基于參數(shù)辨識的內(nèi)置式永磁同步電機(jī)最大轉(zhuǎn)矩電流比電流預(yù)測控制

周新秀，周詠平，張 旨，王博陽，朱 敏

(1.北京航空航天大學(xué) 前沿科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新研究院，北京 100191; 2.北京航空航天大學(xué) 寧波創(chuàng)新研究院，浙江 寧波 315000; 3.上海衛(wèi)星工程研究所，上海 200240)

1 引 言

內(nèi)置式永磁同步電動機(jī)(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor ,IPMSM)具有能量密度高、速度范圍寬等優(yōu)點[1]，廣泛應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域，并在控制力矩陀螺、分子泵等航天領(lǐng)域，電動汽車等民用領(lǐng)域的伺服驅(qū)動市場中有著廣闊的應(yīng)用前景[2-3]。由于IPMSM特有的凸極特性，充分利用磁阻轉(zhuǎn)矩的最大轉(zhuǎn)矩電流比(Maximum Torque Per Ampere，MTPA)算法受到關(guān)注，它能通過調(diào)節(jié)定子電流矢量方向最大化系統(tǒng)輸出的電磁轉(zhuǎn)矩。然而，由于電感、磁鏈等參數(shù)會受電流幅度、環(huán)境溫度、磁飽和效應(yīng)等影響而產(chǎn)生變化，MTPA工作點會產(chǎn)生偏移，難以實時跟蹤。因此，如何提高M(jìn)TPA電流跟蹤的準(zhǔn)確性和快速性是一個亟待解決的問題[4]。

通常，MTPA算法可分為不依賴參數(shù)的方法[5-9]和基于參數(shù)的方法[11-15]。對于不依賴參數(shù)的方法，主要有搜索法和信號注入控制(Signal Injection Control，SIC)方法。 Dianov等在MTPA電流控制中通過比較相鄰時刻定子電流幅度大小來調(diào)整電流矢量的變化方向，并通過變步長來加快響應(yīng)[5]。該方法不依賴參數(shù)，但收斂速度較慢，且對電流采樣精度敏感。SIC方法目前也有較多研究，廣大專家學(xué)者在基于正弦波或方波的高頻信號注入上提出了改進(jìn)措施，并通過數(shù)字信號處理從響應(yīng)信號中獲得定子電流最優(yōu)角的信息[6-8]。此方法具有普適性，但不可避免會引入轉(zhuǎn)矩波動。Sun等提出了虛擬信號注入，有效地避免了脈振問題[9]，但是由于級聯(lián)濾波器等的存在，電流響應(yīng)慢，動態(tài)性能仍不能令人滿意。實際上，信號注入法同樣會受到電感等參數(shù)變化的影響，使MTPA電流角出現(xiàn)偏差[10]。

基于參數(shù)的方法，需要使用電機(jī)參數(shù)來計算轉(zhuǎn)矩對應(yīng)下的最佳定子電流角。電感和磁鏈等參數(shù)波動會影響MTPA的控制性能。電感和磁鏈會隨著工作溫度、磁飽和而變化，因此，利用有限元分析進(jìn)行多項式擬合，或制作查找表來事先存儲不同轉(zhuǎn)矩測試下的最優(yōu)電流的方法被提出[11-12]。但是這些方法不能適應(yīng)電機(jī)不同工況下的參數(shù)變化，且前期工作量大。在線參數(shù)辨識作為檢測參數(shù)變化的通用方法，在電機(jī)控制中有重要作用。基于卡爾曼濾波[13]、最小二乘[14]、模型參考自適應(yīng)[15]等在線參數(shù)辨識方法被提出，并用于電機(jī)的無位置控制，可以起到很好的辨識效果?？紤]到這一點，本文為便于工程實踐，提出一種基于化簡的MTPA最優(yōu)d-q軸電流分配方法，將影響MTPA的參數(shù)整合為一個變量，并對關(guān)鍵電機(jī)參數(shù)進(jìn)行在線辨識，以實時修正MTPA工作點。

