本发明属于永磁同步电机控制技术应用领域，特别涉及一种永磁同步电机转矩周期性脉动抑制控制装置及方法。
背景技术：
永磁同步电机(pmsm)具有功率密度高、可控性强、响应快速、调速范围宽、结构简单等优点，广泛应用于智能机器人、数控设备、材料加工设备以及医疗器械等领域，并逐渐取代传统的直流电机和步进电机，更加适用于精度要求高、稳定性能好的高性能伺服系统中。然而受逆变器固有非线性特性和气隙磁通谐波等因素引起的周期性转矩脉动抑制严重影响了高性能伺服系统的精度，还会引起整个系统的振动和噪声甚至人身安全。
针对以上原因引起的转矩周期性脉动，解决方法可分为两类：一从电机本体优化设计出发，通过优化定子斜槽或者转子斜极、定子电机绕组提升转矩的平滑度，进而抑制非激励性转矩脉动；另一种是从优化定子电流控制信号或这补偿定子电流，常见的方法有谐波电压注入、比例积分-准谐振补偿器、死区前馈补偿器等。迭代学习控制(ilc)是一种不依赖于被控对象具体结构和参数的主动控制方法，是一种对做重复运动的轨迹跟踪系统的控制方法，该算法通过多次利用上一周期的控制信息来补偿到下一周期的输入，由于永磁同步电机为重复运动系统，且电磁转矩脉动呈明显周期性，因此用迭代学习控制器抑制周期性转矩脉动是不二之选。然而迭代学习控制器中的关键参数影响了转矩脉动抑制的效果，须获得最优参数。
技术实现要素：
为了提高永磁同步电机控制性能，本发明提供了一种永磁同步电机转矩周期性脉动抑制控制装置及方法。采用迭代学习控制器补偿转矩电流给定值，考虑迭代学习控制器需要优化4个参数，设计了改进粒子群优化算法，通过该算法位置搜索和速度搜索机制确定迭代学习控制器参数，使得永磁同步电机转矩周期性脉动抑制效果最优。
本发明所采用的技术方案是：
一种永磁同步电机转矩周期性脉动抑制控制装置，
控制装置包括比较器1、比较器2、比较器3、比较器4、速度环调节器、转矩脉动抑制模块、q轴电流调节器、d轴电流调节器、旋转正交-静止两相变换模块、空间矢量脉宽调制模块，三相逆变器模块、永磁同步电机、编码器、位置与速度计算模块、三相旋转-静止两相变换模块、静止两相-旋转正交变换模块和迭代学习控制器参数寻优模块；
比较器1的一个输入端与给定转速相连，比较器1的另一个输入端与位置与速度计算模块相连，比较器1的输出端与速度环调节器的输入端相连；速度环调节器的输出端分别与比较器2的一个输入端、转矩脉动抑制模块的一个输入端及迭代学习控制器参数寻优模块的一个输入端相连；转矩脉动抑制模块的输出端与比较器2的另一个输入端相连；比较器2的输出端与比较器3的一个输入端相连，静止两相-旋转正交变换模块的一个输出端与比较器3的另一个输入端相连，比较器3的输出端与q轴电流调节器的输入端相连；q轴电流调节器的输出端与旋转正交-静止两相变换模块的一个输入端相连；d轴的给定电流与比较器4的一个输入端相连，静止两相-旋转正交变换模块的输出端与比较器4的另一个输入端相连，比较器4的输出端与d轴电流调节器的输入端相连；d轴电流调节器的输出端与旋转正交-静止两相变换模块的另一个输入端相连；位置与速度计算模块的输出端与旋转正交-静止两相变换模块的第三个输入端相连；旋转正交-静止两相变换模块的输出端与空间矢量脉宽调制模块的输入端相连，空间矢量脉宽调制模块的输出端与三相逆变器模块的输入端相连，三相逆变器的输出端分别与永磁同步电机的输入端、三相旋转-静止两相变换模块的输入端相连；三相旋转-静止两相变换模块的输出端与静止两相-旋转正交变换模块的输入端相连；位置与速度计算模块的输出端与静止两相-旋转正交变换模块的第三个输入端相连；安装在永磁同步电机的编码器的输出端连接到位置与速度计算模块的输入端；
