异步电机模型预测转矩控制/MPTC simulink搭建的异步电机模型预测转矩控制模型，采用了两种定子磁链和定子电流预测模型，磁链观测器为电压型，加入了一延迟补偿。 附带说明文档，模型可直接运行、可调节，默认发送2023b版本的simulink模型，需要其它版本的备注一下；
最近在研究异步电机的控制策略，模型预测转矩控制（MPTC）真的很有意思，今天就来和大家唠唠我基于Simulink搭建MPTC模型的一些心得。
一、MPTC原理概述
MPTC的核心思想就是通过预测电机未来时刻的转矩和磁链，然后在众多可能的电压矢量中选择一个最优的，使得预测的转矩和磁链尽可能接近参考值。这种控制策略相比传统的直接转矩控制（DTC），能够更灵活地处理多变量系统的控制问题，而且响应速度快，转矩脉动小。
二、Simulink模型搭建 - 预测模型
在我的Simulink模型里，采用了两种定子磁链和定子电流预测模型。先说说磁链观测这一块，我用的是电压型磁链观测器。电压型磁链观测器的基本原理公式如下：
\[ \psi{s\alpha} = \int (u{s\alpha} - Rs i{s\alpha}) dt \]
\[ \psi{s\beta} = \int (u{s\beta} - Rs i{s\beta}) dt \]
其中，\(\psi{s\alpha}\) 和 \(\psi{s\beta}\) 是定子磁链在 \(\alpha - \beta\) 坐标系下的分量，\(u{s\alpha}\) 和 \(u{s\beta}\) 是定子电压在 \(\alpha - \beta\) 坐标系下的分量，\(i{s\alpha}\) 和 \(i{s\beta}\) 是定子电流在 \(\alpha - \beta\) 坐标系下的分量，\(R_s\) 是定子电阻。
实际应用中，电压型磁链观测器存在积分漂移和对电机参数敏感的问题。为了解决这些问题，我加入了一个延迟补偿。代码实现上，在Simulink里可以通过一些模块来构建这个延迟补偿环节。比如，可以用“Transfer Fcn”模块来模拟补偿传递函数，假设补偿传递函数为 \(G(s) = \frac{1}{1 + Ts}\)，这里 \(T\) 是时间常数。在“Transfer Fcn”模块里设置分子为 [1]，分母为 [T, 1] 就可以了。
对于定子电流预测模型，同样基于电机的数学模型进行构建。在静止坐标系下，异步电机的电压方程可以写成：
\[ \begin{cases}
u{s\alpha} = Rs i{s\alpha} + p\psi{s\alpha} \\
u{s\beta} = Rs i{s\beta} + p\psi{s\beta}
\end{cases} \]
其中 \(p\) 是微分算子。通过对这个方程进行离散化处理，就可以得到定子电流预测模型。在Simulink里，可以用离散积分模块等搭建出这个预测模型，通过合理设置参数，就能实现对定子电流的预测。
三、模型特点
这个Simulink搭建的MPTC模型附带了说明文档，上手容易很多。它可以直接运行，而且参数可调节。比如说，你可以很方便地调整电机的一些固有参数，像定子电阻 \(Rs\)、转子电阻 \(Rr\)、互感 \(L_m\) 等，看看这些参数变化对转矩和磁链控制效果的影响。
默认我发送的是2023b版本的Simulink模型，如果有朋友需要其他版本，备注一下就行，咱好按需提供。
总的来说，通过这次基于Simulink搭建异步电机MPTC模型，对MPTC控制策略有了更深入的理解，也感受到了Simulink在电机控制建模方面的强大功能。希望我的这些经验能给同样在研究这方面的朋友一些启发，大家一起交流进步！
