面向交通电气化的先进电机驱动系统预测控制技术综述：性能优化、计算减负与容错提升

本文系统综述了近三年来面向交通电气化领域电机驱动系统的先进预测控制方法。针对传统矢量控制(Vector Control, VC)动态性能不足、直接转矩控制(Direct Torque Control, DTC)精度较低等问题，研究人员聚焦于模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)及其衍生策略，重点探讨了如何通过算法创新提升系统性能、降低计算负担、增强参数鲁棒性及实现故障容错。综述表明，有限控制集MPC(Finite-Control Set MPC, FCS-MPC)、无差拍预测电流控制(Deadbeat Predictive Current Control, DPCC)等方法的改进版本能有效抑制电流/转矩脉动、抵抗扰动、提高效率，并通过误差模型、观测器、数据驱动等手段应对参数失配，同时为开路/短路故障及传感器失效提供了有效的容错控制方案。该综述为开发高性能、高可靠性的交通电气化驱动系统提供了重要参考。

在全球应对气候变化、致力减少温室气体排放的大背景下，交通电气化已成为一场席卷全球的深刻变革。电动汽车、多电飞机、全电船舶等 electrified transportation tools 正站在这场变革的最前沿。作为这些交通工具的“心脏”，电机驱动系统的性能、效率和可靠性直接决定了整个系统的成败。它不仅负责驱动车辆前进，还精细管理着能量消耗，确保在各种复杂工况下都能实现最优运行。然而，传统上主导工业应用长达半个世纪的矢量控制(Vector Control, VC)或磁场定向控制(Field-Oriented Control, FOC)方法，其性能严重依赖于比例-积分(Proportional-Integral, PI)控制参数的整定，且难以处理系统中的非线性问题。虽然直接转矩控制(Direct Torque Control, DTC)和直接功率控制(Direct Power Control, DPC)策略在动态性能上有所突破，但与VC相比，通常存在控制精度较低、转矩/功率波动较大的问题。

近年来，预测控制作为一种先进的控制方法崭露头角。它利用电机系统模型，通过考虑当前和未来的控制输入来预测系统的未来行为，从而提供了一种更全面、更具前瞻性的控制策略。其优势是多方面的：它通过考虑整个运行频谱来优化电机性能，从而提高能效并减少损耗；该方法展现出强大的鲁棒性和适应性，能够固有地补偿非线性和参数变化；凭借其预测能力，它确保了更快的响应时间和卓越的实时性能，这对电机的动态控制至关重要；预测控制便于多目标同时优化；其前瞻性使其非常适合与人工智能和机器学习等尖端技术集成；预测控制算法的模块化设计使其易于扩展和灵活应用。其中，模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)算法自20世纪70年代末出现以来，已被应用于电机驱动系统，并引发了全球范围的研究热潮。

在此背景下，发表于《Chinese Journal of Electrical Engineering》的这篇综述文章，旨在对过去三年间出现的新型预测控制策略进行全面梳理，重点探讨这些策略如何在交通电气化领域的电机驱动系统中实现高性能、低计算负担、强系统鲁棒性和高故障容错能力。

为了系统阐述这些进展，研究人员主要围绕几个核心技术方法展开论述：首先是基于模型预测的控制策略，如模型预测电流控制(Model Predictive Current Control, MPCC)、模型预测转矩控制(Model Predictive Torque Control, MPTC)和无差拍预测控制(Deadbeat Predictive Control)。其次是针对计算复杂度的优化方法，包括候选电压矢量数量最小化、电压矢量预选以及控制算法简化。再者是提升参数鲁棒性的技术，如误差模型开发、参数失配观测器和成本函数更新。此外，还涵盖了数据驱动的解决方案以及针对开路故障、短路故障和传感器故障的容错控制策略。

