CN105024612A - 一种基于参数辨识的电机电流控制方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于参数识别的电机电流控制方法及***，包括读取电机的d轴实时电流、q轴实时电流、d轴反馈电压、q轴反馈电压和电机转速，通过递推最小二乘法计算，得到电机的电感，再进行解耦补偿计算，分别得到d轴给定电压和q轴给定电压，并将d轴给定电压和q轴给定电压转化为α轴给定电压和β轴给定电压；再将α轴给定电压和β轴给定电压均进行空间矢量脉宽调制SVPWM，得到电机驱动信号驱动电机工作。本发明的基于参数识别的电机电流控制方法及***，基于递推最小二乘法对电机的参数进行识别，识别精度较高，通过对电流预测控制来达到更好的调速和响应，进一步提升控制性能，能更好的控制电机，提升了电机的相应速率和调速特性。

Description

一种基于参数辨识的电机电流控制方法及***

技术领域

本发明涉及电机控制领域，尤其涉及一种基于参数识别的电机电流控制方法及***。

背景技术

永磁同步交流伺服电机是一个多变量，非线性，强耦合的控制对象，若要对其实现更加精确地控制，以及更高的响应速度，就要对伺服电机进行解耦控制。矢量控制将电机等效为直流电机的控制模型，但不能实现真正的动态解耦。解耦时需要知道电机的内部参数，虽然厂家可以给出，但在实际的工况下各个参数随着时间老化以及温度等外在环境的影响下，参数值早已发生改变。递推最小二乘法可以实时的在线对电机的参数进行辨识，但如果辨识参数过多，会有大量的运算，整体时间很受影响。要想再次提升电流环的带宽还要进行一些简单的处理即可，对下个周期的电流预测处理，根据预测下个周期的电流，更好的给定此次周期的电流值。

当前主要是控制方式有矢量控制，直接转矩控制，无传感器控制技术，智能控制技术，智能控制包含滑膜变结构控制，模糊控制，神经网络控制等。而实际使用中主要是基于永磁同步电机的数学模型进行控制，对模型辨识的理论也有很多种类，电机的多参数的辨识主要还是受成本等因素的制约。

现有的控制中一部分直接采用矢量控制技术，采用对i_d＝0的控制方式，这种方式具有简单高效等优点，但缺点也十分明显，不能有较好的响应和调速特性，只能满足简单工况下的要求。更多的采用对电机厂商给定的电机参数，进行解耦控制，但随外界环境的变化这种方式显然不够理想。还有一部分采用电流预测控制处理来提升控制性能，但是也不够。一般在线辨识的计算量较大，如果要实现在线辨识，就会对处理器的性能要求较高，这样势必会上升成本，辨识的精度太低时就会造成控制不稳定，失去了意义。要想高精度的辨识出电机参数且达到较好的控制效果，只能简化运算与多种方法并用来控制电机。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于参数识别的电机电流控制方法及***。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

依据本发明的一个方面，提供了一种基于参数识别的电机电流控制方法，包括如下步骤：

步骤S1，读取电机的d轴实时电流i_d、q轴实时电流i_q、d轴反馈电压u_d1、q轴反馈电压u_q1和电机转速ω，通过递推最小二乘法计算，得到电机的电感L；

步骤S2，根据电机转速ω；计算得到q轴给定电流i_qr，并设定d轴给定电流i_dr；

步骤S3，根据所述d轴给定电流i_dr与d轴实时电流i_d进行计算得到d轴第一给定电压u_d，根据所述q轴给定电流i_qr与q轴实时电流i_q进行计算，得到q轴第一给定电压u_q；

步骤S4，对所述d轴第一给定电压u_d和q轴第一给定电压u_q分别进行计算，得到α轴给定电压u_αr和β轴给定电压u_βr；

步骤S5，对所述α轴给定电压u_αr和β轴给定电压u_βr均进行空间矢量脉宽调制SVPWM，得到电机驱动信号驱动电机工作。

依据本发明的另一个方面，提供了一种基于参数识别的电机电流控制***，包括电机参数读取模块、转速调节模块、d轴电流给定模块、第一给定电压模块、静坐标给定电压模块、SVPWM模块和电机驱动模块。

