什么是电机控制？

电机控制是调节转速、转矩、位置和其他特征以增强性能和优化能效的过程。电机约占全球用电量的 45%，是牵引系统、工业驱动器、住宅和商业 HVAC 设备等应用领域中不可或缺的部分，这使得电机控制成为重中之重。

传统的电机控制算法为电机控制算法的开发奠定了基础，包括：

• 标量控制：亦称伏特每赫兹 (V/f) 控制，这是一种开环电机控制方法，通过在交流电机中保持恒定的电压-频率比，以实现基本的转速控制。
• 磁场定向控制 (FOC)：这是一种闭环电机控制方法，通过克拉克变换与帕克变换实现向量控制，以分离并管理交流电机电流的励磁分量和转矩分量，从而精准地控制转速和转矩。
• 直接转矩控制 (DTC)：这种方法无需复杂的变换即可实现动态转矩和磁通调节，适用于需要快速转矩响应的应用场景。

使用 MATLAB 和 Simulink 开发电机控制系统

使用 MATLAB^® 和 Simulink^®，电机控制工程师可以设计电机控制算法，仿真系统行为，并通过实时测试优化性能，以确定电机控制器设计的适用性，并在进行高成本的硬件测试之前减少算法开发的时间和成本。

开发电机控制系统涉及多项活动，从设计电机控制算法到在微控制器或 FPGA 上实现这些算法。

被控对象建模

电机和电力电子元件建模是一种广为接受的电机控制系统开发工程实践。Simscape Electrical™ 支持多个保真度级别的电机建模，使工程师能够通过仿真为各种应用（如电机选型和电动汽车牵引电机控制设计）选择适当的细节级别。

算法开发

设计和优化控制算法有助于精确管理电机的转速、转矩和能耗。Motor Control Blockset 提供优化的预置模块和参考示例，以加速有传感器和无传感器电机控制方法的开发和部署。

控制器调节

实现期望的系统行为需要优化控制器参数。Simulink Control Design™ 提供诸如 FOC 自动调节器、PID 自动调节和频率响应估计等工具，有助于高效调节和优化系统响应及稳定性。

代码生成

代码生成将经过验证的控制算法转换为要在硬件上部署的可执行代码。通过为电机控制算法生成 C、C++ 或 HDL 代码，您可以在实时目标上利用快速控制原型和硬件在环 (HIL) 仿真来验证电机控制器。Embedded Coder^® 从 Simulink 模型生成优化的 C 和 C++ 代码，而硬件支持包有助于将其自动部署到 C2000、STM32、Infineon Aurix 和其他 MCU。对于以 FPGA 和 SoC 为目标的部署，HDL Coder™ 有助于生成代码并将其部署到 Intel、Xilinx 和 Microchip 设备上。

电机控制应用

使用 Motor Control Blockset™ 的参考示例还涵盖高级电机控制策略，如模型预测控制、自抗扰控制和强化学习，可以加速您的开发过程。

模型预测控制

模型预测控制 (MPC) 能够有效管理转矩饱和及电压限值等约束，同时解决回路间的交叉耦合问题，因此，相较于传统的 PID，这种方法可以提升磁场定向控制，从而优化控制目标。您可以使用参考示例在 Simulink 中通过在包含电机被控对象的闭环中仿真 MPC 控制器来对其进行评估。

自抗扰控制

为提高系统稳健性，您可以使用自抗扰控制 (ADRC) 来补偿扰动，并确保在可变条件下的稳定性。虽然 PID 调节需要花费大量精力，但 ADRC 提供了一种非线性控制解决方案，只需更简单的设置和更少的调节工作即可实现良好的性能。Active Disturbance Rejection Control 模块简化了 ADRC 的实现，使初学者也能更轻松地应用这种方法。

强化学习

强化学习从与环境的交互中学习，提供了一种动态控制方法，使其成为 PID 等传统控制器的强大替代方案，尤其是在难以表征电机及其工况时更是如此。尽管强化学习具有巨大潜力，但仍需要大量的计算资源和训练时间。在 Simulink 中，Reinforcement Learning Agent 模块有助于配置用于磁场定向控制的强化学习控制器，使工程师能够充分利用这种先进的技术。

通过使用 Simulink 的预置模块和参考示例，工程师可以开发控制策略和精确的电机模型，以有效应对构建电机控制系统所带来的挑战。