2 性能提升

本章节聚焦于通过预测控制提升电机驱动系统的稳态和动态特性。

2.1 脉动抑制

为抑制电流和转矩脉动，研究人员提出了多种改进策略。例如，针对表贴式永磁同步电机(Surface-mounted PMSM, SPMSM)，有研究采用虚拟矢量扩展电压矢量集，并结合分层优化算法进行选择，利用零矢量调节输出电压矢量幅值，并基于无差拍原理确定作用时间，从而最小化脉动并扩展调制范围。另有研究为永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM)提出了改进的最优占空比MPCC策略，从五种基本组合中选择最优电压矢量组合应用于逆变器。对于双三相PMSM，则提出了采用双虚拟矢量调制方法的改进MPTC方法。此外，还有研究通过定义新的目标函数，将预测范围覆盖整个换向周期，以优化换向时序。对于开关磁阻电机(Switched Reluctance Machine, SRM)的转矩脉动问题，有方案结合了脉宽调制(Pulse Width Modulation, PWM)信号和非对称半桥转换器，在单相区和换相区分别采用不同的预测控制算法进行抑制。

2.2 抗扰动

增强系统对外部扰动和内部参数变化的抵抗能力是关键研究方向。一种方案是针对双三相PMSM，提出了基于扩展状态观测器(Extended State Observer, ESO)的无模型预测谐波电流控制方法，精确跟踪x-y子空间中的谐波参考，稳态电流误差仅为传统无差拍预测电流控制(Deadbeat Predictive Current Control, DPCC)的四分之一。针对内置式永磁同步电机(Interior PMSM, IPMSM)，有研究开发了卡尔曼抗扰动观测器来估计机械角速度、转子位置和负载转矩。还有方案为SPMSM驱动器设计了具有并联抗扰动结构的无差拍数字电流控制器，利用基于内模控制(Internal Model Control, IMC)的扰动控制器改善扰动估计动态。为了解决对永磁磁链和参考负载角计算的依赖，有研究提出了基于三矢量的模型预测磁链控制(Three-Vector-based Model Predictive Flux Control, TV-MPFC)，并采用Luenberger观测器补偿参数失配和未建模动态带来的集总扰动。此外，二自由度(Two-Degree-of-Freedom, 2DOF)显式MPC方法被用于非级联直接速度控制，允许独立调节速度参考跟踪和扰动抑制。

2.3 系统效率提升

提高系统效率也是重要目标。有研究为SPMSM驱动引入了四分段模式MPC，通过零矢量重新分布策略，在周期开始和结束时交替使用矢量u₀和u₇，确保相邻周期间无开关动作，使平均开关频率减半。对于开绕组永磁同步电机(Open-Winding PMSM, OW-PMSM)，有混合矢量MPC策略被提出以增强控制性能并抑制零序电流(Zero-Sequence Current, ZSC)。另一种多模式混合矢量MPC策略通过将上一个控制周期的电压矢量继承到当前周期，在较低开关频率下改善了稳态控制性能，从而降低了开关损耗。针对IPMSM，有研究利用MPC处理复杂的非线性和约束，通过等效优化结合效率图来简化磁链削弱(Flux Weakening, FW)问题的求解，扩展了高效区。

3 计算负担降低

传统FCS-MPC策略通常需要枚举多个电压矢量组合以选择最小化预测误差的策略，计算负担较重。本章节总结了减轻计算负担的方法。

3.1 候选矢量数量最小化

通过优化策略减少需要评估的电压矢量数量是直接有效的方法。有研究为配备离散空间矢量调制(Discrete Space Vector Modulation, DSVM)的PMSM提出了高效FCS-MPTC策略，通过三步优化将评估的矢量数从38个减少到13个。另有方法根据参考电压矢量幅值处理高转矩脉动和计算复杂度，并提出了简化的搜索策略。对于五相三电平中点钳位(Neutral-Point-Clamped, NPC)电压源逆变器，有方案采用包含一个零矢量和80个虚拟电压矢量的控制集，并利用无差拍解简化枚举过程。针对三电平有源NPC逆变器，提出的简化矢量模型预测控制(Reduced Vector Model Predictive Control, RV-MPC)通过判断半周期和枚举限定半周期内的八个开关状态，理论上可降低70%的计算负担。