转矩脉动抑制模块包括比较器5、两个放大器和迭代学习控制器；迭代学习控制器包括存储记忆单元1、存储记忆单元2和迭代学习控制律；速度环调节器与一个放大器的输入端相连，此放大器的输出端与比较器5的一个输入端相连，静止两相-旋转正交变换模块的输出端与另一个放大器的输入端相连，此放大器的输出端与比较器5的另一个输入端相连，比较器5的输出端分别与迭代学习控制器参数寻优模块的一个输入端、存储记忆单元1的输入端及迭代学习控制律的一个输入端相连；存储记忆单元1的输出端与迭代学习控制律的另一个输入端相连，迭代学习控制律输出端分别与存储记忆单元2的输入端和比较器2的输入端相连，存储记忆单元2的输出端与迭代学习控制律的第三个输入端相连；
迭代学习控制器参数寻优模块的输出端与迭代学习控制器中的存储记忆单元1的输入端相连。
给定转速ω*输入到比较器1的一个输入端，位置与速度计算模块输出的电机主反馈转速ω输入到比较器1的另一个输入端，比较器1将给定转速ω*与主反馈转速ω相减得到主偏差e1，主偏差e1连接到速度环调节器的输入端；速度环调节器用于对主偏差e1进行调节，速度环调节器的输出为q轴转矩电流参考值iqref分别与比较器2的一个输入端、转矩脉动抑制模块的一个输入端及迭代学习控制器参数寻优模块的一个输入端相连；转矩脉动抑制模块的输出
q轴电流调节器用于对q轴给定电流
位置与速度计算模块输出的转子角度θ与旋转正交-静止两相变换模块的第三个输入端相连，旋转正交-静止两相变换模块用于将旋转正交坐标系下的控制电压uq和ud变换到静止两相坐标系下的控制电压uα和uβ；旋转正交-静止两相变换模块的输出控制电压uα和uβ连接到空间矢量脉宽调制模块的输入端，空间矢量脉宽调制模块用于生成三相脉冲宽度调制波，空间矢量脉宽调制模块的输出连接到三相逆变器模块的输入端；三相逆变器用于生成控制永磁同步电机的三相定子电流ia、ib和ic，三相逆变器的输出连接到永磁同步电机的输入端和三相旋转-静止两相变换模块的输入端；
三相旋转-静止两相变换模块用于将三相旋转坐标系下的定子电流ia、ib和ic变换到静止两相坐标系下的定子电流iα和iβ，三相旋转-静止两相变换模块的输出iα和iβ连接到静止两相-旋转正交变换模块的两个输入端，位置与速度计算模块输出的转子角度θ与静止两相-旋转正交变换模块的第三个输入端相连；静止两相-旋转正交变换模块用于将静止两相坐标系下的定子电流iα和iβ变换到旋转正交坐标系下的q轴反馈电流iq和d轴反馈电流id；
安装在永磁同步电机的轴上编码器用于采集电机转子位置信息和速度信息，编码器的输出端连接到位置与速度计算模块的输入端；位置与速度计算模块用于生成电机主反馈转速ω和转子角度θ，转子角度θ用于旋转正交-静止两相变换模块和静止两相-旋转正交变换模块的计算；
转矩脉动抑制模块由比较器5、二个放大器kt和迭代学习控制器组成；迭代学习控制器由存储记忆单元1、存储记忆单元2和迭代学习控制律组成；给定转矩
改进粒子群算法寻优模块用于确定迭代学习控制器的一组最优参数kp、ki、kd和α；改进粒子群算法寻优模块的输入为q轴转矩电流参考值iqref和误差信号ek+1(t)，改进粒子群算法寻优模块的输出连接到迭代学习控制器，用于更新参数代学习控制器的参数kp、ki、kd和α。
采用上述永磁同步电机转矩周期性脉动抑制控制装置的控制方法，包括以下步骤：
步骤一：给定转速ω*与实际转速ω的差值经速度环调节器输出得到q轴转矩电流参考值iqref，乘以转矩系数kt得到当前转矩信号给定值
步骤二：将q轴给定电流
步骤三：q轴反馈电流iq乘以转矩系数kt得到反馈转矩tm，
其中：
步骤四：利用基于改进粒子群算法优化迭代学习控制器参数kp、ki、kd和α；
步骤五：得到一组迭代学习控制器的最优参数，运行系统，将
完成转矩周期性脉动抑制；
其中，步骤四的具体步骤如下：
