基于模型预测控制的低空机器人电机多目标优化方法与流程

本申请涉及电机驱动控制，且更为具体地，涉及一种基于模型预测控制的低空机器人电机多目标优化方法。

背景技术：

1、随着低空经济的快速发展，以多旋翼无人机为代表的低空机器人在城市物流配送、空中巡检及低空通勤等场景中的应用日益广泛，其旋翼电机驱动系统的控制性能直接决定了飞行平台的动态响应能力与任务执行品质。在城市低空空域运行时，低空机器人不仅需要应对复杂气流扰动下的高动态转矩响应需求，还面临着日趋严格的城市噪声法规约束，这要求电机驱动控制系统在保证推力跟踪精度的同时兼顾声学品质管控，因此构建面向低空机器人电机的多目标优化控制方案具有迫切的工程需求与产业价值。

2、模型预测控制因其天然的多变量处理能力和快速动态响应特性，已被广泛应用于电机驱动领域。然而，现有的基于有限控制集模型预测控制的电机驱动方案在多目标代价函数的构建中，通常仅将电磁转矩跟踪误差与逆变器开关损耗作为核心优化目标，而完全忽略了电压矢量切换所引发的电磁噪声对城市声环境的影响。有限控制集模型预测控制由于其离散电压矢量的固有特性，在每个控制周期内选择的开关序列会产生变频电流谐波，当这些谐波的频率恰好落入电机定子铁芯及机臂连接结构的机械固有频率附近时，将激发严重的结构共振并产生刺耳的高频电磁啸叫。现有方案的代价函数对这种机电声学耦合效应是完全盲目的，算法无法预判当前选择的电压矢量序列在频域上产生的激扰频谱形态，更无法评估这些频谱分量被人耳感知的程度。造成这一缺陷的根本原因在于，现有模型预测控制框架中缺乏将机电结构声学谐振特性与人耳心理声学感知模型纳入实时评价体系的技术手段，导致多目标优化的评价维度存在结构性缺失。

3、因此，期望一种优化的低空机器人电机多目标优化方案。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于模型预测控制的低空机器人电机多目标优化方法。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种基于模型预测控制的低空机器人电机多目标优化方法，其包括：

3、步骤一，对采集的运行状态数据进行特征提取与掩蔽频带解析，得到旋转坐标系定子电流反馈量和动态听觉掩蔽频带特征向量；

4、步骤二，基于直流母线电压和旋翼电机实时转速，对旋转坐标系定子电流反馈量进行有限控制集构建与前向状态预测以得到逆变器有限电压矢量集合和预测定子电流轨迹集合；

5、步骤三，基于预置机电结构谐振代价矩阵，对预测定子电流轨迹集合与动态听觉掩蔽频带特征向量进行机电结构声学激扰特征靶向量化以得到候选矢量声学激扰指数数组；

6、步骤四，基于期望电磁转矩指令和期望定子磁链指令，对预测定子电流轨迹集合、逆变器有限电压矢量集合及候选矢量声学激扰指数数组进行面向主动噪声整形的多目标滚动寻优以得到最优开关矢量；

7、步骤五，通过死区时间补偿对最优开关矢量进行防直通死区补偿以得到三相带死区脉冲调制驱动信号，三相带死区脉冲调制驱动信号被输出至逆变器栅极驱动电路。

8、与现有技术相比，本申请提供的一种基于模型预测控制的低空机器人电机多目标优化方法，其利用机载麦克风实时采集螺旋桨气动噪声并解析其听觉掩蔽频带特征，同时基于离线标定的机电结构谐振代价矩阵对各候选电压矢量的预测电流轨迹进行声学激扰量化评估，将谐振惩罚与掩蔽奖励融合为统一的声学激扰指数，作为独立评价项纳入多目标代价函数与转矩跟踪、开关损耗并列参与滚动寻优，从而在微秒级控制周期内引导逆变器主动规避触发结构共鸣的危险开关序列，并将不可避免的电磁谐波能量搬移至气动噪声的掩蔽频区内，在不牺牲动态推力响应的前提下实现低空机器人的全工况声学隐身。

1.一种基于模型预测控制的低空机器人电机多目标优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的低空机器人电机多目标优化方法，其特征在于，运行状态数据包含旋翼电机三相电流采样值、旋翼电机转子机械角度和机载麦克风音频时间序列。

3.根据权利要求2所述的基于模型预测控制的低空机器人电机多目标优化方法，其特征在于，步骤一，包括：

4.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的低空机器人电机多目标优化方法，其特征在于，步骤二，包括：

5.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的低空机器人电机多目标优化方法，其特征在于，步骤三，包括：

6.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的低空机器人电机多目标优化方法，其特征在于，步骤四，包括：

7.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的低空机器人电机多目标优化方法，其特征在于，步骤五，包括：

8.根据权利要求5所述的基于模型预测控制的低空机器人电机多目标优化方法，其特征在于，对候选矢量基础谐振惩罚集与听觉掩蔽奖励权重集进行声学激扰特征靶向融合以得到候选矢量声学激扰指数数组，包括：