考慮到電流環(huán)動態(tài)性能對在線參數(shù)辨識及系統(tǒng)整體控制性能的影響，電流控制方法的選擇很重要。預(yù)測控制能根據(jù)模型預(yù)測電機(jī)下一時刻的運(yùn)行狀態(tài)，并且使系統(tǒng)具有更快的響應(yīng)，因此受到廣大學(xué)者的關(guān)注[16-17]。汪琦等將預(yù)測控制與參數(shù)辨識結(jié)合，用于PMSM的id=0控制中，取得了良好的電流控制性能[15]。康勁松等利用改進(jìn)的最優(yōu)虛擬矢量電流預(yù)測控制，無需SVPWM調(diào)制，能找到合適的電壓矢量使電流以最優(yōu)軌跡跟隨給定電流，得到準(zhǔn)確、高動態(tài)響應(yīng)的控制效果[17]?？紤]到傳統(tǒng)PI控制易出現(xiàn)積分飽和、超調(diào)等問題，可能對在線參數(shù)辨識產(chǎn)生影響，因此本文采用預(yù)測控制來改善電流環(huán)的動態(tài)特性，提高參數(shù)辨識的穩(wěn)定度。

本文將關(guān)鍵參數(shù)的在線辨識與MTPA電流分配策略、電流預(yù)測控制方法相結(jié)合，對IPMSM系統(tǒng)進(jìn)行高效快速控制。該方法能夠在保證準(zhǔn)確監(jiān)控電機(jī)參數(shù)的同時，使系統(tǒng)運(yùn)行具有穩(wěn)定、準(zhǔn)確、高效、快速響應(yīng)等特點。

2 系統(tǒng)構(gòu)成及工作原理

IPMSM控制系統(tǒng)是個時變、強(qiáng)耦合系統(tǒng)，通常需要將定子電流矢量is轉(zhuǎn)化為d-q坐標(biāo)系下的直流量進(jìn)行控制。理想狀態(tài)下，d-q坐標(biāo)系下的IPMSM電壓方程為：

(1)

其中：R是相電阻，ωe是轉(zhuǎn)子電角速度，ψf是轉(zhuǎn)子永磁體磁鏈，ud,uq，id，iq和Ld，Lq分別是d，q軸下定子的電壓、電流和電感。

d-q坐標(biāo)系下的IPMSM電磁轉(zhuǎn)矩方程為：

(2)

其中p是電機(jī)的極對數(shù)。

由于IPMSM的轉(zhuǎn)子永磁體是嵌入鐵心內(nèi)的，磁路不對稱導(dǎo)致其等效后的d，q軸電感不相等(Ld

IPMSM的控制系統(tǒng)除電機(jī)本體外，還包括逆變器(VSI)、負(fù)載、軟硬件檢測控制模塊等。如圖1所示，系統(tǒng)主要由電流與位置檢測、坐標(biāo)變換、速度和電流控制、d，q軸電流分配、功率驅(qū)動等環(huán)節(jié)組成，一般采用外環(huán)速度閉環(huán)加內(nèi)環(huán)電流閉環(huán)的形式。另外，為了使電機(jī)能夠在不同區(qū)域(恒轉(zhuǎn)矩區(qū)、恒功率區(qū))內(nèi)高效穩(wěn)定運(yùn)行，往往需要對外環(huán)輸出的電流指令給出不同的d，q軸電流分配策略。

圖1 IPMSM控制系統(tǒng)原理Fig.1 Principle diagram of IPMSM control system

3 IPMSM控制系統(tǒng)的關(guān)鍵算法

3.1 MTPA控制理論和參數(shù)影響

MTPA為IPMSM提供了最優(yōu)電流分配策略。其原則是使電磁轉(zhuǎn)矩與定子電流的幅度之比最大化，常將該原則轉(zhuǎn)化為尋找定子電流的最優(yōu)矢量角，使定子在相同電流幅度下產(chǎn)生的電磁轉(zhuǎn)矩最大的問題。根據(jù)定子電流矢量is和d,q軸電流之間的關(guān)系，可以將式(2)轉(zhuǎn)換為：

(3)

其中is,β分別是定子電流矢量的幅值和角度。

通過Te對β求導(dǎo)為0可以獲得使Te最大化的最佳電流角βM，其表達(dá)式如下：

(4)

由于MTPA最優(yōu)電流角的計算包含反三角函數(shù)計算，較為復(fù)雜，本文中為了減少工程計算量、便于直觀控制id,iq兩個電流量，將速度控制器的輸出直接作為iq電流的給定量，并直接從MTPA條件下的d,q軸電流關(guān)系進(jìn)行考慮。

