基于MTPA的永磁同步电机FOC仿真

news/2025/10/9 11:19:33/文章来源:https://www.cnblogs.com/lihi9998/p/19130709

基于MTPA(最大转矩电流比)的永磁同步电机(PMSM)FOC(磁场定向控制)仿真


一、系统架构设计

1. 控制策略框架

graph TD A[速度环PI] --> B[电流环PI] B --> C[MTPA优化] C --> D[Clarke-Park变换] D --> E[SVPWM调制] E --> F[逆变器驱动] F --> G[PMSM电机] G --> H[编码器反馈] H --> A

2. 关键模块功能

  • MTPA优化模块:计算最优d-q轴电流分配
  • SVPWM模块:生成三相驱动信号
  • 死区补偿模块:消除逆变器死区效应
  • 参数辨识模块:在线辨识Ld/Lq参数

1. MTPA控制算法

function [id_ref, iq_ref] = MTPA(T, p, Ld, Lq, lambda_pm)% 目标转矩方程: T = 1.5*p*(lambda_pm*iq + (Ld-Lq)*id*iq)% 优化目标: min(id² + iq²) s.t. T = T_target% 拉格朗日乘数法求解syms id iqeqn1 = 1.5*p*(lambda_pm*iq + (Ld-Lq)*id*iq) - T == 0;eqn2 = id^2 + iq^2 - I_max^2 == 0;sol = solve([eqn1, eqn2], [id, iq]);% 选择物理可行解(id<0)id_sol = double(sol.id(2)); iq_sol = double(sol.iq(2));id_ref = id_sol;iq_ref = iq_sol;
end

2. FOC控制模型

%% 电流环PI参数
Kp_i = 10;   % 比例增益
Ki_i = 500;  % 积分增益%% 速度环PI参数
Kp_w = 0.5;  % 比例增益
Ki_w = 10;   % 积分增益%% 坐标变换模块
function [id, iq] = ClarkePark(ia, ib, theta)i_alpha = ia;i_beta = (2/3)*(ib - 0.5*ia);id = i_alpha*cos(theta) + i_beta*sin(theta);iq = -i_alpha*sin(theta) + i_beta*cos(theta);
end%% SVPWM生成模块
function [Ta,Tb,Tc] = SVPWM(valpha, vbeta, Vdc)% 扇区判断sector = floor(atan2(vbeta, valpha)/pi*3 + 1);% 电压矢量计算switch sectorcase 1Ta = 0.5*(1 + valpha/Vdc + vbeta/(Vdc*sqrt(3)));Tb = 0.5*(1 - valpha/Vdc + vbeta/(Vdc*sqrt(3)));Tc = 0.5*(1 - valpha/Vdc - vbeta/(Vdc*sqrt(3)));% 其他扇区处理...end
end

三、Simulink模型搭建

1. 模块配置

模块名称 功能描述 关键参数
PMSM Motor 电机本体模型 R=0.5Ω, Ld=8mH, Lq=12mH
Current Controller 电流环PI控制器 Kp=10, Ki=500
Speed Controller 速度环PI控制器 Kp=0.5, Ki=10
MTPA Optimizer 最大转矩电流比优化模块 包含拉格朗日求解器
SVPWM Generator 空间矢量调制模块 载波频率20kHz

2. 信号流图

%% 仿真参数设置
sim_time = 2;      % 仿真时长(s)
fs = 1e4;          % 采样频率(Hz)
T = 0:1/fs:sim_time;%% 初始条件
theta_initial = 0; % 初始电角度
id_ref = 0;        % d轴电流参考
iq_ref = 50;       % q轴电流参考%% 运行仿真
sim('PMSM_FOC_MTPA.slx');%% 结果可视化
plot(t, iq_ref, 'r--', t, iq_measured, 'b-');
xlabel('Time(s)'); ylabel('iq(A)');
legend('Reference', 'Measured');

四、工程优化

1. 参数自适应调整

% 在线辨识Ld/Lq
function [Ld_est, Lq_est] = param_ident(theta, iq, id)% 基于反电动势观测Ke_est = (Vd - R*id - Ld*di_d/dt)/omega;Lq_est = (Vq - R*iq + Ld*di_q/dt)/(omega*iq);
end% 动态调整PI参数
Kp_i = Kp_i_base * (1 + 0.1*(Lq_est/Ld_est - 1));

2. 抗饱和处理

% 积分项限幅
if integral > integral_maxintegral = integral_max;
elseif integral < integral_minintegral = integral_min;
end% 反计算补偿
iq_ref_comp = iq_ref - (integral * Ki_i)/Kp_i;

参考模型 基于MTPA的永磁同步电机FOC仿真 www.youwenfan.com/contentcni/64828.html

五、扩展

  1. 弱磁控制扩展

    当转速超过基速时,叠加弱磁控制:

    if omega > omega_baseid_ref = -(lambda_pm/(2*Ld))*(1 - sqrt(1 - (iq_ref/I_max)^2));
    end
    
  2. 多电机协同控制

    通过CAN总线实现多台电机同步:

    % CAN消息发送
    canpack(CAN1, 'Motor1', iq_ref);
    canpack(CAN1, 'Motor2', iq_ref);
    
  3. 故障诊断集成

    基于电流谐波分析的故障检测:

    % FFT分析
    Y = fft(iq_measured);
    P2 = abs(Y/length(iq_measured));
    P1 = P2(1:length(iq_measured)/2+1);
    f = (0:length(iq_measured)/2)*fs/length(iq_measured);
    

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