step1：数据初始化，设置粒子群体维度d＝4,分别对应需要优化的迭代学习控制器的4个参数kp、ki、kd和α，最大迭代次数为t，种群数目n，杂交概率bc，粒子飞行位置范围[xmin,xmax]，xmin为粒子飞行位置最小值，xmax为粒子飞行位置最大值；粒子飞行速度范围[-v,v]，v＞0，每代种群粒子编号为i，i＝1,2,3…n，初始化迭代数次数为t＝1；
step2：随机初始种群，在粒子飞行位置范围和速度范围内随机生成各粒子的初始化位置和速度，d维群体中第i个粒子的初始位置
其中：i＝1,2,3…n，rand表示生成(0,1)之间的随机数；
step3：评价适应度函数，将step2中当前粒子的位置值赋值给迭代学习控制器的四个参数kp、ki、kd和α；运行系统，采集当前粒子作用下的iqref和误差信号ek+1(t)；根据适应度函数f评价每组粒子的优劣程度，公式为：
其中：ke、ku为权重系数；
step4：评价粒子的适应度值将粒子的位置和适应度值存储在个体最优pid中，将所有的pid中最优适应度值的个体最优位置和适应度值保存在全局最优gid中；
step5：判断i＜n是否成立，成立，则i＝i+1，并转到step3；不成立则转到step6；
step6：记当前粒子i的适应度值为fi，计算出当前种群最优适应度值为fmin，种群的平均适应度值为favg，将优于平均适应度值的粒子适应度值求平均，记为f"avg；根据favg和f"avg这两个节点将空间中的粒子种群分为三类：适应度值小于等于f"avg的粒子记为子群ⅰ,将适应度函数值介于favg和f"avg之间的粒子记为子群ⅱ，将适应度函数值大于等于favg的粒子记为子群ⅲ；根据所分三类子群分别进行不同的自适应操作，三类子群的惯性权重更新如下:
其中：ωmin为惯性权重最小值，ωmax为惯性权重最大值；
step7：更新下一代粒子的位置信息和速度信息，更新公式如下：
其中：vid和xid分别为粒子的速度和位置；ω为惯性权重；rand为(0,1)之间随机数；pid为粒子i第d维的个体最优值；gid为种群在第d维空间的全局最优值；c1、c2为学习因子；
step8：将每个粒子的适应度值与粒子最好位置进行比较，如果相近，则将当前粒子作为最好位置，比较当前所有的pid和gid，更新gid；
step9：根据杂交概率，选择一定数量的父代粒子，随机两两杂交生成同样数目的子代粒子并替换选中的父代粒子，杂交公式如下：
其中：其中，c(xi)和c(vi)分别为子代的位置和速度；p(xi)和p(vi)分别为父代的位置和速度；
step10：判断t＜t是否成立，成立，则t＝t+1，并转到step3；不成立则转到step11；
step11：完成优化整定，输出最优结果gid，此时粒子的位置信息即为迭代学习控制器的最优参数，kp＝x1d(t)，ki＝x2d(t)，kd＝x3d(t)，α＝x4d(t)。
本发明方法的有益效果是：使用迭代学习控制器补偿转矩电流给定，抑制永磁同步电机输出电磁转矩脉动幅度，以及削弱定子三相电流中5、7次谐波和电磁转矩中6、12次谐波；使用改进粒子群优化算法可以获得最佳转矩脉动抑制效果，为永磁同步电机运行过程中的转矩脉动抑制提供了一种方法。
附图说明
图1是一种永磁同步电机转矩周期性脉动抑制控制装置的结构图。
图2是转矩脉动抑制模块的框图。
图3是基于改进粒子群算法优化迭代学习控制器参数流程图。
图4是改进粒子群算法优化过程中适应度函数收敛曲线。其中纵坐标是适应度函数值，横坐标为迭代次数。
图5是没有转矩周期性脉动抑制时系统输出电磁转矩脉动曲线，其中纵坐标te是电磁转矩(n·m)，横坐标t是采样时间(s)。
图6是使用本发明后的系统输出电磁转矩脉动曲线，其中纵坐标te是电磁转矩(n·m)，横坐标t是采样时间(s)。
图7(a)是没有转矩周期性脉动抑制时系统定子三相电流的快速傅里叶分析结果，其中纵坐标是谐波含量占基波含量百分比，横坐标是谐波次数。