根據(jù)定子電流的矢量關(guān)系，有id=iscosβM，iq=issinβM，帶入式(4)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，可以得到MTPA條件下id-iq的最優(yōu)關(guān)系式為：

(5)

(6)

其中idop,iqop表示MTPA條件下的最優(yōu)id，iq值。

保持以上id,iq的最優(yōu)對應(yīng)關(guān)系，則電機(jī)將持續(xù)運(yùn)行在MTPA最優(yōu)電流狀態(tài)。根據(jù)βM∈(90°，135°)的條件，可以得出對id,iq電流的限制條件：iq>0，id<0，且|id|<|iq|，可據(jù)此對工程中的電流進(jìn)行限幅。

式(6)將影響MTPA電流表達(dá)式的電機(jī)參數(shù)整合到一個變量k中再進(jìn)行計算，化簡了d,q軸電流關(guān)系，在數(shù)字處理中相比式(5)減少了運(yùn)算量。根據(jù)式(6)可得，當(dāng)iq一定時，idop在最優(yōu)電流矢量中的占比與k值的關(guān)系，由式(6)對k求導(dǎo)可得：

(7)

根據(jù)單調(diào)性也可以繪制出如圖2所示的MTPA特性下idop與k的關(guān)系曲線。IPMSM的k值越小，iq一定的情況下id幅度越大，即id在最優(yōu)電流矢量幅度中的占比越大，因此采用MTPA方法相比id=0方法輸出電流利用率更高，輸出電磁轉(zhuǎn)矩的效率更高。在系統(tǒng)轉(zhuǎn)矩越大的情況下，定子電流幅度越能得到有效降低。而參數(shù)辨識旨在修正控制系統(tǒng)的實時MTPA工作點，尤其是大電流情況下k值的修正，對解決運(yùn)行過程中最優(yōu)工作點偏移問題很必要。

圖2 MTPA條件下idop與k的關(guān)系特性曲線Fig.2 Characteristic curves between idop and k under MTPA

3.2 基于參考模型自適應(yīng)的參數(shù)在線辨識算法

為了使MTPA控制更加準(zhǔn)確，對k值進(jìn)行修正，電機(jī)參數(shù)辨識不可少。為了避免過多參數(shù)同時辨識對系統(tǒng)穩(wěn)定性和收斂效果的影響，在此選擇對MTPA影響較大的兩個關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行辨識。

由式(4)可知，電阻R變化與MTPA條件下的電流分配無關(guān)，且一般銅繞組的溫度系數(shù)為3.93×10-3/℃；實際控制系統(tǒng)中周期T一般為10-4秒數(shù)量級；電感L一般在毫亨級，因此認(rèn)為TΔR?ΔL，在電流預(yù)測控制中也可忽略電阻變化的影響[15]。而溫度變化和磁飽和對鐵磁材料的磁導(dǎo)率有較大影響，其主要體現(xiàn)為電感和磁鏈的改變，最高可能出現(xiàn)20%的變化，且Lq的變化遠(yuǎn)比Ld明顯，因此本文選擇對Lq和ψf參數(shù)進(jìn)行在線辨識。

參考模型自適應(yīng)(Model Reference Adaptive System,MRAS)算法是較為成熟的參數(shù)辨識方法。該方法在相同輸入情況下，根據(jù)一定的自適應(yīng)率對可調(diào)模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，使參考模型和可調(diào)模型的狀態(tài)變量的偏差為0，以達(dá)到參數(shù)辨識效果。

參考模型根據(jù)式(1)的電壓方程可以改寫為：

(8)

即參考模型形式如下：

pi=Ai+Bu+C，

(9)

可調(diào)模型可以寫為：

(10)

將式(9)的電機(jī)參考模型與式(10)的可調(diào)模型相減，可得：

(A-M)e-W，

(11)

