计及参数失配的永磁同步电机模型预测控制策略

刘浩睿; 王金梅; 刘永强

doi:10.26974/j.cnki.XBGC.2026.01.011

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计及参数失配的永磁同步电机模型预测控制策略

电气工程及自动化 | 更新时间：2026-04-29

- 计及参数失配的永磁同步电机模型预测控制策略
- Model Predictive Control Strategy for Surface-Mounted Permanent Magnet Synchronous Motors Considering Parameter Mismatch
- 西北工程技术学报（中英文） 2026年25卷第1期页码：77-87
- 作者机构：
  
  宁夏大学电子与电气工程学院，宁夏银川 750021
- 作者简介：
  
  刘浩睿（1999—），男，硕士研究生，主要从事电力电子与电力传动研究（15500879600@163.com）。
  王金梅（1968—），女，教授，博士，主要从事新能源并网、电力电子与电力传动研究（wang_jm@nxu.edu.cn）。
- 基金信息：
  
  宁夏自然科学基金项目(2026AAC030155);宁夏回族自治区重点研发计划项目(2020BDE03003)
- DOI：10.26974/j.cnki.XBGC.2026.01.011
  中图分类号： TM341;TP273
- 收稿：2025-08-20，
  
  纸质出版：2026-03-25
- 稿件说明：
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刘浩睿，王金梅，刘永强.计及参数失配的永磁同步电机模型预测控制策略［J］.西北工程技术学报（中英文），2026，25（1）：77-87.

LIU Haorui,WANG Jinmei,LIU Yongqiang.Model Predictive Control Strategy for Surface-Mounted Permanent Magnet Synchronous Motors Considering Parameter Mismatch[J].Journal of Northwest Engineering Technology,2026,25(01):77-87.
刘浩睿，王金梅，刘永强.计及参数失配的永磁同步电机模型预测控制策略［J］.西北工程技术学报（中英文），2026，25（1）：77-87. DOI： 10.26974/j.cnki.XBGC.2026.01.011.

LIU Haorui,WANG Jinmei,LIU Yongqiang.Model Predictive Control Strategy for Surface-Mounted Permanent Magnet Synchronous Motors Considering Parameter Mismatch[J].Journal of Northwest Engineering Technology,2026,25(01):77-87. DOI： 10.26974/j.cnki.XBGC.2026.01.011.

摘要

针对永磁同步电机三矢量模型预测控制中存在的计算效率与参数鲁棒性不足的问题，提出一种计及参数失配的永磁同步电机模型预测控制策略。基于电流无差拍控制思想，将最小电流跟踪误差目标映射为最小电压矢量跟踪误差目标，并构建了全新的价值函数；通过起始电压矢量的扇区定位，对备选电压矢量进行预筛选，显著减少了每个控制周期内所需的预测评估次数；引入龙伯格状态观测器，将由参数失配引起的扰动补偿到模型中，有效抑制了参数失配对模型性能的影响。以表贴式永磁同步电机为研究对象，在起动-加载-升速-降速工况下，对计及参数失配的永磁同步电机模型预测控制策略进行仿真，结果表明，该控制方案在维持系统期望系统动态和稳态响应的同时，有效减轻了实时计算负担，增强了系统稳定性。

Abstract

To address the limited computational efficiency and inadequate parameter robustness of three-vector model predictive current control for permanent magnet synchronous motors（PMSMs）， this study proposed a model predictive control strategy that explicitly accounts for parameter mismatch. Leveraging deadbeat current control， it mapped the objective of minimizing current-tracking error to minimizing voltage-vector tracking error and formulated a new cost function. Sector identification of the initial voltage vector was used to preselect candidate voltage vectors， substantially reducing the number of predictive evaluations per control cycle. A Luenberger state observer is employed to estimate and compensate disturbances arising from parameter mismatch within the model， effectively attenuating their impact on control performance. The proposed strategy is evaluated on a surface-mounted PMSM via simulations under start-up， load application， acceleration， and deceleration scenarios. Results show that the method reduces real-time computational burden and enhances system stability while preserving the desired dynamic and steady-state performance.

关键词

Keywords

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