电机驱动控制方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及电机控制技术领域，特别是涉及一种电机驱动控制方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.高压断路器操动机构是控制高压断路器进行分合闸操作的机构，对高压断路器的工作性能和可靠性起着极为重要的作用。目前比较常用的操动机构主要有电磁操动机构、弹簧操动机构、气动操动机构和液压操动机构等。
3.电机驱动操动机构是一种新型的高压断路器操动机构，与传统的操动机构相比，电机驱动操动机构只有一个转动的电机转子部件，运动的部件和直接撞击的部位少、噪音小。电机驱动操动机构是将电机直接与高压断路器连接，通过对电机进行位置伺服控制，实现位置的实时跟踪，从而实现对断路器分合闸操作的实时控制。实际运行的电机往往不能一直工作在稳态，尤其是考虑到操动机构中使用的电机，其动作时间为毫秒级，电机运行一直处于时变中，因此必须采用更加满足快速性、跟踪性要求的控制方法。
4.作为电机驱动操动机构关键驱动部件的pmsm(permanent magnet synchronous motor，永磁同步电机)，目前常采用矢量控制方法对其进行控制。矢量控制方式会导致电机出现动态响应速度慢等问题。


技术实现要素：

5.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高响应速度的电机驱动控制方法、装置、计算机设备和存储介质。
6.第一方面，本技术提供了一种电机驱动控制方法，方法包括：
7.获取当前控制周期中，待控制电机的当前运行状态参数；
8.将当前运行状态参数输入运行状态预测模型，预测得到待控制电机在预设周期内的多个预测运行状态参数；多个预测运行状态参数分别对应于用于控制待控制电机的多个候选控制电压；
9.将多个预测运行状态参数输入跟踪误差处理模型，得到每一候选控制电压分别对应的跟踪误差；
10.在跟踪误差满足预设条件的情况下，将跟踪误差对应的候选控制电压作为目标控制电压；
11.在当前控制周期的下一控制周期内，利用目标控制电压，对电机进行驱动控制。
12.在其中一个实施例中，运行状态预测模型的生成方式，包括：
13.建立待控制电机的电流连续状态方程、转速连续状态方程以及建立位置连续状态方程；
14.基于电流连续状态方程、转速连续状态方程以及位置连续状态方程，生成运行状态预测模型。
15.在其中一个实施例中，基于电流连续状态方程、转速连续状态方程以及位置连续状态方程，生成运行状态预测模型，包括：
16.利用泰勒级数展开的方式，分别对电流连续状态方程、转速连续状态方程以及位置连续状态方程进行离散化处理，分别得到电流泰勒级数展开式、转速泰勒级数展开式以及位置泰勒级数展开式；
17.根据电流泰勒级数展开式、转速泰勒级数展开式以及位置泰勒级数展开式，生成运行状态预测模型。
18.在其中一个实施例中，建立位置连续状态方程，包括：
19.获取待控制电机的转动惯量、极对数、磁链和摩擦系数，以及获取待控制电机的负载转矩；
20.基于转动惯量、极对数、磁链、摩擦系数、以及负载转矩，建立位置连续状态方程。
21.在其中一个实施例中，当前运行状态参数包括当前电机转速和当前电机电流；
22.获取待控制电机的负载转矩，包括：
23.将当前电机转速和当前电机电流输入负载转矩观测模型，得到待控制电机的负载转矩。
24.在其中一个实施例中，跟踪误差处理模型的生成方式，包括：
25.获取参考电流、参考转速以及参考位置；
26.获取针对电流的电流跟踪误差、针对转速的转速跟踪误差以及针对位置的位置跟踪误差；
27.基于电流跟踪误差、转速跟踪误差以及位置跟踪误差，生成跟踪误差处理模型。
28.在其中一个实施例中，利用目标控制电压，对电机进行驱动控制，包括：
29.获取下一控制周期的待控制电机的初始位置值以及预设位置值；
30.根据初始位置值以及预设位置值，获取与目标控制电压的控制时间对应的占空比；
31.根据目标控制电压以及占空比，控制电机的驱动。
32.第二方面，本技术还提供了一种电机驱动控制装置，装置包括：
33.当前参数获取模块，用于获取当前控制周期中，待控制电机的当前运行状态参数；
34.预测参数获取模块，用于将当前运行状态参数输入运行状态预测模型，得到待控制电机在预设周期内的多个预测运行状态参数；多个预测运行状态参数分别对应于用于控制待控制电机的多个候选控制电压；
35.跟踪误差获取模块，用于将多个预测运行状态参数输入跟踪误差处理模型，得到每一候选控制电压分别对应的跟踪误差；
36.电压确定模块，用于在跟踪误差满足预设条件的情况下，将跟踪误差对应的候选控制电压作为目标控制电压；