式(11)是反饋系統(tǒng)狀態(tài)方程的典型表達(dá)式，可以表示為圖3的系統(tǒng)框圖形式。將誤差矩陣e通過單位矩陣I轉(zhuǎn)換成一個用于自適應(yīng)控制的輸入矢量V，再經(jīng)過一個非線性定常系統(tǒng)輸出變?yōu)榉答伿噶縒。式(11)中將轉(zhuǎn)速ωe認(rèn)定為一個時變參數(shù)，對于數(shù)字化控制系統(tǒng)，可以認(rèn)為在每一采樣周期內(nèi)，ωe是不變的。

圖3 模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)框圖Fig.3 Block diagram of model reference adaptive system

為保證系統(tǒng)穩(wěn)定收斂，需滿足Popov超穩(wěn)定性理論，即有：

?t>0,η(0,t)=

(12)

這里的非線性反饋系統(tǒng)采用傳統(tǒng)的比例積分調(diào)節(jié)，可以得到q軸電感與轉(zhuǎn)子磁鏈的辨識算法分別為：

(13)

(14)

其中只要Ki1,Kp1,Ki2,Kp2均大于0，則式(12)必然成立，其穩(wěn)定性證明同文獻(xiàn)[15]類似，在此不再贅述。

3.3 魯棒電流預(yù)測控制算法

IPMSM系統(tǒng)電流環(huán)的傳統(tǒng)控制采用兩個獨立的PI控制器對id,iq分別進(jìn)行控制，但電機(jī)系統(tǒng)是非線性耦合系統(tǒng)，采用PI控制時，其性能與設(shè)定的PI參數(shù)值有很強(qiáng)的相關(guān)性，且存在易超調(diào)、積分飽和等問題，在電機(jī)運(yùn)行工況變化時響應(yīng)較慢。有了準(zhǔn)確辨識的電機(jī)參數(shù)，電流環(huán)采用魯棒預(yù)測控制可以避免交叉耦合項對電流環(huán)控制的影響，更好更快地跟蹤電流指令，并確保參數(shù)辨識的平穩(wěn)性。

在實際運(yùn)行中，當(dāng)數(shù)字系統(tǒng)的控制頻率足夠高時，可以認(rèn)為其各個變量在一個周期內(nèi)保持不變，且相鄰周期內(nèi)的變化是線性的，因此IPMSM電壓方程基于差分的離散化形式可以寫為：

(15)

其中:T為數(shù)字控制周期，k表示第k周期的變量。

(16)

(17)

式中R和Ld采用其靜態(tài)測量值。利用文獻(xiàn)[18]中的逆變器死區(qū)補(bǔ)償方法對給定電壓和實際輸出電壓的誤差進(jìn)行補(bǔ)償，以保證預(yù)測控制的性能，使系統(tǒng)具有較好的魯棒性、穩(wěn)定性和可靠性，電流預(yù)測控制環(huán)節(jié)的框圖如圖4所示。

圖4 電流預(yù)測控制框圖Fig.4 Block diagram of current predictive control

將在線參數(shù)辨識與魯棒電流預(yù)測控制、MTPA電流分配策略相結(jié)合，以有效提高IPMSM系統(tǒng)的運(yùn)行效率和動態(tài)性能，實現(xiàn)IPMSM控制系統(tǒng)的高精度、穩(wěn)定運(yùn)行。

4 仿 真

為了驗證文中提出的基于在線參數(shù)辨識的MTPA電流預(yù)測控制方案的可行性，首先進(jìn)行了基于Matlab/Simulink的IPMSM控制系統(tǒng)模型仿真。仿真模型中IPMSM的參數(shù)設(shè)置如表1所示，與實際系統(tǒng)參數(shù)一致，其中電感參數(shù)為IPMSM在常溫下利用文獻(xiàn)[19]中方法下得到的實測值。

為了驗證算法中在線參數(shù)辨識的準(zhǔn)確性，以下仿真中基于MRAS的參數(shù)辨識均將參數(shù)Lq，ψf的初始值設(shè)置為Ld，0.7ψf。設(shè)定仿真條件為初始給定轉(zhuǎn)速750 r/min，加載2 N·m，2 s后加載至5 N·m。圖5～圖6為辨識的電感和磁鏈參數(shù)的收斂過程。

從圖5～圖6可以看出，無論在啟動還是變負(fù)載情況下，本文所提算法中基于MRAS的在線參數(shù)辨識都可以較快收斂到真實值附近，收斂速度不超過15 ms，且電感的辨識誤差在±0.05 mH內(nèi)，磁鏈的辨識誤差在±0.002 Wb內(nèi)。