图7(b)是没有转矩周期性脉动抑制时系统电磁转矩的快速傅里叶分析结果，其中纵坐标是谐波含量占基波含量百分比，横坐标是谐波次数。
图8(a)是使用本发明后的系统定子电流的快速傅里叶分析结果，其中纵坐标是谐波含量占基波含量百分比，横坐标是谐波次数。
图8(b)是使用本发明后的系统电磁转矩的快速傅里叶分析结果，其中纵坐标是谐波含量占基波含量百分比，横坐标是谐波次数。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步说明。
以面装式永磁同步电机为被控对象，采用
电磁转矩方程为：
其中：ud、uq分别为定子电压的d-q轴分量；id、iq分别为定子电流的d-q轴分量；rs为定子等效电阻；ωr为电机电角速度；ld、lq分别为d、q轴电感；
考虑到实际运行状态下的气隙磁变、逆变器管压降和死区时间等因素，导致电机三相电压产生畸变，包含5、7、11、13等一系列高次谐波，其中5、7次谐波对系统影响较大，引起电机产生6、12次转矩脉动，因此pmsm谐波模型中定子电压方程为：
在永磁体磁场作用下，5、7次谐波电流产生的6、12次谐波转矩方程为：
其中：θe为电机电角度；u1、
参照图1、图2和图3，一种永磁同步电机转矩周期性脉动抑制控制装置及控制方法，具体步骤如下：
按照图1建立一种永磁同步电机转矩周期性脉动抑制控制装置；
给定转速ω*与实际转速ω的差值经速度调节器输出得到q轴电流调节器的输入iqref，即转矩电流给定值，乘以转矩系数kt得到当前转矩信号给定值
步骤1：参数初始化，设置种群数目n，最大迭代次数t，粒子维度d，杂交概率bc,粒子飞行范围[xmin,xmax]，粒子飞行速度范围[-v,v],记当前迭代次数为t，每代种群粒子编号为i；
步骤2：在粒子飞行范围和飞行速度范围内按照公式(3)随机生成初始粒子的位置信息和速度信息；
步骤3：将步骤2中每组粒子的位置信息赋值给迭代学习控制器中的4个参数kp、ki、kd和α。运行系统，采集每组粒子作用下的转矩电流给定值iqref和转矩误差信号e(t),根据适应度函数值f评价每组粒子的优劣程度；
步骤4：根据适应度函数值f评价每组粒子的优劣程度，保存当前种群中的个体最优pid和全局最优gid；
步骤5：判断i＜n是否成立，成立，则i＝i+1，并转到步骤3；不成立则转到步骤6；
步骤6：计算出每代粒子中的fa"vg、favg和fmin,按照公式(5)更新每个粒子惯性权重ω；
步骤7：按照公式(6)生成下一代粒子群体；
步骤8：将每个粒子的适应度值与粒子最好位置进行比较，如果相近，则将当前粒子作为最好位置，比较当前所有的pid和gid，更新gid；
步骤9：根据杂交概率，选定一定数量的父代粒子，按照公式(7)随机两两杂交生成同样数目的子代粒子并替换父代粒子；
步骤10：判断t＜t是否成立，成立，则t＝t+1，并转到步骤3；不成立则转到步骤10；
步骤11：完成迭代寻优，输出最优结果gid，将最优结果的位置信息赋值给ilc的4个参数，运行系统，得到最终电磁转矩响应曲线；
实施例：
采用本发明提出的一种永磁同步电机转矩周期性脉动抑制控制装置及控制方法，设定永磁同步电机参数见下表。
对于改进粒子群算法，设定粒子飞行范围kp∈[0,20]，ki∈[0,20]，kd∈[0,20]，α∈[0,1]，飞行速度范围[-1,1]每一代种群规模n＝20，粒子维度d＝4,最大迭代数t＝100,c1＝4,c2＝2,ωmax＝0.9，ωmin＝0.4，ke＝100，ku＝1。系统给定转速500r/min,恒定负载10n·m，通过粒子群优化算法寻基于迭代学习控制器的永磁同步电机转矩周期性脉动抑制的最优参数。
以适应度函数f为评价指标，利用改进粒子群算法对迭代学习控制器中的kp、ki、kd和α进行寻优，结果见下表，寻优过程中适应度函数收敛曲线参考图5.
