本发明属于永磁同步电机控制，具体涉及一种基于线性拟合的电机鲁棒模型预测控制方法。
背景技术：
1、永磁同步电机凭借其调速范围宽、效率高、功率密度高等优点，被广泛地应用在机器人、电动汽等领域中；模型预测控制具有可实现多变量控制、动态响应速度快等优点，在电机驱动系统中得到了越来越多的关注与广泛的研究。
2、然而，模型预测控制是一种基于模型的控制方法，因此电机参数失配会恶化模型预测控制的控制性能；不幸的是，电机参数会随着运行环境(包括电机机体温度、定子电流等)的变化而变化。因此，探索模型预测控制的强鲁棒性，提高模型预测控制的抗参数扰动能力是一项非常重要的工作。
3、目前，常见的模型预测控制鲁棒性方法可以概括为四类：成本函数优化法、基于观测器的鲁棒性方法、基于查找表的鲁棒性方法和无模型预测控制。其中，基于观测器的鲁棒性方法中的参数/模型估算方法(如公开号为cn115459660a的中国专利技术申请)采用比例积分调节器、滑膜观测器、自适应观测器等估计电机参数或电机模型系数，并将估计结果补偿到电机驱动系统预测模型中来提高控制方法的鲁棒性，这种方法不会破坏模型预测控制方法的控制结构，从而保持了模型预测控制方法多变量控制、动态响应快的优点；但是参数/模型估算方法多基于比例积分调节器或不同的观测器，但这会带来复杂且耗时的参数整定工作。另外，基于查找表的鲁棒性方法(如公开号为cn116455288a的中国专利技术申请)虽然无需进行参数整定且计算量低，但是存在更新停滞的问题，而为了解决更新停滞的问题又会带来更复杂的计算工作，并且基于查找表的鲁棒性方法目前仅适用于有限控制集模型预测控制。
技术实现思路
1、鉴于上述，本发明提供了一种基于线性拟合的电机鲁棒模型预测控制方法，通过采用基于正交回归的线性拟合法估计定子电感，在避免过高计算量和复杂的参数整定工作的同时，提高模型预测控制的鲁棒性。
2、一种基于线性拟合的电机鲁棒模型预测控制方法，包括如下步骤：
3、（1）以电机定子电流在相邻两个控制周期的电流增量为预测量，以电机定子电压在相邻两个控制周期的电压增量为控制量，建立电机电流增量预测模型；
4、（2）根据电机电流增量预测模型中的q轴定子电流增量建立定子电感估计模型，从而获得定子电感计算矩阵并计算其最小特征值对应的特征向量；
5、（3）根据所述特征向量计算定子电感估计值；
6、（4）将所述定子电感估计值代入步骤（1）中建立的电机电流增量预测模型，得到基于定子电感估计值的电机电流增量预测模型；
7、（5）根据步骤（4）中得到的电机电流增量预测模型构建成本函数，对该成本函数进行最小化求解得到最优定子电压增量，进而将最优定子电压增量与当前控制时刻的定子电压相加即获得下一控制时刻的定子电压。
8、进一步地，所述步骤（1）中电机电流增量预测模型的表达式如下：
9、;
10、
11、其中：和分别表示电机在第 k+1个控制周期和第 k个控制周期的d轴定子电流增量(相对前一时刻)，和分别表示电机在第 k+1个控制周期和第 k个控制周期的q轴定子电流增量，和分别表示电机在第 k个控制周期的d轴定子电压增量和q轴定子电压增量， ts表示控制周期的时长， ls表示定子电感，表示第 k个控制时刻电机转子的旋转角速度， k为大于等于0的整数。
12、进一步地，所述定子电感估计模型的表达式如下：
13、;
14、
15、其中： m为大于0的可变系数以使得( mts)2+( mls)2=1，和分别表示电机在第 k-1个控制周期的d轴定子电流增量和q轴定子电流增量，表示电机在第 k-1个控制周期的d轴定子电压增量，表示第 k个控制周期q轴定子电流增量的集总因变量。
16、进一步地，所述步骤（2）中基于定子电感估计模型通过以下表达式计算得到定子电感计算矩阵：
17、
18、其中： s为定子电感计算矩阵，，表示电机在第 k- n个控制周期的q轴定子电压增量，，表示第 k- n+1个控制周期q轴定子电流增量的集总因变量，=average( x1, x2,…, x n)，=average( y1, y2,…, y n)，average( )表示求平均， n为设定的采样控制点数量。
19、进一步地，所述步骤（3）中通过以下公式计算定子电感估计值：
20、
21、其中：为定子电感估计值，[ a, b]t为定子电感计算矩阵最小特征值对应的特征向量。
22、进一步地，所述步骤（5）中通过以下公式对成本函数进行最小化求解：
23、
24、其中： j为成本函数，和分别表示电机在第 k+2个控制周期的d轴定子电流增量和q轴定子电流增量，和分别表示d轴定子电流增量参考值和q轴定子电流增量参考值，表示电机在第 k+1个控制周期的定子电压增量即最优定子电压增量(其由和组成)。
25、进一步地，所述步骤（5）中将最优定子电压增量与当前控制时刻施加的定子电压相加即获得下一控制时刻的定子电压，即，其中和分别表示电机在第 k个控制时刻和第 k+1个控制时刻的定子电压(其由d轴定子电压和q轴定子电压组成)。
26、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存有计算机程序，所述处理器用于执行该计算机程序以实现上述基于线性拟合的电机鲁棒模型预测控制方法。
27、一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时以实现上述基于线性拟合的电机鲁棒模型预测控制方法。
28、本发明设计了一种基于线性拟合的电机鲁棒模型预测控制方法，通过采用正交回归线性拟合技术，不仅能够实时估计电机的定子电感，还无需复杂的增益系数整定工作。该方法不会破坏模型预测控制算法的结构，既能够大大增强模型预测控制算法的抗参数扰动能力，获得强鲁棒性，也能够保持模型预测控制良好稳态性能。
1.一种基于线性拟合的电机鲁棒模型预测控制方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于线性拟合的电机鲁棒模型预测控制方法，其特征在于：所述步骤（1）中电机电流增量预测模型的表达式如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于线性拟合的电机鲁棒模型预测控制方法，其特征在于：所述定子电感估计模型的表达式如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于线性拟合的电机鲁棒模型预测控制方法，其特征在于：所述步骤（2）中基于定子电感估计模型通过以下表达式计算得到定子电感计算矩阵：
5.根据权利要求1所述的一种基于线性拟合的电机鲁棒模型预测控制方法，其特征在于：所述步骤（3）中通过以下公式计算定子电感估计值：
6.根据权利要求1所述的一种基于线性拟合的电机鲁棒模型预测控制方法，其特征在于：所述步骤（5）中通过以下公式对成本函数进行最小化求解：
7.根据权利要求6所述的一种基于线性拟合的电机鲁棒模型预测控制方法，其特征在于：所述步骤（5）中将最优定子电压增量与当前控制时刻施加的定子电压相加即获得下一控制时刻的定子电压，即，其中和分别表示电机在第k个控制时刻和第k+1个控制时刻的定子电压。
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，其特征在于：所述存储器中存有计算机程序，所述处理器用于执行该计算机程序以实现如权利要求1~7任一权利要求所述的一种基于线性拟合的电机鲁棒模型预测控制方法。
9.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时以实现如权利要求1~7任一权利要求所述的一种基于线性拟合的电机鲁棒模型预测控制方法。