37.驱动控制模块，用于在当前控制周期的下一控制周期内，利用目标控制电压，对电机进行驱动控制。
38.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。该计算机设备包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述的方法的步骤。
39.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质，其
上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
40.上述电机驱动控制方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取当前控制周期中，待控制电机的当前运行状态参数；将当前运行状态参数输入运行状态预测模型，预测得到待控制电机在预设周期内的多个预测运行状态参数；多个预测运行状态参数分别对应于用于控制待控制电机的多个候选控制电压；将多个预测运行状态参数输入跟踪误差处理模型，得到每一候选控制电压分别对应的跟踪误差；在跟踪误差满足预设条件的情况下，将跟踪误差对应的候选控制电压作为目标控制电压；在当前控制周期的下一控制周期内，利用目标控制电压，对电机进行驱动控制。本技术通过直接预测得到多个预测运行状态参数，并根据直接预测得到的预测运行状态参数，直接获取每一候选控制电压下的跟踪误差，并根据跟踪误差，直接从多个候选控制电压中获取目标控制电压，与传统的技术相比，本技术通过直接预测运行状态参数，并且直接根据预测结果得到下一周期的目标控制电压，不依赖于多级级联结构进行对电机的控制，减少了多级级联的控制结构造成的影响，从而能够提高电机控制的响应速度。
附图说明
41.图1为一个实施例中电机驱动控制方法的应用环境图；
42.图2为一个实施例中电机驱动控制方法的流程示意图；
43.图3为另一个实施例中电机驱动控制方法的流程示意图；
44.图4为另一个实施例中利用终值法获取占空比的示意图；
45.图5为一个具体的实施例中基于直接预测位置控制的永磁同步电机伺服系统的数据流向示意图；
46.图6为一个具体的实施例中电机控制方法的流程示意图；
47.图7为一个实施例中电机驱动控制装置的结构框图；
48.图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
49.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
50.本技术实施例提供的电机驱动控制方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。数据存储系统可以存储当前运行状态参数、运行状态预测模型、运行状态预测模型。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
51.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种电机驱动控制方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
52.步骤s202，获取当前控制周期中，待控制电机的当前运行状态参数。
53.其中，待控制电机可以是pmsm(permanent magnet synchronous motor，永磁同步电机)。当前控制周期指的是当前时刻所在的控制周期。当前运行状态参数指的是当前周期对待控制电机进行采集得到的参数。
54.示例性地，在当前控制周期中，对待控制电机进行采集参数，得到待控制电机的当前运行状态参数。当前运行状态参数可以包括待控制电机的d轴定子电流、q轴定子电流、d轴定子电感、q轴定子电感、d轴定子电压、q轴定子电压、角速度、转子位置等。还可以直接获取针对该待控制电机的固定参数，例如定子电阻、极对数、永磁体的磁链等。
55.步骤s204，将当前运行状态参数输入运行状态预测模型，预测得到待控制电机在预设周期内的多个预测运行状态参数；多个预测运行状态参数分别对应于用于控制待控制电机的多个候选控制电压。
56.其中，当前运行状态参数可以是待控制电机的电流、转速和位置，预测运行状态参数可以是待控制电机的预测电流、预测转速和预测位置。运行状态预测模型可以是对待控制电机的电流、转速和位置进行直接预测的模型。多个预测运行状态参数指的是根据运行状态预测模型生成的预测参数。一个预测运行状态参数对应于在一个候选控制电压下进行预测。候选控制电压是可以控制电机的电压矢量。
