1. Introdução
Motores síncronos de ímã permanente (PMSMs) têm vantagens significativas em estrutura, confiabilidade operacional, volume, densidade de potência, etc. e, portanto, são usados em sistemas de controle de acionamento de motores de veículos elétricos, sistemas servo de centros de usinagem, sistemas de armazenamento de energia de volante e outros campos [ 1]-[7]. Um sistema de controle PMSM com forte capacidade anti-interferência e baixa dependência de parâmetros é um indicador de desempenho para alcançar sistemas de acionamento elétrico de alto desempenho. Atualmente, existem métodos como controle orientado a campo (FOC) [8], [9], controle preditivo de modelo (MPC) [10]-[13] e controle direto de torque (DTC) [14]-[17] para obter controle de alto desempenho de PMSMs. Dentre eles, o MPC pode substituir o controle vetorial da malha interna de corrente, resolvendo o problema de alta dependência de parâmetros. Portanto, o estudo do MPC de alto desempenho pode efetivamente melhorar o desempenho do sistema de controle.
As questões de incompatibilidade de parâmetros e atraso no MPC foram extensivamente estudadas por vários acadêmicos. Em [18], a questão de depender demais do modelo matemático do motor no algoritmo Deadbeat MPC é abordada com uma nova abordagem para controle preditivo de corrente que usa um algoritmo fuzzy. Em [19], uma abordagem proposta para melhorar o controle preditivo de corrente do modelo é baseada em um modelo incremental. Neste método, um observador de perturbação de indutância e um algoritmo de tração de eliminação de indutância são usados para atualizar a indutância do sistema de controle em tempo real. Em [20], é proposto um novo método MPC, que utiliza um conjunto de vetores de tensão estendidos para melhorar a precisão do controle de corrente. Em [21], um método de controle de corrente preditiva livre de modelo baseado em modelo superlocal (MFPCC) é proposto para resolver o problema de incompatibilidade de parâmetros do modelo com a atualização dos parâmetros do motor. Tendo em vista o problema de atraso no MPC, Gao et al. (2020) propõem um novo método de compensação direta que resolve o problema de atraso causado por um grande número de cálculos, prevendo as mudanças atuais dentro do tempo de atraso. [22]. A fim de melhorar o desempenho do controle de velocidade e corrente do método MPC, Li et al. (2021) propõem um modelo robusto de previsão de velocidade e método de controle de corrente baseado no modo deslizante integral adaptativo. No entanto, o problema de vibração no controle do modo deslizante não pode ser completamente eliminado [23].
No algoritmo MPC, o desempenho do controlador de malha de velocidade também tem um impacto significativo no desempenho de todo o sistema de controle [24], [25]. O ADRC introduz um modelo de perturbação equivalente para neutralizar as perturbações internas e externas do sistema e melhorar a capacidade anti-interferência do sistema de controle. Muitos estudiosos conduziram pesquisas aprofundadas sobre ADRCs. Atualmente, os ADRCs podem ser divididos principalmente em ADRCs lineares (LADRCs) e ADRCs não lineares (NLADRCs), cada um com vantagens e desvantagens correspondentes. O ADRC consiste principalmente em observador de estado estendido, feedback de erro de estado (SEF) e diferenciador de rastreamento (TD), e o desempenho de cada parte tem um impacto significativo em todo o sistema. Em [26], é proposto um novo esquema de controle de corrente em modo deslizante (SMCC) baseado em ADRC. Este método projetou um observador de estado estendido (ESO) para estimar distúrbios internos em tempo real, melhorando assim o desempenho de rastreamento de corrente transitória e em estado estacionário. O desempenho do observador também tem um impacto significativo no sistema de controle. Em [27], [28] é proposto um método ADRC utilizando um phase-locked loop observer (PLLO), que utiliza dois tipos de ADRCs baseados em PLLs para melhorar o desempenho anti-interferência do sistema de controle de velocidade. A fim de resolver o problema de observação de interferência insuficiente em um único ESO, um método FOC sem sensor para posição do rotor baseado em um LADRC aprimorado (ELADRC) é proposto em [29]. Este método utiliza dois ESOs lineares (LESOs) e um controlador de corrente proporcional, melhorando assim o desempenho geral do sistema de controle. Zhu et al. (2022) propõem um novo método NLADRC, que substitui funções lineares tradicionais por funções não lineares e constrói um ESO não linear em cascata para garantir estimativa e compensação de perturbações relativamente rápidas e precisas [30].
