多参数失配下鲁棒型双馈风机模型预测电流控制

风机系统模型预测电流控制(model predictive current control,MPCC)是基于系统模型实现的,存在系统参数鲁棒性较差的问题。为解决该问题,提出了一种带有新型滑模趋近律(new sliding mode veaching law,NSMRL)的滑模观测器(sliding mode observer,SMO)结合MPCC策略。首先,建立基于电压定向的双馈风机数学模型;其次,建立无差拍模型预测控制系统;最后,构建一种改进的等速伸展项和指数到达项的滑模趋近律,该新型滑模趋近律包括系统状态变量和滑模面函数的功率项,可以以两种不同的形式来表示趋近律,新滑模趋近律的作用是使系统状态更快、抖振更小的收敛到滑模平面,从而提高参数鲁棒性。研究结果表明,该方法与无滑模MPCC和等速趋近律MPCC相比,能有效地抑制系统固有抖振,并提高系统状态到达滑模面的速度。同时,可将平均转矩脉动、电流脉动和相电流总谐波失真(total harmonic distortion,THD)降低10.54%、24.16%和5.12%。因此,所提出的NSMRL-SMO-MPCC方法能够通过在线补偿扰动实现参数失配情况下对电流的可靠预测,从而提升系统的参数鲁棒性。