💥1 概述
本文方法基于状态依赖的里卡蒂方程（SDRE）控制技术及其梯度型神经网络的实时计算方法，允许在线控制PMSM。
为了实现用于永磁同步电机驱动器的自适应 SDRE（State-Dependent Riccati Equation）非线性无传感器速度控制，按照以下步骤进行。
1. 确定系统的动态模型：首先，获得永磁同步电机的动态模型。该模型通常由磁链方程、电流方程和机械方程等组成。根据电机的具体参数和特性，推导出系统的状态空间表达式。
2. 设计自适应 SDRE 控制器：基于系统的状态空间表达式，采用自适应 SDRE 控制策略进行设计。自适应 SDRE 控制是一种基于 Riccati 方程调节器的非线性控制方法，它通过自适应参数来优化控制器的性能。具体设计步骤包括：设置控制器结构、定义控制误差目标和性能指标、计算状态反馈增益矩阵和 Riccati 方程解。
3. 实现无传感器速度估计器：由于无传感器速度控制，需要通过估计器来获取电机转速的信息。可以采用滑模观测器或者其他速度估计器来实现，以获得无传感器的速度测量。
4. 连接控制器和估计器：将自适应 SDRE 控制器和无传感器速度估计器与电机的动态模型相连接。确保控制器能够接收估计到的速度信号，并提供相应的控制输出。
5. 仿真和调试：在 Simulink 环境中建立仿真模型，并进行仿真验证。通过逐步参数调整和性能评估，对控制系统进行调试和优化。
📚2 运行结果
matlab程序：
clc clear all Rs=0.625 Ld=0.036 Lq=0.051 phi=0.545 J=7.5e-4 F=0.036 P=2 % a1=R/Ld a2=P*Lq/Ld a3=P*Ld/Lq % a4=R/Lq a5=P*phi/Lq a6=3/2*P*phi/J a7=F/J B=[1 0;0 1;0 0] Qc=[1 0 0;0 1 0;0 0 1] R=[1 0;0 10] x2dot=0 x3dot=0 gama=0.1 % syms a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 x1 x2 x3 R % f=[-a1*R*x1+a2*x2*x3; -a3*x1*x3-a4*R*x2-a5*x3; a6*x2-a7*x3-1/J*Tl;0] % jacobian(f,[x1 x2 x3 R ]) % E=4300170000*[1e-6 0 0 0 ;0 1e-6 0 0 ;0 0 1e-6 0 ;0 0 0 1e-6 ] Rk=0.09*[1 0;0 1] E=4300180000*[1e-6 0 0 0 0 ;0 1e-6 0 0 0 ;0 0 1e-6 0 0 ;0 0 0 1e-2 0; 0 0 0 0 1e-5]
🎉3 参考文献
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