针对无刷直流电机(Brushless DC Motor,BLDCM)模型参数时变的特性,为解决不同工况下的转速跟踪问题,将Laguerre函数引入控制器设计中,提出了一种新型的广义预测控制算法。该算法通过对控制量的参数化设计,减少了计算量,使得系统响应加快...针对无刷直流电机(Brushless DC Motor,BLDCM)模型参数时变的特性,为解决不同工况下的转速跟踪问题,将Laguerre函数引入控制器设计中,提出了一种新型的广义预测控制算法。该算法通过对控制量的参数化设计,减少了计算量,使得系统响应加快;通过修改PI型性能指标,抑制了超调,提高了系统稳定性。仿真结果表明,相比传统广义预测控制(Generalized Predictive Control,GPC)算法,用该算法设计的转速控制器对跟踪指令响应更快,抗干扰能力强且对参数不确定性具有较强的鲁棒性。展开更多
文摘针对无刷直流电机(Brushless DC Motor,BLDCM)模型参数时变的特性,为解决不同工况下的转速跟踪问题,将Laguerre函数引入控制器设计中,提出了一种新型的广义预测控制算法。该算法通过对控制量的参数化设计,减少了计算量,使得系统响应加快;通过修改PI型性能指标,抑制了超调,提高了系统稳定性。仿真结果表明,相比传统广义预测控制(Generalized Predictive Control,GPC)算法,用该算法设计的转速控制器对跟踪指令响应更快,抗干扰能力强且对参数不确定性具有较强的鲁棒性。