Wie funktioniert Model Predictive Deadbeat Control?

MPDC 使用数学电机模型来预测最佳控制电压。该算法在 25µs 的控制周期内精确达到目标电流。为此，它以预测性而非反应性方式计算所需电压，这使得电流控制比传统的 PI 控制器更快。

Was ist der Unterschied zwischen MPDC und PI-Stromregelung?

PI 控制器通过多个循环迭代接近设定值。而 MPDC 则通过基于模型的预测，在一个循环内达到目标电流。这带来了更高的控制带宽、更好的动态性能和更低的电流波纹，同时保持相同的开关频率。

MPDC 已应用于所有 SOMANET 平台——Circulo、Integro 和 Node。电流调节以 40kHz（25µs 周期时间）运行。通过 OBLAC Drives 进行配置，算法会自动使用存储的电机模型进行电压计算。

模型预测死区控制（MPD）是一种先进的伺服驱动电流控制算法，可实现最快的转矩响应。与经典的 PI 控制器（在多个控制周期中反复调整 PWM 占空比）不同，MPD 在一个控制周期中计算出所需的端子电压，几乎可以立即抑制电流误差。

在高性能运动控制应用中——从机械臂到精密制造——扭矩响应时间直接影响定位精度、运行平稳性和整个系统带宽。更快的电流控制回路可实现上级级联阶段更精确的速度和位置控制。

经典的 PI 控制器在许多应用中表现良好，但基本上属于反应式：它们测量误差，然后逐步进行修正。MPD 采用了一种完全不同的方法：借助电机的数学模型，在误差出现之前就计算出最佳电压。

MPD 利用电动机模型（电感、电阻、反电动势）来预测一个采样周期内的电流变化。基于该预测，算法计算出达到下一个控制周期结束时目标电流所需的确切 PWM 占空比。

结果：在单个控制循环中，理论误差抑制为零。

两个参数可实现精细调整：

由于 MPD 基于精确的电机模型，该算法比 PI 控制器对传感器噪声和参数偏差更敏感。因此，在调试期间进行仔细的系统识别至关重要。额外的积分器部分（MPD+I）可补偿剩余的稳态误差。

所有 SOMANET 伺服驱动器均采用16 kHz扭矩控制回路——这是 MPD 发挥其全部性能所需的带宽。配置通过 OBLAC Drives 进行，在调谐过程中可调整稳定时间和阻尼比。

相应的参数位于扭矩控制器对象（0x2010，子索引 10 和 11）中。

结合场导向控制（FOC），MPD 提供业内最高的电流密度和运动性能。

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