10.3 高级控制算法简化

10.3 高级控制算法简化

在电机控制领域，模型预测控制（MPC）与模糊逻辑控制（FLC）因其在处理多变量、非线性和模型不确定性方面的优势，被视为超越传统PI控制的高级策略。然而，这些算法固有的计算复杂性与对浮点运算的依赖，使其看似与Cortex-M0这类资源受限的平台无缘。本章节的要旨在于打破这种成见，通过一系列有针对性的简化、整数化与预计算策略，揭示如何在M0内核上实现这些高级算法的核心效能，从而在有限的运算资源内，为电机系统带来更强的鲁棒性、更快的动态响应或更优的稳态性能。

10.3.1 预测控制简化实现

模型预测控制的核心思想是：在每个控制周期，基于当前系统状态和内部动态模型，预测未来有限时域内系统的行为；通过优化一个定义未来期望轨迹（如跟踪误差、控制量变化）的价值函数，计算出一系列最优的控制序列；并将序列中的第一个控制量作用于实际系统，在下个周期重复此过程。这种滚动优化机制使其天然具备处理约束和预见系统动态的能力。

1. 简化动机与可行性分析
传统的连续控制集模型预测控制（CCS-MPC）需要在每个控制周期内在线求解一个优化问题，通常涉及矩阵运算和二次规划，计算负担极重。对于M0平台，直接实现是不现实的。简化的核心思路是：将在线优化转化为离线计算与在线查表或简单搜索，并极度简化预测模型和价值函数。

对于永磁同步电机的电流控制，一个可行的切入点是将其应用于电流内环。与电压外环或速度环相比，电流环模型相对简单（一阶或二阶），预测时域可以非常短（通常为1或2步），这为简化奠定了基础。

2. 预测