基于Simulink平台的直流永磁同步电机(PMSM)双闭环FOC仿真

以下是一个基于Simulink平台的直流永磁同步电机（PMSM）双闭环矢量控制（FOC）仿真的MATLAB源代码：

% 清除工作空间变量和命令窗口
clear;
clc;

% 定义电机参数
R = 1;         % 定子电阻（欧姆）
Ld = 0.01;     % 直轴电感（亨利）
Lq = 0.01;     % 交轴电感（亨利）
J = 0.1;       % 转动惯量（千克·平方米）
B = 0.01;      % 阻尼系数（牛顿·米·秒）
Ke = 0.01;     % 电动势常数（伏特·秒/弧度）
Kt = 0.01;     % 转矩常数（牛顿·米/安培）

% 定义控制器参数
Kp_id = 1;     % 直轴电流环比例增益
Ki_id = 1;     % 直轴电流环积分增益
Kp_iq = 1;     % 交轴电流环比例增益
Ki_iq = 1;     % 交轴电流环积分增益
Kp_w = 1;      % 速度环比例增益
Ki_w = 1;      % 速度环积分增益

% 定义仿真参数
Ts = 0.001;    % 采样时间间隔（秒）
Tsim = 1;      % 仿真时长（秒）

% 创建模型
mdl = 'PMSM_FOC_Model';
open_system(mdl);

% 启动模型参数优化工具箱
if ~license('test', 'optimization_toolbox')
    disp('请确认已安装并激活优化工具箱！');
    return;
end

% 定义优化参数
options = optimoptions('fmincon');
options.Display = 'iter';
options.MaxIterations = 100;
options.MaxFunctionEvaluations = 200;

% 定义优化问题
problem.objective = @(x) optimize_controller(x, mdl, Ts, Tsim);
problem.x0 = [Kp_id, Ki_id, Kp_iq, Ki_iq, Kp_w, Ki_w];
problem.lb = [0, 0, 0, 0, 0, 0];
problem.ub = [10, 10, 10, 10, 10, 10];
problem.solver = 'fmincon';
problem.options = options;

% 运行优化
[x, fval] = fmincon(problem);

% 输出优化结果
disp('优化结果：');
disp(['Kp_id = ', num2str(x(1))]);
disp(['Ki_id = ', num2str(x(2))]);
disp(['Kp_iq = ', num2str(x(3))]);
disp(['Ki_iq = ', num2str(x(4))]);
disp(['Kp_w = ', num2str(x(5))]);
disp(['Ki_w = ', num2str(x(6))]);

% 仿真函数
function cost = optimize_controller(x, mdl, Ts, Tsim)
    % 设置模型参数
    set_param(mdl, 'Kp_id', num2str(x(1)));
    set_param(mdl, 'Ki_id', num2str(x(2)));
    set_param(mdl, 'Kp_iq', num2str(x(3)));
    set_param(mdl, 'Ki_iq', num2str(x(4)));
    set_param(mdl, 'Kp_w', num2str(x(5)));
    set_param(mdl, 'Ki_w', num2str(x(6)));
    
    % 运行模型仿真
    simOut = sim(mdl, 'StopTime', num2str(Tsim));
    
    % 计算成本函数
    w_ref = simOut.get('w_ref');
    w = simOut.get('w');
    cost = sum((w_ref - w).^2) * Ts;
end

该源代码实现了一个基于Simulink平台的直流永磁同步电机（PMSM）双闭环矢量控制（FOC）的仿真。代码中定义了电机和控制器的参数，以及仿真的采样时间间隔和时长。通过调用MATLAB的优化工具箱中的优化函数fmincon，对控制器参数进行优化，以最小化速度跟踪误差。优化问题的目标函数定义为速度跟踪误差的平方和。优化结果将被输出，并用于设置模型参数进行仿真。优化函数optimize_controller使用sim函数运行模型仿真，并计算速度跟踪误差的成本函数。