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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利具有低观测噪声特性的永磁电机鲁棒预测位置控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119210247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411334370.9，技术领域涉及：H02P21/18；该发明授权具有低观测噪声特性的永磁电机鲁棒预测位置控制方法是由何纯;王泽坤;魏方睿;冉晓贺;胡建辉;王骞;赵猛设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有低观测噪声特性的永磁电机鲁棒预测位置控制方法在说明书摘要公布了：具有低观测噪声特性的永磁电机鲁棒预测位置控制方法，本发明属于永磁电机技术领域。所述方法包括以下步骤：S1：构建考虑参数及负载扰动作用下的表贴式永磁电机位置控制系统总扰动数学模型，在此基础上，构建考虑扰动的位置控制系统预测模型和线性约束条件；S2：构建低噪声特性观测器，观测扰动及扰动微分信息；S3：基于扰动观测的预测模型和位置控制系统约束补偿；S4：构建鲁棒位置控制系统含约束凸优化模型；S5：基于Hildreth方法的含约束优化模型求解。本发明的方法实现简单，能够增强预测位置控制策略在参数及负载扰动作用下的鲁棒性，相比于使用电机标称参数的算法模型，能够提高预测位置控制策略在参数扰动及负载扰动作用下的稳态定位精度。

本发明授权具有低观测噪声特性的永磁电机鲁棒预测位置控制方法在权利要求书中公布了：1.一种具有低观测噪声特性的永磁电机鲁棒预测位置控制方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： S1：构建考虑参数及负载扰动作用下的表贴式永磁电机位置控制系统总扰动数学模型，在此基础上，构建考虑扰动的位置控制系统预测模型和位置控制系统线性约束条件；步骤S1包括以下步骤： S11：构建考虑参数及负载扰动作用下的表贴式永磁电机位置控制系统总扰动数学模型；如下式2所示： 2 其中，分别为d轴电流、q轴电流、d轴电压和q轴电压,为电机电感，为磁链，为电机电角度，为电角速度，、分别为转动惯量和极对数，扰动分别为参数变化引起的d轴电流总扰动、q轴电流总扰动和速度总扰动，在k时刻的扰动表示为，其表达式为： 3 其中：，B分别为电机电阻和摩擦系数，、、、和分别为对应变量的参数变化量；分别为k时刻的d轴电流、q轴电流、d轴电压和q轴电压；，，分别为k时刻的电角速度、k时刻的电角度和负载转矩； S12：构建考虑扰动的位置控制系统预测模型； 利用下式4所示的前向欧拉离散法对式2进行离散： 4 其中：x代表状态量，为离散时间步长，k代表第k时刻； 位置控制系统预测模型表示为： 5 其中：、为状态变量矩阵和输出变量矩阵，、、为位置控制系统矩阵，为扰动矩阵，为k时刻的控制电压，带有下标k的状态量代表k时刻的状态值，相关量的定义如下： ； S13：构建考虑参数扰动的位置控制系统线性约束条件； 所述位置控制系统需考虑dq轴电流约束、转速约束和dq轴电压约束，表示为： 6 采用式7所示的截断泰勒展开法分别取阶数和对式2中的电流和转速系统进行离散化： 7 结合式6，推导得出电流和转速约束如下： 8 9 式中：为转速扰动的一阶微分； 电压约束则采用矩形近似方案： 10 式中：为矩形系数，0≤ε≤1，为母线电压； S2：构建低噪声特性观测器，观测扰动及扰动微分信息；具体构建过程为： 将式2中的电流和转速动态模型看成如下所示的扰动模型： 11 式中：为状态变量，代表式2中的；为状态变量，代表式2中的总扰动；为控制输入，代表式2中的；为输入前的增益，为扰动的一阶微分； 基于扰动模型式11，设计低噪声的观测器为如下形式： 12 式中：为观测器增益，为增益系数，用于调节扰动及扰动观测信息观测效果，为一阶低通滤波器滤波系数，用于调节噪声抑制性能；为输入误差的滤波值； S3：基于扰动观测的预测模型和位置控制系统约束补偿；利用得到的扰动信息和扰动微分信息的观测值，用来补偿预测模型式5，以及位置控制系统约束条件式8和式9； S4：构建鲁棒位置控制系统含约束凸优化模型；具体构建过程为： 考虑预测时域时，将位置控制的价值函数设计为如下形式： 13 式中：中的，为目标参考值，即：，Q和R为对应的权重系数矩阵，分别为：，分别为d轴电流权重系数、位置权重系数和控制权重系数；为了平滑控制输入，引入柔滑因子，则不同时刻的目标参考值表示为： 14 式中：、中的，、为不同时刻的d轴电流和位置给定值，为了计算简便，在整个预测时域内取相同的值； 定义：，为了计算简单，假定：，以k时刻为初始状态，不同时刻输出，，用下式来决定： 15 其中： 其中，I为单位矩阵； 基于式8、9、10和13，构建鲁棒位置控制系统含约束凸优化模型，该模型的求解看成一个线性二次规划问题，为了简化求解，仅考虑k时刻的约束，得到含约束凸优化模型，如下所示： 16 式中：、、和为k时刻的扰动估计值； S5：基于Hildreth方法的含约束优化模型求解。

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