因为在标准粒子群算法中增加了更新惯性权权重和杂交的操作，有效避免了寻优过程中粒子易陷入局部最优解，并提升了粒子的多样性，增强粒子全局探索能力，提高局部开发能力以及增强收敛速度与进度。从图5可以看出，改进的pso在刚开始就迅速地趋于收敛，在第6次就找到了收敛区间，于第25次迭代成功跳出“早熟”收敛，最终找到全局最优适应度值，并确定此时ilc控制器的4个参数；
经改进pso优化过后的迭代学习控制器的转矩脉动抑制效果参考图6、图8(a)、图8(b)，在没有转矩周期性脉动抑制时系统中的转矩脉动系数达到了0.1240(参考图5、图7(a)、图7(b))，而采用本发明的方法转矩脉动系数降为0.0636。
从图7(a)、图7(b)、图8(a)、图8(b)可以看出，对于电机运行时定子三相电流谐波含量中5、7次谐波分量以及输出电磁转矩谐波含量中6、12次谐波分量的抑制，本发明取得了理想的效果，定子三相电流谐波含量中5、7次谐波分量由原始系统的4.67％和2.71％降为0.95％和0.78％，同样的，电磁转矩中的6、12次谐波含量分别由10487％和912％降为296％和263％。
以上是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与修饰，均属于发明技术方案的范围内。
技术特征：
1.一种永磁同步电机转矩周期性脉动抑制控制装置，其特征在于，所述控制装置包括比较器1、比较器2、比较器3、比较器4、速度环调节器、转矩脉动抑制模块、q轴电流调节器、d轴电流调节器、旋转正交-静止两相变换模块、空间矢量脉宽调制模块，三相逆变器模块、永磁同步电机、编码器、位置与速度计算模块、三相旋转-静止两相变换模块、静止两相-旋转正交变换模块和迭代学习控制器参数寻优模块；
比较器1的一个输入端与给定转速相连，比较器1的另一个输入端与位置与速度计算模块相连，比较器1的输出端与速度环调节器的输入端相连；速度环调节器的输出端分别与比较器2的一个输入端、转矩脉动抑制模块的一个输入端及迭代学习控制器参数寻优模块的一个输入端相连；转矩脉动抑制模块的输出端与比较器2的另一个输入端相连；比较器2的输出端与比较器3的一个输入端相连，静止两相-旋转正交变换模块的一个输出端与比较器3的另一个输入端相连，比较器3的输出端与q轴电流调节器的输入端相连；q轴电流调节器的输出端与旋转正交-静止两相变换模块的一个输入端相连；d轴的给定电流与比较器4的一个输入端相连，静止两相-旋转正交变换模块的输出端与比较器4的另一个输入端相连，比较器4的输出端与d轴电流调节器的输入端相连；d轴电流调节器的输出端与旋转正交-静止两相变换模块的另一个输入端相连；位置与速度计算模块的输出端与旋转正交-静止两相变换模块的第三个输入端相连；旋转正交-静止两相变换模块的输出端与空间矢量脉宽调制模块的输入端相连，空间矢量脉宽调制模块的输出端与三相逆变器模块的输入端相连，三相逆变器的输出端分别与永磁同步电机的输入端、三相旋转-静止两相变换模块的输入端相连；三相旋转-静止两相变换模块的输出端与静止两相-旋转正交变换模块的输入端相连；位置与速度计算模块的输出端与静止两相-旋转正交变换模块的第三个输入端相连；安装在永磁同步电机的编码器的输出端连接到位置与速度计算模块的输入端；
转矩脉动抑制模块包括比较器5、两个放大器和迭代学习控制器；迭代学习控制器包括存储记忆单元1、存储记忆单元2和迭代学习控制律；速度环调节器与一个放大器的输入端相连，此放大器的输出端与比较器5的一个输入端相连，静止两相-旋转正交变换模块的输出端与另一个放大器的输入端相连，此放大器的输出端与比较器5的另一个输入端相连，比较器5的输出端分别与迭代学习控制器参数寻优模块的一个输入端、存储记忆单元1的输入端及迭代学习控制律的一个输入端相连；存储记忆单元1的输出端与迭代学习控制律的另一个输入端相连，迭代学习控制律输出端分别与存储记忆单元2的输入端和比较器2的输入端相连，存储记忆单元2的输出端与迭代学习控制律的第三个输入端相连；
迭代学习控制器参数寻优模块的输出端与迭代学习控制器中的存储记忆单元1的输入端相连。
