曹承志，张宇，陈忠党，刘本伟（沈阳工业大学信息科学与工程学院，沈阳110023）

摘要：采用灰色预测方法提取系统的行为数据，寻求系统运动规律，从而能按规律预测系统未来的运动趋势；并根据系统未来的运动趋势，确定相应的控制决策实现准确的预测，控制籍此解决常规模糊控制器在直接转矩控制过程中因电机模型参数不变及滞后所带来的超调量大、响应慢和不稳定性等问题。通过电机参数预测模型得出下一状态磁链、转矩和磁链位置角，经过模糊推理给出相应的****或次****控制方案。仿真结果表明采用灰色预测模糊控制方法的直接转矩控制系统克服了滞后效应对系统的影响，调节过程平稳，在动态响应、抗干扰能力和鲁棒性等方面均取得了良好的效果，其控制精度及动态品质均优于常规的模糊控制器。关键词：灰色预测；模糊控制；直接转矩

中圈分类号：TP273+4    文献标志码：A    文章编号：1001-6848f 20101 01-0057-04

   

               

O引言

  直接转矩控制( DTC)技术自1980年代问世以来，以其新颖的控制思想、简洁的控制结构和优良的动、静态性能而备受关注^[1]。但是，由于直接转矩控制理论固有的一系列问题，导致其动态控制效果较差，且都程度不同的存在着滞后问题，很难真正做到实时性、准确性和适应性^[1]。本文尝试通过灰色预测控制系统的行为数据，并与模糊控制理论相结合，避免了单纯使用模糊集合理论带来的学习性能差、输出输入变量论域上模糊集合隶属度函数有较大主观性等缺点，同时可以改进系统的实时控制。进而可以确定相应的直接转矩控制策略，最终实现准确的预测控制。

  灰色系统是指既含有已知信息，又含有未知信息的系统，它是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统。它研究的是信息不完全的对象，其任务就是要开拓一条新的途径，针对概率统计的弱点，从杂乱无章、有限的、离散的数据中找出规律。建立灰色系统模型。灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法，是根据过去的及现在已知的或非确定的信息、建立一个从过去延伸到将来的灰色模型(GreVModel．简称GM)，从而确定系统未来发展变化的趋势，并为规划、决策提供依据。

GM(I，1)模型的建立：首先对给定的原始时间数据序列X⁽⁰⁾=(X⁽⁰⁾(1)，X⁽⁰⁾(2)，…X⁽⁰⁾(n))

经过一次累加生成数据列为X⁽¹⁾=(X⁽¹⁾(1)，X⁽¹⁾(2)，…X⁽¹⁾(n)),其中X⁽¹⁾(k)=            的紧邻值生成序列：

式中， k=1，2，3，…，n。则CM(1，1)模型的一般表示形式的解为：

 

式中，t表示时间a，b为参数，  

GM(1，1)模型 时间响应序列为

经累减还原求出预测值：

式中，