Um método MPC multiestágio LADRC em cascata (CasLADRC-MSMPC) é proposto para atender aos requisitos de rastreamento rápido de corrente e forte desempenho anti-interferência para PMSMs. Este método propõe um algoritmo de controle preditivo de modelo de conjunto finito baseado no modelo matemático discreto do PMSM. As vantagens do algoritmo LADRC em cascata são verificadas através do projeto e análise do algoritmo LADRC tradicional e do algoritmo LADRC em cascata (CasLADRC). Posteriormente, o algoritmo CasLADRC e o algoritmo de controle preditivo do modelo de conjunto finito de vários estágios são integrados para aprimorar a capacidade anti-interferência e o desempenho de rastreamento do sistema de controle geral.
2. Modelo matemático e análise de controle preditivo de modelo multiestágio
2.1 Modelo matemático de controle preditivo
Nos sistemas de coordenadas rotativas d e q, a equação da tensão do estator do PMSM é a seguinte:
\[\begin{equation*} \boldsymbol{U}=\boldsymbol{AI}+\boldsymbol{B} \tag{1} \end{equation*}\] |
onde \(\boldsymbol{U}=\left[ \begin{matrix} u_d& u_q\\ \end{matrix} \right] ^{\mathrm{T}}\), \(\boldsymbol{I}=\left[ \begin{matrix} i_d& i_q\\ \end{matrix} \right] ^{\mathrm{T}}\), \(\boldsymbol{A}=\left[ \begin{matrix} R+pL_d& -\omega _{\mathrm{e}}L_q\\ \omega _{\mathrm{e}}L_d& R+pL_q\\ \end{matrix} \right]\), \(\boldsymbol{B}=\left[ \begin{matrix} 0& \omega _{\mathrm{e}}\lambda _f\\ \end{matrix} \right] ^{\mathrm{T}}\), os subscritos d e q representam respectivamente os eixos coordenados correspondentes ao sistema de coordenadas rotativas. Portanto, \(i_d\), \(i_q\), \(L_d\), \(L_q\), \(u_d\) e \(u_q\) são os componentes de corrente, indutância e tensão correspondentes ao eixo de coordenadas. \(R\) representa a resistência do estator, \(\lambda_f\) representa a ligação de fluxo do ímã permanente, \(\omega_e\) representa o valor da velocidade angular do rotor, e em motores síncronos de ímã permanente montados em superfície (SPMSM), existe \(L_d\)=\(L_q\)=\(L_s\) porque o \(d\) e \(q\)-relutância do eixo são iguais.
Use o método de Euler direto para discretizar a fórmula (1) e convertê-la na forma de expressão da corrente do estator. O formulário específico é:
\[\begin{equation*} \boldsymbol{I}\left( k+1 \right) =\boldsymbol{C}\left( k \right) \boldsymbol{I}\left( k \right) +D\boldsymbol{U}\left( k \right) -D\boldsymbol{B}\left( k \right) \tag{2} \end{equation*}\] |
onde \(\boldsymbol{C}=\left[ \begin{matrix} \left( 1-\frac{R}{L_s}T_s \right)& \omega _eT_s\\ -\omega _eT_s& \left( 1-\frac{R}{L_s}T_s \right)\\ \end{matrix} \right]\), \(D=\frac{T_s}{L_s}\), \((k)\) e \((k + 1)\) representam os estados correspondentes dos parâmetros no momento atual e na próxima vez, respectivamente, enquanto \(T_s\) representa o período de controle.
