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

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

永磁同步电机（PMSM）凭借高功率密度、高效率、宽调速范围等优势，广泛应用于新能源汽车、工业伺服、轨道交通等领域。磁场定向控制（FOC）作为 PMSM 主流控制策略，通过坐标变换实现磁链与转矩的解耦控制，但传统 PI 控制器难以在宽转速范围、变负载工况下兼顾动态响应与稳态精度。模型预测控制（MPC）基于电机数学模型预测未来状态，通过滚动优化输出最优控制量，能有效处理多约束、非线性系统，因此将 MPC 与 FOC 结合，可进一步提升 PMSM 速度控制性能。本文围绕 “MPC-FOC” 控制架构，开展 PMSM 速度仿真控制研究，验证该策略的有效性。

二、核心理论基础

三、仿真实现与参数设置

四、仿真结果与分析

五、结论与展望

1. 仿真结论：基于 MPC 的 FOC 控制策略能显著提升 PMSM 速度控制性能 —— 静态稳态误差 < 0.02%，动态响应时间缩短 60% 以上，抗负载扰动能力提升 50%，解决了传统 PI-FOC 动态超调、稳态精度低的问题。

1. 未来优化方向：

• 引入扰动观测器（如滑模观测器），补偿负载转矩与参数漂移，进一步提升鲁棒性；

• 采用多目标 MPC，同时优化转速、电流、效率，适应新能源汽车等高效需求场景；

• 基于 FPGA 实现 MPC 快速求解，降低控制延迟，满足高频 PMSM（如 10kr/min 以上）控制需求。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 柏建勇,刘雨佳.基于MRAS观测器的PMSM无速度传感器模型预测电流控制[J].新型工业化, 2015(9):7.DOI:10.3969/j.issn.2095-6649.2015.09.009.

[2] 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.

[3] 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.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