57.示例性地，通过运行状态预测模型，利用当前运行状态参数，预测得到在多个候选控制电压控制电机的情况下，与多个候选控制电压对应的多个预测运行状态参数。例如，将当前运行状态参数输入运行状态预测模型，运行状态预测模型生成针对第一候选控制电压的第一预测运行状态参数，第一预测运行状态参数为在第一候选控制电压控制电机的情况下的预测运行状态参数。通过直接预测运行状态参数，可以避免多级级联控制结构造成响应速度慢的问题。
58.步骤s206，将多个预测运行状态参数输入跟踪误差处理模型，得到每一候选控制电压分别对应的跟踪误差。
59.其中，跟踪误差处理模型可以是获取待控制电机的电流、转速和位置分别对应的跟踪误差的模型。跟踪误差指的是预测运行状态参数与对应参考值之间的误差，可以据此判断或确定不同候选控制电压控制电机的效果。
60.示例性地，将多个预测运行状态参数输入跟踪误差处理模型，通过跟踪误差处理模型生成每一候选控制电压分别对应的跟踪误差。
61.步骤s208，在跟踪误差满足预设条件的情况下，将跟踪误差对应的候选控制电压作为目标控制电压。
62.其中，预设条件可以是跟踪误差最小的条件，即从多个跟踪误差中确定最小的跟踪误差。目标控制电压指的是用于控制下一个周期的电机的电压，可以是电压矢量。
63.示例性地，根据跟踪误差，将最小的跟踪误差对应候选控制电压作为目标控制电压。
64.步骤s210，在当前控制周期的下一控制周期内，利用目标控制电压，对电机进行驱动控制。
65.示例性地，在第k周期对待控制电机的运行状态参数进行预测，并根据预测后的跟踪误差，确定目标控制电压，将该目标控制电压应用于k 1周期的电机控制。
66.本实施例中，通过直接预测得到多个预测运行状态参数，并根据直接预测得到的
预测运行状态参数，直接获取每一候选控制电压分别对应的跟踪误差，并根据跟踪误差，直接从多个候选控制电压中获取目标控制电压，与传统的技术相比，本技术通过直接预测运行状态参数，并且直接根据预测结果得到下一周期的目标控制电压，不依赖于多级级联结构进行对电机的控制，减少了多级级联的控制结构造成的影响，从而能够提高电机控制的响应速度。
67.在一个实施例中，运行状态预测模型的生成方式，包括：
68.建立待控制电机的电流连续状态方程、转速连续状态方程以及建立位置连续状态方程；
69.基于电流连续状态方程、转速连续状态方程以及位置连续状态方程，生成运行状态预测模型。
70.其中，电流连续状态方程指的是待控制电机的电流的连续状态方程。转速连续状态方程指的是待控制电机的转速的连续状态方程。位置连续状态方程指的是待控制电机的位置(转动角度)的连续状态方程。
71.示例性地，根据电流连续状态方程、转速连续状态方程以及位置连续状态方程，生成运行状态预测模型。
72.本实施例中，通过电流连续状态方程、转速连续状态方程以及位置连续状态方程直接生成运行状态预测模型，能够根据运行状态预测模型直接预测电流、转速以及位置，不依赖于逐层进行预测，能够提高控制电机的响应速度。
73.在一个具体的实施例中，运行状态预测模型如下表达式：
[0074][0075]
其中，ud为d轴定子电压、uq为q轴定子电压；id为d轴定子电流、iq为q轴定子电流；ls为定子电感；rs为定子电阻；ψf为永磁体的磁链；p为极对数；ωm为转子机械角速度；θm为转子位置；te为电磁转矩；t
l
为负载转矩；jm为转动惯量；bm为摩擦系数。
[0076]
上述表达式(1)为待控制电机在两相旋转d-q坐标系下的连续状态方程组。其中，d-q坐标系指的是以待控制电机的d、q轴建立的坐标系；待控制电机的d轴是电机中的直轴，q轴是电机的交轴，在同步电机中转子磁极的中心线上，就是直轴方向，两相邻磁极之间的垂直平分线上就是交轴方向。
[0077]
本实施例中，通过上述表达式进行建模，能够直接预测d轴定子电流、q轴定子电流、转速(机械角速度)、位置(转子位置，转角)分别对应的连续状态。不依赖于逐层进行预测，能够提高控制电机的响应速度。
[0078]
在一个实施例中，基于电流连续状态方程、转速连续状态方程以及位置连续状态
方程，生成运行状态预测模型，包括：
[0079]
利用泰勒级数展开的方式，分别对电流连续状态方程、转速连续状态方程以及位置连续状态方程进行离散化处理，分别得到电流泰勒级数展开式、转速泰勒级数展开式以及位置泰勒级数展开式；
[0080]
根据电流泰勒级数展开式、转速泰勒级数展开式以及位置泰勒级数展开式，生成运行状态预测模型。
[0081]
示例性地，根据电流泰勒级数展开式、转速泰勒级数展开式以及位置泰勒级数展开式，生成运行状态预测模型，能够实现对电流、转速以及位置直接进行预测，能够提高电机控制的响应速度。
[0082]
本实施例中，通过对电流连续状态方程、转速连续状态方程以及位置连续状态方程进行泰勒展开，相对于采用前向欧拉法进行离散化处理，能够提高对电流、转速以及位置的预测精度。
[0083]
