matlab
% PMSM dq轴数学模型示例 (状态空间方程)
function dx = PMSM_Model(t, x, Vd, Vq, Tl, params)
% x = [id; iq; wr; theta]
% params: Rs, Ld, Lq, P, J, B, lambdaPM (永磁体磁链)
id = x(1); iq = x(2); wr = x(3);
Rs = params.Rs; Ld = params.Ld; Lq = params.Lq;
P = params.P; J = params.J; B = params.B; lambdaPM = params.lambdaPM;
Te = 1.5 * P * (lambdaPM * iq + (Ld - Lq) * id * iq); % 电磁转矩
did_dt = (Vd - Rs*id + P*wr*Lq*iq) / Ld;
diq_dt = (Vq - Rs*iq - P*wr*(Ld*id + lambdaPM)) / Lq;
dwr_dt = (Te - B*wr - Tl) / J; % Tl为负载转矩
dtheta_dt = wr;
dx = [did_dt; diq_dt; dwr_dt; dtheta_dt];
end
dq
或 αβ
坐标系下的五阶模型(定转子电流+转速+位置)。Permanent Magnet Synchronous Machine
或 Induction Machine
模块,设置参数(电阻、电感、惯量等)。IGBT/Diodes
或 Mosfet/Diodes
搭建,可仿真开关损耗和死区效应。dq
或 αβ
电压,忽略开关细节,大幅提升仿真速度。SVPWM Generator
模块。Compare To Zero
模块生成。matlab
% FOC 核心模块伪代码示例 (Clarke/Park变换 + PI控制器 + SVPWM)
function [Vd_ref, Vq_ref] = FOC_Controller(Ia, Ib, Ic, theta_e, id_ref, iq_ref, wr)
% 1. Clarke变换 (3相 -> αβ)
I_alpha = Ia;
I_beta = (Ia + 2*Ib) / sqrt(3);
% 2. Park变换 (αβ -> dq)
Id = I_alpha * cos(theta_e) + I_beta * sin(theta_e);
Iq = -I_alpha * sin(theta_e) + I_beta * cos(theta_e);
% 3. dq轴电流PI控制器 (抗饱和处理)
Vd_ref = PID_Controller(Id, id_ref, Kp_d, Ki_d, Ts, limMin, limMax);
Vq_ref = PID_Controller(Iq, iq_ref, Kp_q, Ki_q, Ts, limMin, limMax);
% 4. 前馈补偿 (可选: 解耦项 wr*Lq*Iq, wr*Ld*Id + wr*lambdaPM)
end
Sliding Mode Observer
, PLL Estimator
等模块。Quadrature Decoder
模块) 或旋转变压器解码。kalman
函数)。PLL
模块)。Rs, Ld, Lq, J
) 误差对控制性能的影响(使用 Parameter Estimation
工具箱标定)。Kp, Ki
) 整定:手动调参、Ziegler-Nichols 法或自动优化 (pidtune
)。Id/Iq
, Vd/Vq
, 转速、转矩、位置误差。FFT
分析电流谐波 (powergui
模块)。建立物理模型:
Simscape Electrical 搭建 PMSM + 逆变器 + 直流母线 + 负载。
实现FOC算法:
Motor Control Blockset 的 FOC Controller 模块 或 自定义S-Function。
配置PWM与ADC:
设置SVPWM载波频率和死区时间,模拟电流采样延迟。
添加传感器/观测器:
连接编码器模块 或 插入滑模观测器。
设计上位机界面 (App Designer):
matlab
% App Designer界面示例:实时调整转速指令和PI参数
app.SpeedSlider.ValueChangedFcn = @(src,event) set_param(‘FOC_Model/Ref_Speed’,’Value’,num2str(app.SpeedSlider.Value));
app.KpEditField.ValueChangedFcn = @(src,event) updatePIDParams(app);
运行仿真与优化:
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