一种截割电机用参数自整定改进增量式无差拍电流预测控制方法

本发明属于煤矿掘进机截割电机控制，特别涉及一种截割电机用参数自整定改进增量式无差拍电流预测控制方法。

背景技术：

1、掘进机是煤矿巷道掘进的核心装备，其截割部承受着复杂多变的冲击负载，对驱动系统的可靠性、动态响应及低速大转矩输出能力提出了严苛要求。截割电机作为掘进机截割部的动力源，其控制性能直接影响掘进效率与设备安全。永磁同步电机（permanentmagnet synchronous motor, pmsm）因其结构简单、效率高、功率密度大及低转速大转矩输出特性优异，被视为掘进机截割驱动的理想方案。然而，矿山装备常年运行于重载、潮湿、隔爆等极端工况，永磁驱动技术在此类环境下的工程化应用仍面临诸多控制层面的挑战。

2、在掘进机截割作业过程中，截割电机长期运行于低速重载工况，负载力矩随煤岩硬度变化频繁波动，且截割头冲击载荷呈现明显的非周期性和强非线性特征。

3、因此，掘进机截割电机控制系统，需要兼具快速电流跟踪能力与强参数鲁棒性，以应对恶劣工况下电机参数非线性变化对控制性能的影响。传统的永磁同步电机矢量控制系统中，电流内环多采用比例积分（ proportional-integral, pi）调节器，其本质是基于误差反馈的线性控制器，在电机参数恒定、负载平稳时性能良好；但当电机运行于低速重载工况时，定子电阻随温度升高发生显著漂移，电感受磁饱和及交叉耦合效应影响呈现非线性变化，转子磁链也可能因永磁体温升而衰减。在这些参数时变条件下，固定参数的pi控制器难以维持最优控制效果，电流环的动态响应与稳态精度明显下降，进而影响整机控制品质。

4、随着控制技术的发展，无差拍电流预测控制（deadbeat predictive currentcontrol, dpcc）因其动态响应快、电流跟踪无超调等优势，在永磁同步电机高性能驱动领域受到广泛关注。该方法基于电机离散数学模型，计算当前周期所需施加的电压矢量，使下一周期的电流误差理论上为零，从而实现一拍之内的电流跟踪。然而，dpcc的本质决定了其对电机模型参数的准确性高度依赖，当控制系统面临参数失配和外部扰动时，易导致电压矢量求解偏差。

5、研究表明，dpcc对电机参数尤其是电感参数极为敏感，当控制器参数与实际电机参数存在偏差时，电流跟踪误差显著增大，严重时甚至导致系统失稳。在掘进机截割电机的实际运行中，电机参数随工况实时变化，控制器中的固定模型参数与实际对象之间的失配问题尤为突出，传统dpcc在工程应用中的鲁棒性瓶颈亟待突破。此外，控制系统固有延时（如电流采样延时、逆变器动作延时）和外部转矩扰动，均会加剧电流跟踪误差、恶化控制的鲁棒性。因此，亟需针对掘进机低速永磁截割电机的特殊工况设计一种改进型dpcc方法。

6、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，并不必然构成在先技术。

技术实现思路

1、针对传统dpcc方法在掘进机低速永磁截割电机控制中存在的上述问题，本发明提出一种截割电机用参数自整定改进增量式无差拍电流预测控制方法，通过采用增量式无差拍电流预测控制idpcc对传统dpcc的电流预测公式、电压计算公式采用差分化处理，使永磁体磁链、反电动势等慢变参数的影响在相减后被大幅抵消，在此基础上，设计一种改进型eso，通过引入非线性误差反馈机制，利于提升系统对电感和电阻参数摄动、数字延时及未建模动态的鲁棒性，在改进型eso宽频扰动补偿的基础上，设计了与改进型eso并联的谐振控制器，以弥补宽频eso对特定频率谐波抑制能力不足的短板，降低低速电流纹波与转速波动，同时还结合所提ddpg算法对电流环控制参数集进行全局优化，最终利于实现对永磁截割电机系统低速工况的参数失配、负载扰动及转速波动等多源扰动进行实时观测与补偿。

2、本发明为了实现上述目的，采用如下技术方案：

3、一种截割电机用参数自整定改进增量式无差拍电流预测控制方法，包括如下步骤：

4、步骤1. 实时采集掘进机截割电机的三相电流，并通过clark变换、park变换将其转换为d-q坐标系下的电流值；同时实时获取电机转子的位置和实际转速；

5、步骤2. 输入转速给定值与实际转速，经转速环pi控制器计算得到轴参考电流，采用轴电压的控制策略设定轴参考电流为0，输出轴参考电流；

6、步骤3. 建立基于改进型增量式无差拍电流预测控制的电流环控制器，其设计过程如下：

7、首先对传统dpcc的电流预测公式、电压计算公式进行差分化处理构建idpcc架构；

8、在idpcc架构下，对传统扩张状态观测器eso的电流观测公式、扰动观测公式差分处理，构建非线性增量式扩展扰动观测器即改进型eso；

9、在改进型eso的内部引入非线性误差反馈机制，即在改进型eso的误差校正环节，用变增益非线性反馈函数替代传统eso的固定增益线性反馈函数；

10、设计与改进型eso并联的准谐振控制器qrc，将qrc设计为处窄带高增益结构；

11、对当前与上一时刻轴实际电流、电压做差分运算，输入改进型eso，得到电流增量观测值和系统总扰动增量观测值，前馈补偿至idpcc公式得到初始参考电压；

12、计算电流跟踪误差并输入qrc生成谐振补偿量，叠加得到最终轴参考电压；

13、步骤4. 将最终轴参考电压与转子电角度输入反park变换得到坐标系电压，经svpwm控制逆变器输出三相电压驱动电机运行，并采集运行状态；

14、步骤5. 设计深度确定性策略梯度ddpg算法，对电流环控制参数进行自适应整定。

15、此外，在上述截割电机用参数自整定改进增量式无差拍电流预测控制方法的基础上，本发明还提出了一种与之对应的截割电机用参数自整定改进增量式无差拍电流预测控制系统。

