基于MPC的电流环控制策略研究
前言：
电流环是PMSM矢量控制系统的重要组成部分，实现对PMSM 电流的快速准确控制是进行PMSM转速环和位置环设计的基础和关键。
1.永磁同步电机电流环控制策略框图
图1 控制策略框图
2.模型预测控制基本原理
模型预测控制器以预测模型作为基础，在当前时刻会依据给定的性能函数，求解出局部的最优控制序列,将序列的第一项作为当时的控制量作用于系统，并在下一时刻进行重复求解的时候考虑上一时刻的误差反馈，在整个时域上滚动优化，选用个同的预测模型和性能函数会使得控制器具有不同的表现形式，但其中一般会包含预测模型、反馈校正、滚动优化这几部分，MPC 控制器的基本框架如下:
2.1预测模型
根据MPC 的控制原理，欲实现其控制效果需要对系统未来的输出进行预测，因而预测模型是设计MPC控制器的基础，预测模型最主要的是它的功能，其需要能够依据被控对象的状态量和给定的控制量，预测出系统未来若干个周期内的输出量，而对其具体形式没有要求，诸如被控对象的传递函数、微分方程或系统的状态方程均可作为系统的预测模型，根据系统具体结构选择一个恰当的预测模型有利于控制器的设计和保障最终的控制品质。
2.2反馈校正
在实际应用系统中不可避免的存在被控对象的参数不精确、外界干扰等情况。开环控制必然会造成MPC 控制器的预测输出与实际的系统输出之间存在误差值，因而为了提高控制精度和系统的稳定性，引入反馈修正的环节，计算当前时刻的预测输出和系统实际输出值误差，并以此来修正MPC 控制器对下一时刻系统输出的预测值，故而求解出的最优控制量也加入了对上一时刻反馈误差的考虑，在优化了上一时刻预测偏差的同时形成了闭环控制系统，提高了控制品质和系统的抗扰性能。
2.3滚动优化
模型预测控制对比与一般的控制方法，具有一个较为显著的特点即滚动优化，这也是 MPC 控制器能够实现良好控制效果的关键，在每一个时刻MPC 控制器均会根据所选的代价函数计算出控制时域内的最优控制序列，并将序列的第一项作为当时的控制量作用于系统，在下一时刻，控制时域和预测时域均会随着时间一起向前移动，作用于系统的最优控制量也会根据此时的状态进行重新计算，实际上MPC控制器不是一次求解出不变的全局最优控制序列，而是求解出每个时刻的局部最优解，再随着控制时域和预测时域滚动，通过反复的在线求解，得到每一时刻的最优控制量，因而该种控制方法的适应性较强。
该阶段求解出的最优控制量会根据所选择的代价函数以及加权系数矩阵的不同而改变，代价函数的形式并不固定，在选取时一般会考虑系统的跟踪目标值的性能、系统控制量幅值等因素，常用形式有二次型、1范数、无穷范数等，具体的表达方式如下:
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