2.2 Algoritmo de controle preditivo de modelo multiestágio
O MPC de vetor único seleciona o vetor de tensão apenas uma vez por ciclo de controle, e o vetor de tensão ideal pode ser aplicado no próximo ciclo para obter resultados ideais, mas isso também limita o desempenho. Para resolver este problema, é proposto um método de controle preditivo de modelo em série de múltiplos estágios. Ao contrário da previsão em várias etapas, este método empurra a trajetória de corrente prevista obtida de cada vetor de tensão para vários ciclos de controle e avalia cada vetor de tensão usando múltiplas funções de custo para, em última análise, selecionar o vetor de tensão ideal. O método MPC série multiestágio considera vários ciclos de controle como um todo e seleciona o mesmo vetor de tensão como o vetor ideal dentro de vários ciclos de controle. O diagrama de blocos de controle é mostrado na Fig.
A expressão da corrente prevista é mostrada em (2). De acordo com (2), os valores de corrente previstos do processo de previsão e avaliação do primeiro estágio gerados por diferentes vetores de tensão no tempo (k+1) podem ser calculados. O erro de corrente correspondente a diferentes vetores de tensão é mostrado pela trajetória da seta na Fig. Defina uma função de custo para calcular o valor correspondente, e a fórmula de cálculo é:
\[\begin{equation*} g_x^{(k+1)}=\left[ i_{d}^{*}-i_d\left( k+1 \right) \right] ^2+\left[ i_{q}^{*}-i_q\left( k+1 \right) \right] ^2 \tag{3} \end{equation*}\] |
Para economizar recursos computacionais, a trajetória de predição atual mostrada na Fig. 2 (b) é usada para a predição e avaliação do segundo estágio. Na Figura 2 (b), pode-se ver que \(U_1\) e \(U_2\) são os valores com o menor erro atual, e não há necessidade de selecionar \(U_4\) e \(U_6\). Portanto, na triagem do segundo estágio, os dois valores com menor erro de corrente podem ser selecionados diretamente e, em seguida, os outros seis valores podem ser removidos.
Ao ordenar, obtêm-se as duas grandezas com menor erro de corrente e as 6 grandezas excluídas. As duas menores quantidades serão selecionadas como vetores de tensão candidatos na predição do segundo estágio, como mostrado nos dois vetores de tensão retidos no segundo ciclo de controle na Fig.
Para aplicar o vetor de tensão filtrado ao motor, é necessário fornecer a corrente prevista no tempo (k+2) e uma nova função de custo, com a expressão:
\[\begin{equation*} \begin{cases} \boldsymbol{I}\left( k+2 \right)\!=\!\boldsymbol{C}\left( k+1 \right) \boldsymbol{I}\left( k+1 \right) +D\boldsymbol{U}\left( k+1 \right) -D\boldsymbol{B}\left( k+1 \right)\\ g_x^{(k+2)}=\left[ i_{d}^{*}-i_d\left( k+2 \right) \right] ^2+\left[ i_{q}^{*}-i_q\left( k+2 \right) \right] ^2\\ \end{cases} \tag{4} \end{equation*}\] |
3. Algoritmo e análise de controle de rejeição de perturbação ativa em cascata
3.1 Algoritmo LADRC tradicional
As seguintes fórmulas podem ser usadas para expressar o torque eletromagnético e o movimento mecânico dos SPMSMs:
\[\begin{equation*} \begin{cases} T_e=1.5n_p\lambda _fi_q\\ J\frac{\text{d}\omega _m}{\text{d}t}=T_e-T_L-B\omega _m\\ \end{cases} \tag{5} \end{equation*}\] |
onde \(n_p\) é o número de pares de pólos do motor, \(\omega _m\) é a velocidade angular mecânica do motor, \(J\) é o momento de inércia do rotor, e \(B\) é o amortecimento viscoso do motor.