16、该截割电机用参数自整定改进增量式无差拍电流预测控制系统，包括如下模块：

17、采集模块，用于实时采集掘进机截割电机的三相电流，并通过clark变换、park变换将其转换为d-q坐标系下的电流值；同时实时获取电机转子的位置和实际转速；

18、参考电流计算模块，用于输入转速给定值与实际转速，经转速环pi控制器计算得到轴参考电流，采用轴电压的控制策略设定轴参考电流为0，输出轴参考电流；

19、控制器设计模块，用于建立基于改进型增量式无差拍电流预测控制idpcc的电流环控制器；其中idpcc对传统dpcc的电流预测公式、电压计算公式进行差分化处理；

20、在idpcc架构下，通过对传统扩张状态观测器eso的电流观测公式、扰动观测公式进行差分处理，构建非线性增量式扩展扰动观测器即改进型eso；

21、在改进型eso的内部引入非线性误差反馈机制，即在改进型eso的误差校正环节，用变增益非线性反馈函数替代传统eso的固定增益线性反馈函数；

22、设计与改进型eso并联的准谐振控制器qrc，将qrc设计为处窄带高增益结构；

23、对当前与上一时刻轴实际电流、电压做差分运算，输入改进型eso，得到电流增量观测值和系统总扰动增量观测值，前馈补偿至idpcc公式得到初始参考电压；

24、计算电流跟踪误差并输入qrc生成谐振补偿量，叠加得到最终轴参考电压；

25、电机运行控制及运行状态采集模块，用于将最终轴参考电压与转子电角度输入反park变换得到坐标系电压，经svpwm控制逆变器输出三相电压驱动掘进机截割电机运行，并采集其运行状态；

26、以及参数整定模块，用于设计深度确定性策略梯度ddpg算法，对电流环控制参数进行自适应整定。

27、此外，在上述截割电机用参数自整定改进增量式无差拍电流预测控制方法的基础上，本发明还提出了一种计算机设备，该计算机设备包括存储器和一个或多个处理器。

28、在存储器中存储有可执行代码。当处理器执行可执行代码时，用于实现上述截割电机用参数自整定改进增量式无差拍电流预测控制方法的步骤。

29、此外，在上述截割电机用参数自整定改进增量式无差拍电流预测控制方法的基础上，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序。该程序被处理器执行时，用于实现上述截割电机用参数自整定改进增量式无差拍电流预测控制方法的步骤。

30、本发明具有如下优点：

31、如上所述，本发明述及了一种截割电机用参数自整定改进增量式无差拍电流预测控制方法，本发明中电流环控制器采用增量式无差拍电流预测控制idpcc结构，通过对传统dpcc的电流、电压预测方程进行差分化处理，使永磁体磁链、反电动势等慢变参数的影响在相减后被大幅抵消。该方法从预测模型的数学结构层面实现了对参数敏感性的降低，显著降低了磁链失配导致的预测误差，缓解了低速工况下参数失配影响被放大的缺陷，提升了系统的参数鲁棒性。在idpcc架构基础上，本发明提出了一种改进型扩展状态观测器（即改进型eso），由于本发明改进型eso是在增量框架下建立的系统扩张状态模型，其与idpcc架构在动态描述方式上保持高度一致，因此能够对内外扰动精准的观测与补偿。改进型eso通过引入非线性误差反馈机制，实现了大误差阶段提高增益加快扰动收敛、小误差阶段降低增益抑制高频噪声与观测抖振，克服了传统线性eso固定增益难以兼顾收敛速度与噪声抑制的弊端，显著提升了系统对电感和电阻参数摄动、数字延时及未建模动态的鲁棒性。在改进型eso宽频扰动补偿的基础上，本发明进一步提出了与其并联的准谐振控制器（quasi-resonant controller，qrc），qrc利用其在6倍电基波频率处的高增益与窄带宽特性，精准抑制了低速工况下由逆变器非线性、磁链谐波引起的周期性误差，弥补了宽频eso对特定频率谐波抑制能力不足的短板，且不会明显降低idpcc的动态响应速度，降低了低速电流纹波与转速波动。最后，本发明提出利用深度确定性策略梯度ddpg算法对由改进型eso、qrc结合idpcc搭建的复合电流环控制架构的参数进行自适应整定，通过智能体与控制环境的连续交互，学习系统状态与控制参数之间的复杂非线性映射关系，在连续动作空间内直接输出最优控制参数，避免了传统人工试凑方法易陷入局部最优的缺陷，可同时兼顾系统动态响应速度、稳态控制精度、参数鲁棒性及谐波抑制能力，提升了系统对低速复杂运行环境的自适应能力。