2.采用权利要求1所述一种永磁同步电机转矩周期性脉动抑制控制装置的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：给定转速ω*与实际转速ω的差值经速度环调节器输出得到q轴转矩电流参考值iqref，乘以转矩系数kt得到当前转矩信号给定值
步骤二：将q轴给定电流
步骤三：q轴反馈电流iq乘以转矩系数kt得到反馈转矩tm，
其中：
步骤四：利用基于改进粒子群算法优化迭代学习控制器参数kp、ki、kd和α；
步骤五：得到一组迭代学习控制器的最优参数，运行系统，将
完成转矩周期性脉动抑制；
其中，步骤四的具体步骤如下：
step1：数据初始化，设置粒子群体维度d＝4,分别对应需要优化的迭代学习控制器的4个参数kp、ki、kd和α，最大迭代次数为t，种群数目n，杂交概率bc，粒子飞行位置范围[xmin,xmax]，xmin为粒子飞行位置最小值，xmax为粒子飞行位置最大值；粒子飞行速度范围[-v,v]，v＞0，每代种群粒子编号为i，i＝1,2,3…n，初始化迭代数次数为t＝1；
step2：随机初始种群，在粒子飞行位置范围和速度范围内随机生成各粒子的初始化位置和速度，d维群体中第i个粒子的初始位置
其中：i＝1,2,3…n，rand表示生成(0,1)之间的随机数；
step3：评价适应度函数，将step2中当前粒子的位置值赋值给迭代学习控制器的四个参数kp、ki、kd和α；运行系统，采集当前粒子作用下的iqref和误差信号ek+1(t)；根据适应度函数f评价每组粒子的优劣程度，公式为：
其中：ke、ku为权重系数；
step4：评价粒子的适应度值将粒子的位置和适应度值存储在个体最优pid中，将所有的pid中最优适应度值的个体最优位置和适应度值保存在全局最优gid中；
step5：判断i＜n是否成立，成立，则i＝i+1，并转到step3；不成立则转到step6；
step6：记当前粒子i的适应度值为fi，计算出当前种群最优适应度值为fmin，种群的平均适应度值为favg，将优于平均适应度值的粒子适应度值求平均，记为f’avg；根据favg和f’avg这两个节点将空间中的粒子种群分为三类：适应度值小于等于f’avg的粒子记为子群ⅰ,将适应度函数值介于favg和f’avg之间的粒子记为子群ⅱ，将适应度函数值大于等于favg的粒子记为子群ⅲ；根据所分三类子群分别进行不同的自适应操作，三类子群的惯性权重更新如下:
其中：ωmin为惯性权重最小值，ωmax为惯性权重最大值；
step7：更新下一代粒子的位置信息和速度信息，更新公式如下：
其中：vid和xid分别为粒子的速度和位置；ω为惯性权重；rand为(0,1)之间随机数；pid为粒子i第d维的个体最优值；gid为种群在第d维空间的全局最优值；c1、c2为学习因子；
step8：将每个粒子的适应度值与粒子最好位置进行比较，相近时，则将当前粒子作为最好位置，比较当前所有的pid和gid，更新gid；
step9：根据杂交概率，选择一定数量的父代粒子，随机两两杂交生成同样数目的子代粒子并替换选中的父代粒子，杂交公式如下：
其中：其中，c(xi)和c(vi)分别为子代的位置和速度；p(xi)和p(vi)分别为父代的位置和速度；
step10：判断t＜t是否成立，成立，则t＝t+1，并转到step3；不成立则转到step11；
step11：完成优化整定，输出最优结果gid，此时粒子的位置信息即为迭代学习控制器的最优参数，kp＝x1d(t)，ki＝x2d(t)，kd＝x3d(t)，α＝x4d(t)。
技术总结
本发明提供了一种永磁同步电机转矩周期性脉动抑制控制装置及方法，属于永磁同步电机电机控制技术领域。本方法将永磁同步电机在同步旋转坐标系下的转矩电流给定和电机输出转矩的误差信号经迭代学习控制算法实时补偿至电流调节器的输入，并通过改进粒子群算法对迭代学习控制器中的关键参数进行寻优，实现对永磁同步电机稳定运行时的周期性转矩脉动的抑制，同时能够降低电机运行时定子三相电流谐波含量中5、7次谐波分量以及输出电磁转矩谐波含量中6、12次谐波分量。本发明能够有效抑制永磁同步电机受逆变器固有非线性特性和气隙磁通谐波等因素引起的周期性转矩脉动，可有效运用于机器人、机床等应用领域。
技术研发人员：潘丰;季鹏鹏
受保护的技术使用者：江南大学
技术研发日：.12.11
技术公布日：.02.28