De acordo com as duas equações acima, pode ser reescrito como:
\[\begin{equation*} \frac{\text{d}\omega _e}{\text{d}t}=\frac{1.5n_{p}^{2}\lambda _f}{J} i_q-\frac{\left( n_pT_L+B\omega _e \right)}{J}=bu+f_w \tag{6} \end{equation*}\] |
onde \(b={1.5n_{p}^{2}\lambda _f}/{J}, u=i_q, f_w=-{\left( n_pT_L+B\omega _e \right)}/{J}\) e \(f_w\) é a perturbação total do sistema.
A forma da equação acima está em conformidade com a forma geral do ADRC, portanto pode ser usada para controlar a malha de velocidade. O diagrama de blocos de controle é mostrado na Fig.
A expressão do LESO mostrada na Fig. 3 é:
\[\begin{equation*} \begin{cases} \dot{z}_{21}=z_{22}-\beta _1\left( z_{21}-\omega _e \right) +bu\\ \dot{z}_{22}=-\beta _2\left( z_{21}-\omega _e \right)\\ \end{cases} \tag{7} \end{equation*}\] |
onde \(z_\mathrm{21}\) é o valor de observação da velocidade angular elétrica do rotor, \(z_\mathrm{22}\) é o valor total de observação da perturbação, \(\beta_ 1\) e \(\beta_ 2\) são os ganhos do observador.
A equação LSEF e a parte da saída de controle total mostrada na Fig. 3 podem ser representadas como:
\[\begin{equation*} \begin{cases} u_0=\beta _3\left( \omega _{e}^{*}-z_{21} \right)\\ u=u_0-\frac{z_{22}}{b}\\ \end{cases} \tag{8} \end{equation*}\] |
onde \(\omega_\mathrm{e}^*\) é o valor dado da velocidade angular elétrica do rotor, \(\beta_ 3\) é o ganho do LSEF, \(u_0\) é o valor de saída LSEF.
O TLADRC requer alta largura de banda de controle para atender aos requisitos de desempenho de rastreamento rápido do sistema de controle, mas alta largura de banda levará a uma diminuição na estabilidade do sistema. Portanto, este artigo projeta uma forma de LADRC em cascata para aumentar a capacidade anti-interferência e a estabilidade do sistema de controle.
3.2 Algoritmo LADRC em cascata
O algoritmo LADRC em cascata (CasLADRC) é baseado no algoritmo TLADRC, usando duas cascatas LESO. LESO1 estima preliminarmente a perturbação total e LESO2 estima a perturbação desconhecida, reduzindo assim a carga de uma única perturbação de estimativa LESO. Sua estrutura é mostrada na Fig.
O LESO1 mostrado na Fig. 4 pode ser representado como:
\[\begin{equation*} \begin{cases} \dot{v}_{21}=v_{22}-\beta _1\left( v_{21}-\omega _e \right) +bu\\ \dot{v}_{22}=-\beta _2\left( v_{21}-\omega _e \right)\\ \end{cases} \tag{9} \end{equation*}\] |
onde \(v_{21}\) é a velocidade angular estimada do rotor e \(v_{22}\) é a estimativa inicial de toda a perturbação.
O LESO2 mostrado na Fig. 4 é uma estimativa das perturbações desconhecidas restantes com base em \(v_{22}\) e é expresso como:
\[\begin{equation*} \begin{cases} \dot{s}_{21}=s_{22}+v_{22}-\beta _3\left( s_{21}-\omega _e \right) +bu\\ \dot{s}_{22}=-\beta _4\left( s_{21}-\omega _e \right)\\ \end{cases} \tag{10} \end{equation*}\] |
O \(s_{22}\) no LESO2 pode completar a estimativa dos distúrbios desconhecidos restantes. Finalmente, a perturbação total \(v_{22}\) estimado em LESO1 e a perturbação restante \(s_{22}\) estimados em LESO2 são adicionados para formar a função de estimativa para todos os distúrbios.