在一个具体的实施例中，可以利用泰勒展开的方式对表达式(1)进行离散化处理，得到以下表达式(2)、(3)：
[0084][0085][0086]
其中，ts为待控制电机的控制周期。id(k 1)为下一周期d轴电子电流预测值、iq(k 1)为下一周期q轴电子电流预测值、ωm(k 1)为下一周期转速预测值、θm(k 1)为下一周期位置预测值。
[0087]
本实施例中，通过利用泰勒展开对连续状态方程组进行离散化处理，得到运行状态预测模型，并且能够直接预测下一周期运行状态参数的值，能够提高电机控制的响应速度。
[0088]
在一个实施例中，建立位置连续状态方程，包括：
[0089]
获取待控制电机的转动惯量、极对数、磁链和摩擦系数，以及获取待控制电机的负载转矩；
[0090]
基于转动惯量、极对数、磁链、摩擦系数、以及负载转矩，建立位置连续状态方程。
[0091]
其中，转动惯量、极对数、磁链和摩擦系数均为待控制电机的固定参数，可直接从待控制电机的预设参数中获取得到。负载转矩可以通过负载观测器来得到。负载观测器可以设置于待控制电机，用于对待控制电机的运行状态进行观测。
[0092]
示例性地，可以直接获取待控制电机的固定参数，例如转动惯量、极对数、磁链和摩擦系数；并通过负载观测器获取待控制电机的负载转矩。基于转动惯量、极对数、磁链、摩擦系数、以及负载转矩，建立位置连续状态方程。
[0093]
本实施例中，基于转动惯量、极对数、磁链、摩擦系数、以及负载转矩，建立位置连续状态方程，能够直接预测下一周期待控制电机的位置，从而能够提高电机控制的响应速度。
[0094]
在一个实施例中，当前运行状态参数包括当前电机转速和当前电机电流；
[0095]
获取待控制电机的负载转矩，包括：
[0096]
将当前电机转速和当前电机电流输入负载转矩观测模型，得到待控制电机的负载转矩。
[0097]
其中，当前电机转速指的是当前周期对待控制电机进行采集得到的电机转速。当前电机电流指的是当前周期对待控制电机进行采集得到的电机电流。负载转矩观测模型指的是获取负载转矩的模型。
[0098]
示例性地，将当前电机转速和当前电机电流输入负载转矩观测模型，通过负载转矩观测模型，得到待控制电机的负载转矩。
[0099]
本实施例中，通过负载转矩观测模型，得到待控制电机的负载转矩，能够为建立运行状态预测模型提供数据基础。
[0100]
在一个具体的实施例中，负载转矩观测模型如下表达式：
[0101][0102]
其中，为k 1周期内电机的转速的观测值，为k周期内电机的转速的观测值，ωm(k)为k周期内电机的转速值(实际值)，iq(k)为k周期内电机的q轴定子电流，为k周期内负载转矩的观测值，为k 1周期内负载转矩的观测值。l1和l2为反馈增益系数，均可以根据实际情况进行设定。
[0103]
本实施例中，通过建立负载转矩观测模型，能够为建立运行状态预测模型提供数据基础。
[0104]
在一个实施例中，如图3所示，跟踪误差处理模型的生成方式，包括：
[0105]
步骤s302，获取参考电流、参考转速以及参考位置；
[0106]
步骤s304，获取针对电流的电流跟踪误差、针对转速的转速跟踪误差以及针对位置的位置跟踪误差；
[0107]
步骤s306，基于电流跟踪误差、转速跟踪误差以及位置跟踪误差，生成跟踪误差处理模型。
[0108]
其中，参考电流指的是针对待控制电机的参考电流，与预测的电流相对应。参考转速指的是针对待控制电机的参考转速，与预测的转速相对应。参考位置指的是针对待控制电机的参考位置，与预测的位置相对应。
[0109]
示例性地，基于电流跟踪误差、转速跟踪误差以及位置跟踪误差，生成跟踪误差处理模型。并基于跟踪误差处理模型，能够得到预测电流、预测转速和预测位置分别与其对一个的参考值之间的跟踪误差，基于跟踪误差可以确定下一周期的目标控制电压。
[0110]
本实施例中，通过建立跟踪误差处理模型，能够为获取跟踪误差提供基础，进一步能够直接根据跟踪误差处理模型获取运行状态参数与参考值之间的跟踪误差，从而能够提高待控制电机的响应速度。
[0111]
在一个具体的实施例中，跟踪误差处理模型可以是通过成本函数来建立，如下表达式(5)：
[0112][0113]
其中，为参考转速，为参考位置，为q轴定子电流的参考值，为d轴定子电流的参考值。j
dppc
指的是运行参数的跟踪误差。
[0114]
其中，f(id,iq,ωm)为限幅项，具体如表达式(6)所示，设置限幅项的主要目的是防止使过流或超速的电压矢量被选择。
[0115][0116]imax
为电流最大值，ω
max
为转速最大值。
[0117]
本实施例中，通过成本函数来建立跟踪误差处理模型，能够为获取跟踪误差提供基础，进一步能够直接根据跟踪误差处理模型获取运行状态参数与参考值之间的跟踪误差，从而能够提高待控制电机的响应速度。
