带负载转矩前馈补偿的永磁同步电机无感FOC-平芜编程栈

带负载转矩前馈补偿的永磁同步电机无感FOC 1.采用龙伯格负载转矩观测器，可快速准确观测到负载转矩； 2.将观测到的负载转矩用作前馈补偿，可提高系统抗负载扰动能力；提供算法对应的参考文献和仿真模型仿真模型纯手工搭建，不是从网络上复制得到。仿真模型仅供学习参考

今天，我来和大家分享一个关于永磁同步电机（PMSM）无感FOC（Field-Oriented Control，磁场定向控制）的改进方案——带负载转矩前馈补偿的控制方法。这个方案的核心思想是通过负载转矩的观测和前馈补偿，提升系统在负载扰动下的动态性能。整个过程涉及算法推导、仿真验证以及一些代码实现，我会尽量用简单易懂的方式分享我的理解和实践。

1. 为什么要引入负载转矩前馈补偿？

在传统的无感FOC控制中，系统主要依赖于速度环和电流环的反馈控制，虽然能够实现较好的稳态性能，但在面对负载转矩的突变时，系统的动态响应可能会显得不够灵敏。这是因为反馈控制本质上是一种“滞后”控制，需要等到误差出现后才进行调整。

而前馈控制则是一种“预见性”的控制方式，它能够提前补偿已知或可预测的扰动，从而提升系统的抗扰能力。在这个方案中，我们通过观测负载转矩，并将其作为前馈信号引入控制回路，从而实现更快的动态响应。

2. 龙伯格负载转矩观测器的原理

为了实现负载转矩的观测，我们采用龙伯格（Luenberger）观测器。龙伯格观测器是一种基于状态空间模型的观测器，能够通过系统的输入和输出信号，估计出系统的内部状态。

对于永磁同步电机，其动态数学模型可以表示为：

\begin{cases}

\dot{\theta} = \omega \\

\dot{\omega} = \frac{1}{J}(Te - TL - D\omega)

\end{cases}

其中：

\(\theta\) 是电机转子的位置角；
\(\omega\) 是电机转子的角速度；
\(T_e\) 是电磁转矩；
\(T_L\) 是负载转矩；
\(D\) 是阻尼系数；
\(J\) 是转动惯量。

通过龙伯格观测器，我们可以实时估计出负载转矩 \(T_L\)。观测器的设计需要满足一定的条件，例如系统的可观测性。具体的观测器设计过程可以参考相关文献[1]。

3. 前馈补偿的实现

一旦我们通过龙伯格观测器得到了负载转矩 \(TL\)，就可以将其作为前馈信号引入到控制回路中。具体来说，在速度环中，我们将前馈信号 \(TL\) 与速度环的输出信号进行叠加，从而实现对负载扰动的补偿。

改进后的速度环控制律可以表示为：

u{ff} = Kp (\omegar - \omega) + Ki \int (\omegar - \omega) dt + TL

其中：

\(u_{ff}\) 是包含前馈补偿的控制信号；
\(Kp\) 和 \(Ki\) 是速度环的比例和积分系数；
\(\omega_r\) 是参考速度；
\(\omega\) 是实际速度。

通过这种方式，系统能够在负载扰动发生时，提前进行补偿，从而提升动态性能。

4. 仿真模型搭建与验证

为了验证上述方案的有效性，我手工搭建了一个仿真模型。仿真模型基于MATLAB/Simulink平台，主要包括以下几个部分：

永磁同步电机模型；
龙伯格观测器模块；
前馈补偿的速度环控制器；
仿真负载模块。

整个模型的搭建过程完全是手工完成的，没有参考任何现成的模型。以下是仿真模型的简要框图：

!仿真模型框图

在仿真中，我们施加了一个突变的负载转矩扰动，观察系统的动态响应。仿真结果表明，加入负载转矩前馈补偿后，系统的转速响应更快，转矩波动更小。

5. 代码实现与分析

以下是一个简化的MATLAB代码实现，展示了龙伯格观测器和前馈补偿的实现过程：

% 龙伯格观测器设计 A = [0, 1; 0, 0]; % 系统矩阵 C = [1, 0]; % 输出矩阵 L = [l1; l2]; % 观测器增益 % 前馈补偿控制 function [u_ff] = feedforward_control(T_load, omega_ref, omega) Kp = 10; % 速度环比例系数 Ki = 5; % 速度环积分系数 error = omega_ref - omega; u_ff = Kp * error + Ki * integral(error) + T_load; end

代码分析：