3.2 电压矢量预选

通过预选策略避免繁琐的枚举过程。有研究为PMSM驱动提出了基于DSVM的创新MPCC策略，引入了基于定子磁链增量的电压矢量预选策略，并采用分层搜索策略简化DSVM技术。另一种简化的多矢量预测电流控制方案利用梯度概念进行有效位置估计以减少计算负担。对于SPMSM，有流线型TV-MPFC方法通过直接处理定子磁链矢量跟踪误差，绕过了对权重因子的需求，从而简化了优化过程。针对五相永磁同步轮毂电机(Permanent Magnet Synchronous Hub Motor, PMSHM)，提出的两阶段串联MPC策略利用离散空间虚拟电压调制(Discrete Space Virtual Voltage Modulation, DSVVM)，将候选矢量数从14个减少到9个。

3.3 控制算法简化

简化算法本身的结构或原理。有研究将滑模控制原理与MPC相结合，为PMSM驱动提出了一种新颖的有限集滑模无模型预测电流控制，提供了无模型且计算负载轻的解决方案。另一种创新的基于角度的虚拟矢量模型预测电流控制(Angle-based Virtual Vector Model Predictive Current Control, ABVV-MPCC)通过在六边形坐标系中利用虚拟矢量扩展预测控制集，并通过角度搜索直接识别最优电压矢量，避免了穷举优化和过调制挑战。对于开关磁阻电机(Switched Reluctance Machine, SRM)，有研究结合改进的多电平功率转换器和快速建模方法，采用归一化成本函数优化矢量。此外，还有基于无差拍预测概念简化了永磁同步电机FOC框架中PI调节器整定过程的方法。

4 参数鲁棒性增强

电机参数在实际运行中会发生变化，增强控制策略对参数变化的鲁棒性至关重要。

4.1 误差模型开发

通过建立误差模型来补偿参数变化的影响。针对IPMSM，有鲁棒的增量模型无差拍预测电流控制方法集成了电感校正方法以跟踪动态过程中的电感变化。另一种改进的PMSM无差拍预测电流控制方法结合了多参数辨识方法，通过建立两个电流预测误差模型来解决传统辨识方法中欠定方程的挑战。有研究对基于静止坐标系的无差拍预测电流控制中的模型不准确性进行了深入分析和补偿。一种新颖的基于非参数预测模型(Nonparametric Prediction Model, NPM)的MPCC策略通过利用电流预测差异、采样和存储信息，消除了预测模型中对电机参数的需求。还有方法用一阶超局部模型替代精确的PMSM模型，并在线估计输入电压增益和系统动态。针对SPMSM驱动，提出了鲁棒的模型预测电压控制(Model Predictive Voltage Control, MPVC)方案，通过分析参数敏感性并建立仅包含电感信息的参考电压误差模型来实现实时补偿。此外，基于自适应超局部模型的无模型预测电流控制(Model-Free Predictive Current Control, MFPCC)方法在线更新非物理参数和系统的未知动态部分，不依赖电机参数。