[0118]
在一个实施例中，利用目标控制电压，对电机进行驱动控制，包括：
[0119]
获取下一控制周期的待控制电机的初始位置值以及预设位置值；
[0120]
根据初始位置值以及预设位置值，获取与目标控制电压的控制时间对应的占空比；
[0121]
根据目标控制电压以及占空比，控制电机的驱动。
[0122]
其中，初始位置值指的是下一控制周期对待控制电机进行控制时的位置的初始值。预设位置值指的是下一控制周期对待控制电机进行控制时的位置的预设值。初始位置值和预设位置值之间可以是存在误差。
[0123]
示例性地，可以根据初始位置值以及预设位置值之间的位置误差，计算得到目标控制电压的控制时间对应的占空比，根据占空比，确定目标控制电压的控制时间。在下一控制周期，根据确定的控制时间，对待控制电机进行控制。
[0124]
本实施例中，通过位置误差确定占空比，并基于占空比确定目标控制电压的控制
时间，在控制时间内，利用目标控制电压，对待控制电机进行控制，避免整个周期内均是利用目标控制电压对待控制电机进行控制，而造成的控制准确率低，从而能够提高减小预测误差、提高控制性能。
[0125]
在一个具体的实施例中，利用占空比调制方法，根据电机位置以及不同电压矢量对位置变化的影响，确定下一个控制周期(k 1)内有效电压矢量的作用时间t1和零电压矢量的作用时间t2，如表达式(7)：
[0126][0127]
其中，d为占空比，t1为有效电压矢量(目标控制电压)的控制时间，t2为零电压矢量的控制时间。
[0128]
示例性地，通过终值法确定占空比d，如图4所示，kts为周期k的初始时间，(k 1)ts为周期k 1的初始时间。终值法的控制目标为：在每一控制周期的结束时，使位置实际值准确跟随设定值。
[0129]
根据终值法的控制目标，位置误差的绝对值如表达式(8)所示：
[0130]
e＝|θe θ1t1 θ2t2|
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0131]
其中，θe＝θm-θm*为电机位置初始误差，θm、θm*分别为电机位置初始值与电机位置设定值。θ1*t1、θ2*t2分别为本控制周期k内电机位置在有效电压矢量和零电压矢量作用下的变化量。为了便于计算求解，将表达式(8)改写为：
[0132]
e＝θ
12
t
12
(2θeθ1 θ
12
θ1θ2t2)t1 [(θe)2 2θeθ2t2 θ
22
t
22
]
ꢀꢀ
(9)将表达式式(9)对t1求导，求得作用时间t1的最小值为：
[0133][0134]
结合式表达式(7)和表达式(10)可求得占空比d，由于占空比的取值范围为[0,1]，因此占空比d的表达式为：
[0135][0136]
本实施例中，通过电机位置初始误差确定占空比，并基于占空比确定有效电压矢量以及零电压矢量的控制时间，在周期时间内，利用有效电压矢量以及零电压矢量，对待控制电机进行控制，避免整个周期内均是利用有效电压矢量对待控制电机进行控制，而造成的控制准确率低，从而能够提高减小预测误差、提高控制性能。
[0137]
在一个具体的实施例中，基于直接预测位置控制的永磁同步电机伺服系统如图5所示。从pmsm中采集当前周期k的电流数据i
a，b，c
(k)、转速ωm(k)、位置θm(k)，通过坐标变换，得到d轴定子电流、q轴定子电流i
d，q
(k)，转速ωm(k)以及位置θm(k)，通过负载观测器，得到k周期内负载转矩的观测值将d轴定子电流、q轴定子电流i
d，q
(k)、转速ωm(k)、位置θm(k)以及负载转矩输入到运行状态预测模型，运行状态预测模型针对在8个电压矢量u
0,1，
…
，7
进行控制的状态，对d轴定子电流、q轴定子电流、位置、转速进行预测，得到下一
周期k 1的q轴电子电流预测值iq(k 1)、d轴电子电流预测值id(k 1)、转速预测值ωm(k 1)、位置预测值θm(k 1)。将iq(k 1)、id(k 1)、ωm(k 1)、θm(k 1)以及参考转速参考位置q轴定子电流的参考值d轴定子电流的参考值带入成本函数中，得到下一周期k 1的控制电压矢量，利用控制电压矢量，控制对应开关sa或sb或sc，以此通过逆变器进一步控制pmsm(永磁同步电机)。
[0138]
在一个具体的实施例中，每一控制周期的过程如图6所示，每一控制周期可分为五部分，其中四部分用于实施电机控制方法，剩余的一部分为空闲时间。方法实施包括四个步骤：电机变量采样、预测计算、成本函数评估以及最优电压矢量输出。
[0139]
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0140]
