4.3.2 基于滑模观测器的模型预测电流控制系统

滑模观测器构建完成后，参数不匹配引起的系统扰动便可以被观测到[如图4-3中的 和 ；同时滑模观测器还能够对下一时刻电流进行准确预测[如图4-3中的 和 。基于此，将滑模观测器观测得到的扰动值和下一时刻电流值代入预测模型中进行参数与电流一拍延时补偿，可获得更新后的鲁棒预测模型如下：

式中， 和 分别代表滑模观测器估计得到的d轴电流和q轴电流； 和 则代表d、q轴的扰动预测值； I _dsmo 和 I _qsmo 为采用了等速趋近律的滑模控制函数。

当电机运行过程中系统预测模型存在参数扰动或偏差时，滑模观测器可实时观测出参数扰动并补偿到预测模型中。同时观测器估计电流时已经考虑了参数引起的扰动，因此滑模观测器输出的 和 可直接取代MPCC传统的一拍延时补偿，从而避免了错误的延时补偿影响系统性能。基于滑模观测器的模型预测电流控制系统（SMO+MPCC）控制原理框图如图4-4所示。

所提出的SMO+MPCC方法具体实施步骤可简单概括如下：

1）通过电流采样得到 i _d （ k ）和 i _q （ k ），通过编码器测量得到角速度；

2）通过角速度 ω （ k ）计算得到电角速度 ω _e （ k ），与采样电流 i _d （ k ）和 i _q （ k ）一起代入滑模观测器中，计算得到参数扰动导致的 和 ，同时滑模观测器也估计得到 和 ，等同于进行了一拍延时补偿；

3）将扰动值 和 以及补偿后的电流 和 代入预测模型中，再将8个电压矢量依次代入其中，计算预测电流 i _d （ k +2）和 i _q （ k +2）；

4）将预测电流 i _d （ k +2）和 i _q （ k +2）代入代价函数中，令代价函数最小的电流即为最优预测电流，所对应的电压矢量即为最优电压矢量，将最优电压矢量转换为开关信号作用于两电平逆变器驱动PMSM运行。