于MRAS观测器永磁同步电机调速系统

以下是一个用MATLAB编写的MRAS（Model Reference Adaptive System）观测器的永磁同步电机调速系统的示例代码。该代码实现了电机的速度控制，并使用MRAS观测器来估计电机的转速。

% 永磁同步电机调速系统

% 系统参数
R = 0.5; % 电机内阻
L = 0.1; % 电机电感
J = 0.01; % 电机转动惯量
B = 0.05; % 电机阻尼系数
Ke = 0.01; % 电机转矩系数
Kt = 0.01; % 电机电压系数

% 控制器参数
Kp = 1; % 比例控制增益
Ki = 1; % 积分控制增益
Kd = 0.5; % 微分控制增益

% MRAS观测器参数
Km = 0.01; % 观测器增益
Beta = 0.1; % 观测器带宽参数

% 仿真参数
Ts = 0.01; % 采样时间
Tend = 10; % 仿真时间

% 初始化变量
t = 0:Ts:Tend;
N = length(t);
u = zeros(N,1);
y = zeros(N,1);
theta_hat = zeros(N,1);
omega_hat = zeros(N,1);
e = zeros(N,1);
int_e = 0;
der_e = 0;

% 期望速度信号
omega_ref = 10 * sin(t);

% 仿真循环
for k = 2:N
    % 控制器输出
    u(k) = Kp * e(k) + Ki * int_e + Kd * der_e;
    
    % 电机模型
    omega_dot = (u(k) - Ke * theta_hat(k-1) - B * omega_hat(k-1)) / J;
    y(k) = Kt * omega_hat(k-1);
    
    % MRAS观测器
    omega_hat_dot = -Km * (y(k) - y(k-1));
    theta_hat_dot = y(k) - y(k-1);
    omega_hat(k) = omega_hat(k-1) + Ts * omega_hat_dot;
    theta_hat(k) = theta_hat(k-1) + Ts * theta_hat_dot;
    
    % 计算误差
    e(k) = omega_ref(k) - omega_hat(k);
    
    % 更新误差积分和微分
    int_e = int_e + Ts * e(k);
    der_e = (e(k) - e(k-1)) / Ts;
end

% 绘制结果
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, omega_ref, 'r--', t, omega_hat, 'b');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('转速 (rad/s)');
legend('期望转速', '估计转速');
subplot(2,1,2);
plot(t, u);
xlabel('时间 (s)');
ylabel('控制输入');

代码中的主要部分是仿真循环，其中实现了控制器、电机模型和MRAS观测器的更新过程。在每个仿真步骤中，根据控制器输出计算电机的转速，并使用MRAS观测器估计电机的转速。然后，根据估计的转速计算误差，并更新控制器的积分和微分项。

该代码可以通过调整系统参数、控制器参数和仿真参数来进行扩展。例如，你可以尝试改变电机的参数，来观察对调速系统性能的影响。你还可以尝试使用其他类型的控制器，如PID控制器，并将其与MRAS观测器进行比较。