4.2 参数失配观测

利用观测器实时估计和补偿参数失配带来的扰动。有研究将改进的无差拍预测电流控制与定子电阻自适应位置观测器(Resistance Adaptive Position Observer, RAPO)集成，增强了系统在低速下对参数扰动的恢复能力。另一种改进的占空比模型预测电流闭环控制(Improved Duty-cycle Model Predictive Current Closed-loop Control, IDC-MPCC)策略结合了复合滑模扰动观测器(Composite Sliding-Mode Disturbance Observer, CSMDO)来估计和补偿扰动。改进的鲁棒FCS-MPCC算法结合了滑模观测器(Sliding-Mode Observer, SMO)来估计定子电流和扰动。还有策略结合了基于非线性函数积分滑模的MPCC和直流母线电压观测器，并引入了改进的等速趋近律来增强对负载转矩扰动的鲁棒性。针对SPMSM，有研究提出了使用自适应增益扩展状态观测器(Adaptive Gain Extended State Observer, AGESO)的无模型无差拍预测电流控制方法，在线自适应估计电感参数以抑制控制器增益失配的影响。针对SPMSM的无模型预测速度控制方案采用了改进的非线性扩展状态观测器(Modified Nonlinear Extended State Observer, MNESO)。还有为航空作动系统量身定制的鲁棒FCS-MPTC策略，结合了双变量带宽扩展状态观测器(Dual-Variable-bandwidth ESOs)和修改后的分数形式成本函数。

4.3 成本函数更新

通过改进成本函数的设计来提升鲁棒性。有研究提出了用于PMSM的鲁棒并行MPTC(Robust Parallel MPTC, RP-MPTC)策略，引入了比例积分形式的新成本函数，并采用并行结构同时优化转矩和磁链，消除了对权重因子的需求。另一种增强的无模型预测速度控制方法基于新设计的成本函数，统一了不同的时间尺度，并利用从降阶电机模型导出的超局部速度和电流模型来预测未来状态。

4.4 数据驱动解决方案

利用数据驱动方法避免对参数化模型的依赖。一种数据驱动的预测电流控制(Data-based Predictive Current Control, DBPCC)策略收集并利用实时输入输出数据来确定最优控制动作，无需参数辨识过程。另一种在线粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)参数辨识方法用于SPMSM的无差拍预测电流控制，通过设计基于电流预测方程的适应度函数来实时识别关键参数。

5 故障容错

确保电机驱动系统在故障情况下的可靠运行是交通电气化的关键要求。

5.1 开路故障

针对开路故障的容错控制方案被广泛研究。有方案针对标准PMSM驱动，利用预测电流控制在发生相开路和开关管开路故障时维持驱动功能，无需辅助电路，并分析了铜损比阈值对转矩脉动和铜损的影响。对于感应电机(Induction Machine, IM)驱动，提出了基于磁链的开路开关故障诊断和容错方法，采用三相四开关逆变器维持运行，并提出三矢量预测磁链控制方法以减少转矩脉动。有研究基于成本函数误差诊断PMSM驱动中的开路故障，通过评估成本函数误差的最小平均绝对值来识别故障开关。针对开绕组永磁同步电机(OW-PMSM)的单相开路故障，提出了结合无差拍预测电流控制和扩展状态观测器的容错策略，通过注入q轴电流抵消零序电流引起的转矩脉动。对于五相PMSM驱动在开路故障下的运行，有方法采用最优电流控制方法推导参考电流以最小化转矩脉动。针对九开关逆变器供电的六相IM驱动，在健康和故障情况下优化控制动作，并在故障后操作中引入相位转换方法以增强转矩运行范围。

5.2 短路故障

短路故障，特别是匝间故障(Interturn Fault, ITF)，需要快速检测和应对。有研究提出了基于MPC的在线方法，利用MPC框架估计电流残差并构建故障指标，用于感应电机的匝间故障检测和定位。针对PMSM驱动的匝间故障和转矩脉动抑制，提出了两种模型预测电流控制方法，即正常操作的MPCC-I和故障后操作的MPCC-II，后者通过自适应估计补偿电流来抵消匝间故障引起的转矩脉动。对于五相PMSM在单相和相同短路故障条件下的运行，有多矢量预测控制策略将补偿电流直接集成到参考电流中，并采用基于最短距离原理和正弦定理的矢量选择方法。

5.3 无传感器控制策略

传感器故障的容错通常通过无传感器控制实现。有研究针对速度传感器less感应电机驱动，提出了基于预测补偿的自适应磁化电流控制(Predictive Compensation-based Adaptive Magnetizing Current Control, PC-AMCC)方法，以减轻速