3.3 Análise no domínio do tempo
De acordo com (7), a função de transferência do erro de rastreamento de perturbação do LESO no domínio da frequência pode ser expressa como:
\[\begin{equation*} \begin{cases} Z_{21}\left( s \right) =\frac{\Delta _2-s^2}{\Delta _2}\omega _{e}^{*}+\frac{s}{\Delta _2}bU\left( s \right)\\ Z_{22}\left( s \right) =\frac{\beta _2}{\Delta _2}\left[ s\omega _{e}^{*}+bU\left( s \right) \right] =\frac{\beta _2}{\Delta _2}X_2\left( s \right)\\ \end{cases} \tag{11} \end{equation*}\] |
onde \(\Delta _2=s^2+\beta _1s+\beta _2\).
\[\begin{equation*} \frac{Z_{22}-X_2\left( s \right)}{X_2\left( s \right)}=-\frac{s\left( s+\beta _1 \right)}{s^2+\beta _1s+\beta _2} \tag{12} \end{equation*}\] |
Para LSEF, a forma geral de saída é mostrada na equação a seguir. Após realizar a transformada de Laplace, ela pode ser representada como:
\[\begin{equation*} \frac{y\left( s \right)}{r\left( s \right)}=\frac{k_p}{s+k_p}= \frac{\omega _{c}}{s+\omega _{c}} \tag{13} \end{equation*}\] |
Portanto, o coeficiente \(k_p = \omega _{c}\).
Para LESO em (11), sua forma geral pode ser expressa como:
\[\begin{equation*} \left\{ \begin{array}{l} \boldsymbol{\dot{r}}=\boldsymbol{Ar}+\boldsymbol{B}u+\boldsymbol{E}h\\ \boldsymbol{o}=\boldsymbol{Cr}\\ \end{array} \right. \tag{14} \end{equation*}\] |
onde \(\boldsymbol{A}=\left[ \begin{matrix} 0& 1\\ 0& 0\\ \end{matrix} \right] ,\boldsymbol{B}=\left[ \begin{array}{c} b\\ 0\\ \end{array} \right] ,\boldsymbol{C}=\left[ \begin{array}{c} 1\\ 0\\ \end{array} \right] ^{\text{T}},\boldsymbol{E}=\left[ \begin{array}{c} 0\\ 1\\ \end{array} \right]\).
\(\boldsymbol{r}\), \(\boldsymbol{u}\) e \(\boldsymbol{o}\) na fórmula (14) correspondem ao vetor de referência, valor de entrada e saída do objeto controlado respectivamente. \(h\) é considerado como o diferencial da perturbação total. Essas variáveis têm significados diferentes de acordo com diferentes processos de design. O LESO correspondente é
\[\begin{equation*} \left\{ \begin{array}{l} \boldsymbol{\dot{z}}=\boldsymbol{Az}+\boldsymbol{B}u+\boldsymbol{L}\left( \boldsymbol{o}-\boldsymbol{\hat{o}} \right)\\ \boldsymbol{\hat{o}}=\boldsymbol{Cz}\\ \end{array} \right. \tag{15} \end{equation*}\] |
onde o ganho do observador é \(\boldsymbol{L}\). A configuração de \(\boldsymbol{L}\) permite a estabilização do sistema de observação e varia o desempenho de controle do sistema com coeficientes de ganho variados. Para provar a estabilidade do sistema de observação, subtraia a fórmula (15) da fórmula (14) para obter
\[\begin{equation*} \boldsymbol{\dot{r}}-\boldsymbol{\dot{z}}=\left( \boldsymbol{A}-\boldsymbol{LC} \right) \left( \boldsymbol{r}-\boldsymbol{z} \right) =\boldsymbol{He}_{\mathbf{s}} \tag{16} \end{equation*}\] |
onde \(\boldsymbol{H}=(\boldsymbol{A}-\boldsymbol{LC}) , \boldsymbol{e}_{\mathbf{s}}= (\boldsymbol{{r}}-\boldsymbol{{z}})\).
A equação característica de (16) pode ser descrita como:
\[\begin{equation*} |\lambda \boldsymbol{I}-\left( \boldsymbol{A}-\boldsymbol{LC} \right) |=0 \tag{17} \end{equation*}\] |
onde \(\boldsymbol{I}\) é a matriz unitária de segunda ordem.