表1 三相永磁同步電機(jī)系統(tǒng)參數(shù)Tab.1 Parameters of IPMSM control system

圖5 初始和加載階段的Lq辨識過程Fig.5 Identification process of Lq under initial and load change stages

圖6 初始和加載階段的ψf辨識過程Fig.6 Identification process of ψf under initial and load change stages

圖7 模擬參數(shù)變化下的仿真結(jié)果Fig.7 Simulation results with changed parameters

圖7是模擬電機(jī)運(yùn)行過程中參數(shù)變化時的參數(shù)辨識仿真結(jié)果。設(shè)置電機(jī)q軸電感和永磁體磁鏈如圖中趨勢變化，在給定轉(zhuǎn)速500 r/min，加載5 N·m的條件下進(jìn)行仿真?？梢钥闯觯孀R結(jié)果仍然能夠跟蹤實際參數(shù)的變化趨勢，最大誤差小于3%，可以達(dá)到實時監(jiān)測電機(jī)參數(shù)的目的。

另外，在給定轉(zhuǎn)速1 000 r/min和加載5 N·m的條件下進(jìn)行仿真測試，圖8(a)、8(b)分別為利用魯棒預(yù)測法和PI控制(PI參數(shù)已調(diào)至較優(yōu)情況)對IPMSM系統(tǒng)電流進(jìn)行控制時的d軸電流響應(yīng)和定子電壓軌跡。設(shè)置預(yù)測控制中α=0.9，β=0.1，可以看出，基于在線準(zhǔn)確辨識的電機(jī)參數(shù)，電流預(yù)測能達(dá)到電流的準(zhǔn)確跟蹤，且電流響應(yīng)時間約為25 ms，與PI控制的35 ms略快，能夠?qū)崿F(xiàn)電流的快速穩(wěn)定跟蹤，具有較好的運(yùn)行特性，且減少了超調(diào)和波動，因此對在線參數(shù)辨識的影響更小。

圖8 預(yù)測控制和PI控制下的電流響應(yīng)和電壓軌跡比較Fig.8 Comparison of current response and voltage trajectories with predictive control and PI control

5 實 驗

為了進(jìn)一步驗證控制算法的可行性，建立IPMSM控制系統(tǒng)(電機(jī)參數(shù)如表1所示)的實驗平臺，如圖9所示，對所提出算法的性能進(jìn)行驗證。利用磁粉制動器作為可調(diào)負(fù)載與電動機(jī)同軸安裝。轉(zhuǎn)子位置使用12位絕對式光電編碼器測量?；魻栯娏鱾鞲衅饔糜跍y量IPMSM的相電流。逆變電路主要為功率驅(qū)動模塊IPM，其直流母線電壓由市電經(jīng)變壓器和AC/DC轉(zhuǎn)換、濾波電路轉(zhuǎn)換而來。采用TI公司的TMS320F28335作為數(shù)字信號控制處理單元，電流采樣中斷頻率設(shè)置為10 kHz。

圖9 IPMSM系統(tǒng)實驗平臺示意圖Fig.9 Experimental platform of IPMSM system

整個IPMSM系統(tǒng)的控制程序主要包括初始化程序和中斷程序?；趨?shù)辨識MTPA預(yù)測控制算法包含在中斷程序中，在DSP的ePWM模塊設(shè)置輸出頻率為10 kHz，定時觸發(fā)AD執(zhí)行采樣中斷，并完成電流環(huán)控制，而外環(huán)的轉(zhuǎn)速PI控制頻率設(shè)置為1 kHz。中斷流程圖如圖10所示，其中count是對采樣中斷進(jìn)行計數(shù)的值，每當(dāng)計數(shù)值為10，執(zhí)行轉(zhuǎn)速環(huán)的PI控制。

圖10 中斷程序流程Fig.10 Flowchart of interrupt program

首先在0.5 N·m的輕載下進(jìn)行電機(jī)的升速實驗，圖11(a)、11(b)分別給出了參數(shù)辨識結(jié)果和相電流波形?？梢钥闯觯瑓?shù)的辨識結(jié)果在相同運(yùn)行條件下的離線測量值的附近，電感和磁鏈的辨識誤差分別小于3%，3.5%，收斂時間小于20 ms。且相電流在升速情況下輸出較穩(wěn)定，可以實現(xiàn)系統(tǒng)的可靠運(yùn)行。

