基于自抗扰控制ADRC的永磁同步电机仿真模型(Simulink仿真实现）

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本文目录如下：

目录

1 概述

基于自抗扰控制（ADRC）的永磁同步电机仿真模型研究

一、自抗扰控制（ADRC）的基本原理与结构

二、永磁同步电机（PMSM）的数学模型

三、ADRC在PMSM控制中的实现

四、仿真建模工具与方法

五、ADRC参数整定策略

六、仿真验证指标与性能分析

七、结论与展望

2 运行结果

2.1 模型搭建

2.2 自抗扰控制模块：

2.3 输出转矩

2.4 输出电流

2.5 电机转速

3 参考文献

4Simulink仿真实现

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1 概述

基于自抗扰控制（ADRC）的永磁同步电机仿真模型研究

使用自抗扰控制(ADRC)技术来控制永磁同步电机是一种常见的方法。在进行仿真模型设计时，通常需要考虑永磁同步电机的动态方程、控制策略以及系统的稳定性等因素。

1. 首先，编写永磁同步电机的动态方程。这可以是基于电机的物理特性和转子、定子之间的电磁耦合关系建立的微分方程组。

2. 接下来，设计ADRC控制器，包括观测器和控制器。ADRC控制器通常包括状态观测器、扰动观测器和控制器三部分，用于实现对系统状态和扰动的估计和补偿。

3. 将永磁同步电机的动态方程和ADRC控制器整合在一起，建立闭环控制系统的仿真模型。

4. 运行仿真，并根据仿真结果评估系统的性能，包括速度响应、转矩跟踪精度和系统稳定性等指标。

永磁同步电机的调速系统是多变量、强耦合的非线性系统，这种系统在实际控制中会面临诸多挑战。系统控制量之间的耦合性使得单独控制某一变量时会对其他变量产生影响，增加了系统控制的复杂度。为了有效应对这一问题，自抗扰控制技术被引入到永磁同步电机调速系统中。

自抗扰控制技术将系统的耦合项视为单一的扰动进行处理，从而在一定程度上解决了系统的耦合问题。通过这种方法，系统的控制变量数目得到减少，简化了控制系统的设计与实现。实验和仿真结果表明，自抗扰控制技术在永磁同步电机调速系统中表现出良好的动态和静态性能，为系统稳定性和性能提升提供了有效的解决方案。

一、自抗扰控制（ADRC）的基本原理与结构

自抗扰控制（ADRC）由韩京清教授于1998年提出，其核心思想是将系统内部参数变化、外部扰动等不确定性因素统一视为“总和扰动”，并通过 扩张状态观测器（ESO） 实时估计和补偿，从而实现强鲁棒性控制。ADRC的结构由三部分组成：

1. 跟踪微分器（TD） ：用于生成过渡过程信号，抑制输入信号突变引起的振荡，并提供微分信号。
2. 扩张状态观测器（ESO） ：将扰动扩展为系统的额外状态变量，通过输入输出数据实时估计系统状态和总和扰动。其数学模型可表示为：
3. 非线性状态误差反馈（NLSEF） ：基于TD和ESO的输出设计非线性控制律，例如：

ADRC的优势：

• 无需精确数学模型，适用于非线性、时变系统。
• 通过扰动补偿显著提升抗干扰能力，克服传统PID控制中积分饱和、噪声敏感等问题。

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二、永磁同步电机（PMSM）的数学模型

PMSM在矢量控制中常采用d-q旋转坐标系模型，假设忽略磁滞、涡流损耗和阻尼绕组，其动态方程如下：

1. 

