一种基于自整定预测与神经网络的永磁同步电机控制方法

本发明公开了一种基于自整定预测与神经网络的永磁同步电机控制方法，针对增量式无差拍预测控制中电感参数失配问题，采用电感失配诊断与自整定机制动态调整模型参数与权重系数，提升电流环的鲁棒性与动态响应性能；在速度环中引入神经网络滑模控制方法，通过构建积分滑模面并在线调节滑模增益，实现对非线性扰动与参数不确定性的自适应补偿，输出稳定可靠的电流控制指令；同时，观测器部分构建改进型超螺旋滑模观测器，可实时高精度估算电角度及d‑q轴复合扰动，为电流控制提供有效补偿信息，进一步增强系统整体的稳定性与鲁棒性。