速度环预测控制:基于自抗扰控制的预测函数控制-pmsm，基于自抗扰补偿负载扰动预测函数控制 (Predictive function control，简称PFC)是第三代模型预测控制算法，它是由 Richalet 和 Kuntze 等人在 80年代中后期提出，并成功地应用于工业机器人的快速高精度控制。 预测函数控制在保持模型预测控制的优点的同时，使所产生的控制输入更具规律性，并且可有效减少算法计算量，从而能适应一类快速响应受控对象对控制算法的快速要求。 PFC 把控制输入的结构视为关键问题， 可以克服其他模型预测控制可能出现规律不明的控制输入问题， 同时具有良好的跟踪能力及较强的鲁棒性。 包含: （1）1.5延时补偿 （2）全电压前馈补偿 （2）ESO

在电机控制领域，对于永磁同步电机（PMSM）的精准控制一直是研究热点。今天咱们就来聊聊基于自抗扰补偿负载扰动的预测函数控制（Predictive function control，PFC），这可是第三代模型预测控制算法呢，由Richalet和Kuntze等人在80年代中后期提出，并且在工业机器人的快速高精度控制上取得了成功应用。

PFC的独特魅力

PFC在继承模型预测控制优点的同时，有着自己的闪光点。它把控制输入的结构当作关键问题来处理，这样一来，就能够克服其他模型预测控制可能出现的控制输入规律不明的问题。而且，它让产生的控制输入更具规律性，还能有效减少算法计算量，对于那些需要快速响应的受控对象来说，简直是量身定制，能很好地满足它们对控制算法快速性的要求，同时具备良好的跟踪能力和较强的鲁棒性。

关键技术解析

1.5延时补偿

在实际系统中，延时是不可避免的问题，它会影响系统的性能。1.5延时补偿就是为了解决这个问题。假设我们有一个简单的系统模型，在代码实现上，我们可以这样处理：

# 假设这里有一个代表系统输出的变量y
# 和一个代表控制输入的变量u
# 延时补偿相关参数
delay = 1.5 
# 模拟延时补偿计算
y_with_delay = y[-int(delay):] 
# 这里简单假设y是一个列表，取列表中对应延时部分的数据
# 实际应用中可能需要更复杂的处理来考虑系统动态
u_compensated = calculate_control_input(y_with_delay) 
# 根据延时后的输出计算补偿后的控制输入

通过这样的延时补偿，我们能让系统对延时有更好的适应性，提升控制的准确性。

全电压前馈补偿

全电压前馈补偿也是提升PFC性能的重要一环。它的原理是根据系统的电压信息，提前对控制输入进行调整。以下是一段简单的模拟代码：

# 假设获取到系统电压信息
voltage = get_system_voltage() 
# 定义电压前馈补偿系数
feed_forward_coefficient = 0.5 
# 计算全电压前馈补偿量
voltage_feed_forward = voltage * feed_forward_coefficient 
# 假设这里有一个原始控制输入u_original
u_with_feed_forward = u_original + voltage_feed_forward 
# 将补偿量加到原始控制输入上

通过全电压前馈补偿，系统能够更快地响应电压变化，减少因电压波动带来的控制误差。

ESO（扩张状态观测器）

ESO在基于自抗扰控制的PFC中扮演着关键角色。它能够实时观测系统中的不确定因素，包括负载扰动等，并进行补偿。下面是一个简单的ESO原理代码框架：

class ESO:
    def __init__(self, beta01, beta02, beta03, b0):
        self.beta01 = beta01
        self.beta02 = beta02
        self.beta03 = beta03
        self.b0 = b0
        self.x1 = 0
        self.x2 = 0
        self.x3 = 0

    def update(self, y, u):
        e = self.x1 - y
        self.x1 = self.x1 - self.beta01 * e
        self.x2 = self.x2 - self.beta02 * e - self.x3 + self.b0 * u
        self.x3 = self.x3 - self.beta03 * e
        return self.x3

在实际应用中，我们可以通过调整ESO的参数（如beta01、beta02、beta03、b0）来更好地观测和补偿系统的不确定因素，提高系统的抗干扰能力。

速度环预测控制:基于自抗扰控制的预测函数控制-pmsm，基于自抗扰补偿负载扰动预测函数控制 (Predictive function control，简称PFC)是第三代模型预测控制算法，它是由 Richalet 和 Kuntze 等人在 80年代中后期提出，并成功地应用于工业机器人的快速高精度控制。 预测函数控制在保持模型预测控制的优点的同时，使所产生的控制输入更具规律性，并且可有效减少算法计算量，从而能适应一类快速响应受控对象对控制算法的快速要求。 PFC 把控制输入的结构视为关键问题， 可以克服其他模型预测控制可能出现规律不明的控制输入问题， 同时具有良好的跟踪能力及较强的鲁棒性。 包含: （1）1.5延时补偿 （2）全电压前馈补偿 （2）ESO

基于自抗扰控制的预测函数控制在PMSM控制中展现出了强大的性能，通过1.5延时补偿、全电压前馈补偿以及ESO等技术的协同作用，能够实现对PMSM的高精度、快速响应控制。希望今天的分享能让大家对这个有趣的控制算法有更深入的了解。