勋.PMSM调速系统新型抗扰动模型预测控制策略[J].科学技术与工程, 2014(36):6.DOI:10.3969/j.issn.1671-1815.2014.36.012.

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