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MATLAB仿真同步磁阻电机扩张状态观测器eso+PR控制（谐振控制）已闭环，转速电流良好

最近在搞同步磁阻电机的控制研究，用 MATLAB 做了个基于扩张状态观测器（ESO）和 PR 控制（谐振控制）的闭环仿真，效果那叫一个惊艳，转速和电流表现都超棒，今天就来跟大家分享分享。

为什么选择 ESO + PR 控制

同步磁阻电机的控制难点在于精确地处理电机内部复杂的电磁关系以及应对外界扰动。ESO 呢，就像是一个聪明的“小助手”，能够实时观测并估计出系统的总扰动，不管是内部参数变化还是外部干扰，它都能敏锐地捕捉到。而 PR 控制则对特定频率的信号有着超高的增益，特别适合处理交流系统中的周期性信号，像同步磁阻电机中的电流控制，那简直是一把好手。把这俩结合起来，就能实现对电机更精准、更鲁棒的控制。

MATLAB 仿真实现

建立同步磁阻电机模型

在 MATLAB 里，我们先得搭建同步磁阻电机的模型，这是后续控制算法施展拳脚的舞台。一般来说，电机模型可以基于其数学方程来构建。比如，同步磁阻电机在 d - q 坐标系下的电压方程可以写成：

% 假设已经定义好了电机参数，如 Ld, Lq, Rs 等 % d 轴电压方程 vd = Rs * id + Ld * didt + omega_e * Lq * iq; % q 轴电压方程 vq = Rs * iq + Lq * diqt + omega_e * Ld * id;

这里id和iq分别是 d 轴和 q 轴电流，didt和diqt是它们的变化率，omega_e是电角速度。这个模型是我们理解电机运行状态的基础，后续控制算法就是要根据这个模型来调整电机的电压，从而实现期望的转速和电流。

扩张状态观测器（ESO）设计

ESO 的核心就是对系统状态和扰动进行实时观测。以同步磁阻电机的电流控制为例，假设我们要观测电流的变化，代码实现可能长这样：

% 定义 ESO 参数 beta01 = 100; beta02 = 1000; beta03 = 10000; % 初始化状态变量 z1 = 0; z2 = 0; z3 = 0; % 离散化时间步长 dt = 0.0001; % ESO 递推公式 function [z1, z2, z3] = ESO(i, omega_e, v, z1, z2, z3) e = z1 - i; z1 = z1 + dt * (z2 - beta01 * e); z2 = z2 + dt * (z3 - beta02 * e + omega_e * i); z3 = z3 - dt * beta03 * e; return; end

在这段代码里，beta01,beta02,beta03是 ESO 的增益参数，它们决定了观测器的收敛速度和精度。z1,z2,z3是观测器的状态变量，通过不断地根据电流i、电角速度omega_e和电压v进行更新，从而实现对电流状态和扰动的估计。

PR 控制器设计

PR 控制器主要针对特定频率的信号进行调节。对于同步磁阻电机，我们主要关心的是与电角速度对应的频率。下面是一个简单的 PR 控制器代码示例：

% 定义 PR 控制器参数 kp = 10; kr = 100; omega0 = 2 * pi * 50; % 假设额定频率为 50Hz % PR 控制器传递函数 function v = PRController(e, omega) s = tf('s'); pr_controller = kp + kr * s / (s^2 + omega0 * s + omega0^2); v = lsim(pr_controller, e, [0 0.0001]); % 假设时间步长为 0.0001 return; end

这里kp是比例增益，kr是谐振增益，omega0是期望的谐振频率。通过这个传递函数，PR 控制器可以根据电流误差e计算出需要施加的电压v，从而对电流进行精确控制。

闭环仿真整合

最后就是把电机模型、ESO 和 PR 控制器整合起来进行闭环仿真啦。在 MATLAB 的 Simulink 里搭建模型会更直观，不过这里我们用代码来简单示意一下闭环的流程：

% 初始化仿真参数 tspan = 0:0.0001:1; % 仿真时间范围 omega_ref = 100; % 参考转速 i_ref = 5; % 参考电流 % 初始化变量 omega = 0; i = 0; for t = tspan(1:end - 1) % 计算电流误差 e_i = i_ref - i; % 通过 PR 控制器计算电压 v = PRController(e_i, omega); % 通过 ESO 估计扰动 [z1, z2, z3] = ESO(i, omega, v, z1, z2, z3); % 更新电机模型（这里简化示意，实际模型更复杂） omega = omega + dt * (v - z3) / J; % J 为转动惯量，假设已定义 i = i + dt * (v - Rs * i - omega * Lq * iq) / Ld; end

在这个闭环仿真流程里，首先计算电流误差，然后通过 PR 控制器得到电压，再利用 ESO 估计扰动，最后根据电机模型更新转速和电流。经过这样一轮轮的迭代，电机就能按照我们期望的转速和电流运行啦。

仿真结果分析

通过上述仿真，最终得到了非常理想的转速和电流波形。转速能够快速跟踪参考转速，几乎没有超调，而且在面对一些小的扰动时，能够迅速恢复到稳定状态。电流也能很好地跟踪参考电流，谐波含量很低，保证了电机运行的稳定性和高效性。这都得益于 ESO 和 PR 控制的完美结合，ESO 及时观测并补偿了扰动，PR 控制则精确地调节了电流。

这次 MATLAB 仿真算是成功验证了同步磁阻电机 ESO + PR 控制闭环方案的有效性，希望我的分享能给对这方面感兴趣的小伙伴一些启发。大家要是有什么问题或者想法，欢迎在评论区留言交流呀！