A fórmula (17) se expande para
\[\begin{equation*} \lambda ^2+\beta _1\lambda +\beta _2=0 \tag{18} \end{equation*}\] |
onde \(\lambda\) é o valor característico de \(\boldsymbol{H}\), \(\beta_1\) e \(\beta_2\) são os ganhos do observador.
Para fins de vincular a largura de banda e os parâmetros do sistema de controle, deixe o autovalor \(\lambda _1=\lambda _2=-\omega _0\), portanto, a fórmula (18) pode ser reescrita como
\[\begin{equation*} \left( \lambda +\omega _0 \right) ^2=\lambda ^2+2\omega _0\lambda +\omega _{0}^{2}=0 \tag{19} \end{equation*}\] |
Quando a matriz de ganho \(\boldsymbol{L}=\left[ \begin{matrix} \beta _1& \beta _2\\ \end{matrix} \right] =\left[ \begin{matrix} 2\omega _0& \omega _{0}^{2}\\ \end{matrix} \right]\), a matriz de erro correspondente à fórmula (19) se aproximará de 0 e todo o sistema observador permanecerá estável.
Ao incorporar o coeficiente de ganho calculado na equação acima, pode-se obter que:
\[\begin{equation*} \frac{Z_{22}-X_2\left( s \right)}{X_2\left( s \right)}= \frac{s\left( s+2\omega _0 \right)}{\left( s+\omega _0 \right) ^2} \tag{20} \end{equation*}\] |
Ao definir diferentes larguras de banda, o efeito de rastreamento de erros em (20) pode ser analisado. O erro de rastreamento de perturbação de sinais de inclinação com diferentes configurações de largura de banda é mostrado na Fig. Pela figura, pode-se observar que quanto maior a largura de banda \(\omega_{0}\), menor será o erro de rastreamento, mas o erro não pode ser eliminado.
A função de transferência do erro de rastreamento de perturbação de LESO1 no domínio da frequência pode ser expressa como:
\[\begin{equation*} \frac{V_{22}\left( s \right)}{X_2\left( s \right) -V_{22}\left( s \right)}=\frac{\beta _4}{s^2+s\beta _3+\beta _4} \tag{21} \end{equation*}\] |
O processo de cálculo do LESO2 é semelhante ao do LESO.
Semelhante ao processo tradicional de análise de parâmetros LESO, \(\beta_3\) e \(\beta_4\) são substituídos por termos relacionados a \(\omega_{0}\), respectivamente. Ao definir diferentes larguras de banda, o efeito do rastreamento de erros pode ser analisado. O erro de rastreamento de perturbação de sinais de inclinação com diferentes configurações de largura de banda é mostrado na Fig. Pela figura, pode-se observar que quanto maior a largura de banda \(\omega_{0}\), quanto mais rápida for a velocidade de convergência do erro, menor será a amplitude do erro e poderá eliminar completamente o erro dos sinais de inclinação.
A partir da análise acima, pode-se observar que o método CasLADRC proposto pode alcançar melhor capacidade de rastreamento de sinal de inclinação. Portanto, quando a ação total da perturbação sofre uma mudança de inclinação, o LADRC melhorado não apresenta erro de estado estacionário na estimativa da perturbação. Comparado ao TLADRC, melhora a precisão da estimativa de perturbações e aumenta a robustez do sistema às perturbações.
4. Análise experimental
Para verificar a eficácia do método CasLADRC-MSMPC proposto, um diagrama de blocos de controle total é estabelecido conforme mostrado na Fig. 6, e os experimentos TLADRC-MPC, CasLADRC-MPC e CasLADRC-MSMPC são conduzidos na plataforma experimental mostrada na Fig. 7. Os parâmetros do protótipo e controlador na plataforma experimental são mostrados na Tabela I.