模型特点：强耦合、非线性，且参数（如电感Ld,LqLd​,Lq​）易受温度、饱和效应影响。

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三、ADRC在PMSM控制中的实现

1. 控制架构：

   • 速度环采用ADRC，替代传统PI控制器，直接补偿负载扰动和参数变化。
   • 电流环可采用PI或ADRC，实现d-q轴电流解耦。

2. 关键设计步骤：

   • ESO设计：将电机参数变化（如Rs,LdRs​,Ld​波动）视为扰动，扩展为系统状态进行观测。
   • 非线性反馈律：采用分段函数或饱和函数优化动态响应，避免超调。
   • 参数整定：通过带宽法或优化算法（如粒子群算法）调节TD、ESO和NLSEF的增益。

3. 典型应用案例：

   • 抗负载扰动：在突加负载（如TLTL​阶跃变化）时，ADRC的恢复时间比PID缩短50%以上，且转速波动幅度降低60%。

     

   • 参数鲁棒性：当定子电阻RsRs​变化±30%时，ADRC仍能维持稳定转速跟踪，而PI控制出现显著稳态误差。

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四、仿真建模工具与方法

1. 常用仿真平台：

   • Matlab/Simulink：内置PMSM模块支持矢量控制仿真，可搭建双闭环（速度+电流）ADRC系统。
   • Ansys Maxwell + Simplorer：联合仿真平台结合电磁场分析与控制算法验证，适用于高精度电机模型。
   • Modelica/MWORKS：多领域统一建模工具，支持复杂工况下的伺服系统动态特性分析。

2. 模型构建步骤：

   • 电机本体建模：基于d-q方程或有限元模型（FEA）定义电磁参数。
   • ADRC模块化设计：将TD、ESO、NLSEF封装为独立子系统，便于参数调试。
   • 闭环验证：对比阶跃响应、正弦跟踪、抗扰性能等指标。

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五、ADRC参数整定策略

1. 带宽法：将ESO和控制器带宽作为核心参数，简化整定流程。例如，ESO带宽ωoωo​设为控制器带宽ωcωc​的3-5倍。
2. 智能优化算法：
   • 改进粒子群算法（IPSO-GA） ：全局搜索ADRC参数，提升收敛速度和精度。
   • 双种群鲨鱼优化（DPSSO） ：解决传统算法易陷入局部最优的问题，适用于高阶系统。
3. 时间尺度法：根据系统阶跃响应时间尺度（如上升时间trtr​）设定参数，适用于多电机统一整定。

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六、仿真验证指标与性能分析

1. 核心评价指标：

   • 动态性能：上升时间（<0.05s）、调节时间（<0.1s）、超调量（<2%）。
   • 抗扰性能：负载突变时转速波动幅度（<1%）、恢复时间（<0.02s）。
   • 稳态精度：转速跟踪误差（<0.5%）、电流畸变率（THD <3%）。

2. 仿真结果示例：

   • 启动性能：ADRC在0.04s内达到目标转速且无超调，而PI需0.08s并伴随5%超调。
   • 抗负载扰动：ADRC在20Nm突加负载下恢复时间为0.16s，PI无法稳定。

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七、结论与展望

ADRC在PMSM控制中展现出显著优势：强鲁棒性、快速动态响应和抗扰能力。未来研究方向包括：

1. 参数自整定：结合在线学习算法（如强化学习）实现自适应调参。
2. 硬件在环（HIL）验证：通过实时仿真平台（如dSPACE）验证ADRC在实际控制器中的性能。
3. 多电机协同控制：扩展ADRC至多机系统，解决耦合扰动问题。

通过仿真研究，ADRC为PMSM的高精度控制提供了新思路，尤其在电动汽车、工业伺服等动态场景中具有广阔应用前景。

2 运行结果

2.1 模型搭建

2.2 自抗扰控制模块：

2.3 输出转矩

2.4 输出电流

2.5 电机转速

3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]刘彬.电动汽车永磁同步电机滑模自抗扰控制策略的研究[D].沈阳工业大学,2023.DOI:10.27322/d.cnki.gsgyu.2023.001454.

[2]刘明皓,周沛沅,许敏捷等.基于自抗扰控制的共轴直升机姿态控制律设计[J].海军航空大学学报,2024,39(01):123-130+146.

4Simulink仿真实现