基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的电机驱动控制方法的电机驱动控制装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个电机驱动控制装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于电机驱动控制方法的限定，在此不再赘述。
[0141]
在一个实施例中，如图7所示，提供了一种电机驱动控制装置，包括：当前参数获取模块710、预测参数获取模块720、跟踪误差获取模块730、电压确定模块740、驱动控制模块750，其中：
[0142]
当前参数获取模块710，用于获取当前控制周期中，待控制电机的当前运行状态参数。
[0143]
预测参数获取模块720，用于将当前运行状态参数输入运行状态预测模型，预测得到待控制电机在预设周期内的多个预测运行状态参数；多个预测运行状态参数分别对应于用于控制待控制电机的多个候选控制电压。
[0144]
跟踪误差获取模块730，用于将多个预测运行状态参数输入跟踪误差处理模型，得到每一候选控制电压分别对应的跟踪误差。
[0145]
电压确定模块740，用于在跟踪误差满足预设条件的情况下，将跟踪误差对应的候选控制电压作为目标控制电压。
[0146]
驱动控制模块750，用于在当前控制周期的下一控制周期内，利用目标控制电压，对电机进行驱动控制。
[0147]
在一个实施例中，该装置还包括预测模型生成模块。预测模型生成模块用于建立待控制电机的电流连续状态方程、转速连续状态方程以及建立位置连续状态方程；基于电流连续状态方程、转速连续状态方程以及位置连续状态方程，生成运行状态预测模型。
[0148]
在一个实施例中，预测模型生成模块用于利用泰勒级数展开的方式，分别对电流连续状态方程、转速连续状态方程以及位置连续状态方程进行离散化处理，分别得到电流
泰勒级数展开式、转速泰勒级数展开式以及位置泰勒级数展开式；根据电流泰勒级数展开式、转速泰勒级数展开式以及位置泰勒级数展开式，生成运行状态预测模型。
[0149]
在一个实施例中，预测模型生成模块用于获取待控制电机的转动惯量、极对数、磁链和摩擦系数，以及获取待控制电机的负载转矩；基于转动惯量、极对数、磁链、摩擦系数、以及负载转矩，建立位置连续状态方程。
[0150]
在一个实施例中，当前运行状态参数包括当前电机转速和当前电机电流。预测模型生成模块用于将当前电机转速和当前电机电流输入负载转矩观测模型，得到待控制电机的负载转矩。
[0151]
在一个实施例中，该装置还包括处理模型生成模块。处理模型生成模块用于获取参考电流、参考转速以及参考位置；获取针对电流的电流跟踪误差、针对转速的转速跟踪误差以及针对位置的位置跟踪误差；基于电流跟踪误差、转速跟踪误差以及位置跟踪误差，生成跟踪误差处理模型。
[0152]
在一个实施例中，驱动控制模块用于获取下一控制周期的待控制电机的初始位置值以及预设位置值；根据初始位置值以及预设位置值，获取与目标控制电压的控制时间对应的占空比；根据目标控制电压以及占空比，控制电机的驱动。
[0153]
上述电机驱动控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0154]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、移动蜂窝网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种电机驱动控制方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
[0155]
本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0156]
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0157]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0158]
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被
处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
[0159]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
[0160]
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0161]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。