O primeiro experimento é o experimento TLADRC-MPC, no qual a velocidade é aumentada de 0 r/min para 1500 r/min e depois aumentada para 3000 r/min após 0.2 s. Neste momento, o motor permaneceu descarregado e, em 0.5 s, uma carga repentina de 0.64 N\(\cdot\)m é aplicado. A Fig. 8 (a) mostra a forma de onda da velocidade correspondente, corrente do eixo d e corrente do eixo q sob as condições de trabalho acima. A partir dessas figuras, pode-se observar que o método TLADRC-MPC leva 0.18 s para atingir novamente a velocidade dada após uma mudança repentina de velocidade, com uma amplitude de flutuação de velocidade de 55 r/min. A amplitude de flutuação da corrente do eixo d quando a velocidade aumenta de 1500 r/min para 3000 r/min é de 1.25 A, e a corrente do eixo q também atinge a amplitude limite de 6.5 A e se recupera rapidamente para um estado estável.
Em seguida, é realizado o experimento do método CasLADRC-MPC, e as condições experimentais de trabalho são as mesmas do TLADRC-MPC. A Figura 8 (b) é um diagrama de forma de onda da velocidade de rotação, corrente do eixo d e corrente do eixo q do método CasLADRC-MPC. Pode-se observar a partir dessas figuras que o método de controle do CasLADRC-MPC terá um certo grau de ultrapassagem após a mudança repentina de velocidade, a amplitude de ultrapassagem é de 95 r/min e o tempo para restaurar a estabilidade é de 0.08 s. Após carregamento repentino, a amplitude de flutuação da velocidade é de 93 r/min e o tempo para restaurar a estabilidade é de 0.06 s. Após a mudança repentina de velocidade e carga, o tempo para a corrente do eixo q recuperar a estabilidade é maior que o do método TLADRC-MPC, mas o tempo para recuperação da velocidade é 0.1 s menor que o do método TLADRC-MPC. A corrente do eixo d muda repentinamente quando a velocidade muda repentinamente, e a amplitude da mudança é 1.13 A.
Por fim, é realizado o experimento do método de controle proposto, e as condições experimentais são as mesmas do TLADRC-MPC. A Figura 9 é um diagrama de forma de onda da velocidade de rotação, corrente do eixo d e corrente do eixo q do método de controle proposto. Como pode ser visto nestas figuras, o método de controle do CasLADRC-MSMPC terá um certo grau de ultrapassagem após a mudança repentina de velocidade. A amplitude de overshoot é de 38 r/min e o tempo para restaurar a estabilidade é de 0.08 s. Após carga repentina, a amplitude de flutuação da velocidade é de 40 r/min e o tempo para restaurar a estabilidade é de 0.08 s, que é 0.1 s menor que o do TLADRC-MPC. Após a mudança repentina de velocidade e carga, o tempo para a corrente do eixo q recuperar a estabilidade é semelhante ao do método TLADRC-MPC, mas o overshoot é menor que o do TLADRC-MPC e CasLADRC-MPC. A corrente do eixo d muda repentinamente quando a velocidade muda repentinamente, e a amplitude da mudança é de 0.82 A, que é menor que a de TLADRC-MPC e CasLADRC-MPC.
5. Conclusão
Este artigo propõe um método CasLADRC-MSMPC para a resposta rápida e fortes capacidades anti-interferência exigidas pelos PMSMs para melhorar a velocidade de resposta e a capacidade anti-interferência de todo o sistema de controle. Através de análise teórica e verificação experimental, o método proposto apresenta bom desempenho de controle e forte capacidade de supressão de perturbações no caso de mudanças repentinas de velocidade e carga. Comparado com TLADRC-MPC e CasLADRC-MPC, o método de controle proposto possui melhor velocidade e capacidade anti-interferência atual.
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autores
Mingxiang Zhu
Nanjing Normal University Taizhou College
Hongjun Ni
Nanjing Normal University Taizhou College
Hongyan Sun
Nanjing Normal University Taizhou College
Jue Wang
Nanjing Normal University Taizhou College