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永磁同步电机模型预测控制，自抗扰控制，滑模控制等matlab仿真及ccs代码。

最近在搞永磁同步电机（PMSM）控制算法落地，发现传统PID虽然稳但响应速度总差点意思。试了模型预测控制（MPC）、自抗扰控制（ADRC）、滑模控制（SMC）这几个路子，仿真到代码实现踩了不少坑，今天随便聊聊实战经验。

先说模型预测控制。这玩意儿核心是预测未来三步走，Matlab里直接上MPC工具箱虽然方便，但真做嵌入式代码移植时内存占用太大。自己写了个简化版预测模型，代价函数里把转矩脉动和电流谐波都揉进去：

function cost = MPC_cost(u, x, ref) horizon = 3; Q = diag([0.8, 0.2]); % 电流跟踪权重 R = 0.1; % 控制量变化率惩罚 cost = 0; for k = 1:horizon x = PMSM_model(x, u(:,k)); cost = cost + (x(1:2)-ref)'*Q*(x(1:2)-ref) + u(:,k)'*R*u(:,k); end end

这里Q矩阵第二项权重故意调低，实测发现电流环跟踪太激进反而引起转速震荡。仿真时发现采样率低于50μs预测误差会指数级增长，后来在CCS里用查表法预存电机参数才搞定实时性。

接着是自抗扰控制，最头疼的是扩张状态观测器（ESO）的参数整定。核心代码就二十行，但调参能要人命：

void ADRC_Update(ADRC *controller, float y) { float e = controller->z1 - y; controller->z1 += (controller->z2 - beta1 * e) * dt; controller->z2 += (controller->z3 - beta2 * fal(e,0.5,delta) + b0*u) * dt; controller->z3 += -beta3 * fal(e,0.25,delta) * dt; }

这个fal函数是非线性函数，delta参数小于0.1时观测器开始抽风，后来发现和电流采样噪声频率相关。在CCS里加了个移动平均滤波，ESO的beta参数从[80, 600, 800]慢慢降到[30, 200, 300]才稳定。

永磁同步电机模型预测控制，自抗扰控制，滑模控制等matlab仿真及ccs代码。

滑模控制的切换函数本来设计得花里胡哨，结果硬件测试时IGBT炸了两次。最后简化成带饱和函数的准滑动模态：

function u = SMC_controller(e, de) s = lambda*e + de; rho = 2.5; % 切换增益 delta = 0.02; % 边界层厚度 if abs(s) > delta u_eq = -f_hat; % 等效控制 u_sw = -rho * sign(s); else u_sw = -rho * s / delta; // 饱和函数 end u = u_eq + u_sw; end

边界层厚度delta调参时有个邪门现象：太小了抖振明显，太大了动态响应变肉。最后取控制周期（100μs）与电机电气时间常数的1/5左右刚刚好。

移植到CCS时发现浮点运算速度不够，把Sigmoid函数改成查表法省了40%计算时间。最坑的是TI的IQmath库和MATLAB的Fixed-Point工具箱精度不一致，后来直接用移位操作代替乘法才对齐波形。

三种方法实测下来，MPC在轻载时效率最高但重载发热大，ADRC参数敏感但抗扰动确实牛逼，SMC简单粗暴适合老控制器改造。最近在尝试MPC+SMC混合控制，等调通了再分享。