圖11 輕載升速實驗波形Fig.11 Waveforms under light load and acceleration

接著在給定1 500 r/min、從4 N·m加載到6 N·m條件下進(jìn)行算法的驗證，加載運(yùn)行中的參數(shù)辨識結(jié)果及id，iq電流波形如圖12(a)、12(b)所示?？梢园l(fā)現(xiàn)在加載階段，參數(shù)也能夠在約20 ms內(nèi)完成收斂，且隨著電流幅度變大，參數(shù)Lq,ψf會有小幅度的下降，與實測值相比，估計誤差在3%，3.5%范圍內(nèi)，且d，q軸電流響應(yīng)速度小于30 ms。圖12(c)是確保關(guān)鍵參數(shù)有效辨識下，利用PI控制下的d、q軸電流波形。通過圖12(b)、12(c)可以看出，相比PI控制器，采用所提控制器時的d,q軸電流動態(tài)響應(yīng)略有提高，且波形更為平穩(wěn)。

利用所提出的算法在電機(jī)額定負(fù)載10 N·m下運(yùn)行時的d，q軸電流波形如圖13(a)所示，在無參數(shù)辨識的MTPA方法與所提基于在線參數(shù)辨識的MTPA方法下運(yùn)行時的相電流比較波形如圖13(b)所示。

圖12 加載情況下采用所提控制方法與PI控制方法時的實驗結(jié)果對比Fig.12 Experimental results of parameter identification and currents for load increasing with proposed method and PI control method

在所提算法下，電機(jī)可以保持d，q軸電流的穩(wěn)定控制，保證電機(jī)的可靠運(yùn)行，動態(tài)響應(yīng)時間小于30 ms。且根據(jù)參數(shù)辨識結(jié)果，在此負(fù)載下電感和磁鏈的辨識結(jié)果分別為3.65 mH和0.139 Wb，均較常溫下的測量值有所減小。由圖13(b)可見，加入?yún)?shù)辨識能夠有效修正MTPA工作點的偏移情況，使相電流峰值相比未加入?yún)?shù)辨識情況下減小約0.9 A。

為減小辨識誤差對電機(jī)系統(tǒng)造成的電流波動影響，關(guān)鍵參數(shù)在線辨識可以每隔一段時間進(jìn)行一次，在實現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行過程有效監(jiān)測參數(shù)變化的同時，使MTPA算法大部分時間是利用辨識后的參數(shù)更新值進(jìn)行計算，以減小在工況變化等階段造成的瞬態(tài)辨識誤差對系統(tǒng)運(yùn)行平穩(wěn)性的影響。

圖13 所提算法下的d，q軸電流及與無參數(shù)辨識下的相電流比較Fig.13 Response of id，iq with proposed method and phase current comparison with no-parameter-identification method

6 結(jié) 論

本文根據(jù)在航天工業(yè)等領(lǐng)域中內(nèi)置式永磁同步電機(jī)控制系統(tǒng)高精度、快響應(yīng)、高效節(jié)能的要求，提出了便于工程實現(xiàn)的關(guān)鍵參數(shù)在線辨識的MTPA電流預(yù)測控制方法。首先，分析了MTPA算法的實現(xiàn)方法和參數(shù)變化對MTPA工作點偏移的影響，提出一種化簡的參數(shù)整合MTPA工程應(yīng)用方法以簡化計算。針對影響MTPA的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了基于參考模型自適應(yīng)的在線辨識并利用電流魯棒預(yù)測控制代替?zhèn)鹘y(tǒng)的PI控制，以提高系統(tǒng)電流的動態(tài)響應(yīng)和參數(shù)辨識穩(wěn)定度。最后，對以上算法進(jìn)行了仿真和實驗驗證。實驗結(jié)果證明：Lq，ψf在線辨識的誤差分別小于3%和3.5%，收斂時間小于20 ms。電機(jī)能有效跟蹤MTPA工作點，電流響應(yīng)時間小于30 ms，能夠滿足IPMSM的穩(wěn)定可靠、高效快速等運(yùn)行要求。