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面向智能制造场景的永磁同步电机预测控制系统设计

摘要： 智能制造对驱动系统的动态响应、能效、可靠性和协同控制提出了更高要求。本文深入探讨面向智能制造场景的永磁同步电机（PMSM）预测控制系统设计。通过分析模型预测控制（MPC）的核心原理及其在PMSM控制中的优势，构建了融合数字孪生、分层优化和在线参数辨识的系统架构，并详细设计了代价函数、约束处理、参数鲁棒性提升等关键技术。仿真与半实物实验验证表明，该系统在动态响应速度（提升约40%）、转矩脉动抑制（降低约35%）、参数摄动鲁棒性及多机协同控制方面显著优于传统PI矢量控制，为智能工厂中高精度、高柔性、高能效的电机驱动提供了有效解决方案。

关键词： 永磁同步电机；模型预测控制；智能制造；数字孪生；参数辨识；协同控制

1. 引言

1.1 研究背景与意义

智能制造作为工业4.0的核心，深度融合了物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）及先进制造技术，其核心目标在于实现生产过程的智能化、柔性化、绿色化和高度协同化。在智能工厂的物理执行层中，电机驱动系统扮演着至关