其中，所述电机参数读取模块用于读取电机的d轴实时电流i_d、q轴实时电流i_q、d轴反馈电压u_d1、q轴反馈电压u_q1和电机转速ω，并通过递推最小二乘法计算，得到电机的电感L；所述转速调节模块根据电机转速ω计算得到q轴给定电流i_qr；所述d轴电流给定模块用于设定d轴给定电流i_dr；所述第一给定电压模块用于根据所述d轴给定电流i_dr与d轴实时电流i_d进行计算得到d轴第一给定电压u_d，根据所述q轴给定电流i_qr与q轴实时电流i_q进行计算，得到q轴第一给定电压u_q；所述静坐标给定电压模块用于对所述d轴第一给定电压u_d和q轴第一给定电压u_q分别进行计算，得到α轴给定电压u_αr和β轴给定电压u_βr；所述SVPWM模块用于所述α轴给定电压u_αr和β轴给定电压u_βr均进行空间矢量脉宽调制SVPWM，得到电机驱动信号；所述电机驱动模块根据所述驱动信号驱动电机工作。

本发明的有益效果是：本发明的一种基于参数识别的电机电流控制方法及***，基于递推最小二乘法对电机的参数进行识别，识别精度较高，通过对电流预测控制，来达到更好的调速和响应，进一步提升控制性能，简单便捷，能更好的控制电机，提升了电机的相应速率和调速特性。

附图说明

图1为本发明的一种基于参数识别的电机电流控制方法流程图；

图2为本发明的一种基于参数识别的电机电流控制***结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。

实施例一、一种基于参数识别的电机电流控制方法，下面将结合图1对本实施例提供的一种基于参数识别的电机电流控制方法进行详细的说明。

如图1所示，一种基于参数识别的电机电流控制方法流程图，包括如下步骤：

步骤S1，读取电机的d轴实时电流i_d、q轴实时电流i_q、d轴反馈电压u_d1、q轴反馈电压u_q1和电机转速ω，通过递推最小二乘法计算，得到电机的电感L；

步骤S2，根据电机转速ω；计算得到q轴给定电流i_qr，并设定d轴给定电流i_dr；

步骤S3，根据所述d轴给定电流i_dr与d轴实时电流i_d进行计算得到d轴第一给定电压u_d，根据所述q轴给定电流i_qr与q轴实时电流i_q进行计算，得到q轴第一给定电压u_q；

步骤S4，对所述d轴第一给定电压u_d和q轴第一给定电压u_q分别进行计算，得到α轴给定电压u_αr和β轴给定电压u_βr；

步骤S5，对所述α轴给定电压u_αr和β轴给定电压u_βr均进行空间矢量脉宽调制SVPWM，得到电机驱动信号驱动电机工作。

其中，所述步骤1中读取电机的d轴实时电流i_d、q轴实时电流i_q、d轴反馈电压u_d1、q轴反馈电压u_q1和电机转速ω的具体步骤为：

步骤S11a，采集电机三相电源的实时电流和实时电压,检测电机转速ω和实时机械角度θ；

步骤S12a，对所述实时电流进行Clark变换，得到α轴电流i_α和β轴电流i_β，对所述实时电压进行Clark变换，得到α轴电压u_α和β轴电压u_β；

步骤S13a，根据所述电机实时机械角度θ对所述α轴电流i_α和β轴电流i_β均进行Park变换得到d轴实时电流i_d和q轴实时电流i_q，根据所述电机实时机械角度θ对所述α轴电压u_α和β轴电压u_β均进行Park变换得到d轴反馈电压u_d1和q轴反馈电压u_q1；

步骤S14a，通过递推最小二乘法计算，得到电机的电感L。

优选地，所述步骤S11a中采集电机三相电源的实时电流和实时电压后，还需对所述实时电流和实时电压均进行滤波处理，再进入所述步骤S12a。由于采样后的实时电流和实时电压中存在毛刺，通过滤波后，可以有效去掉实时电流和电压中的毛刺成分，使得后续识别结果更加准确。

本实施例中，所述步骤1中通过递推最小二乘法计算电机的电感L的具体算法如下：

设递推最小二乘法的计算公式为

其中，λ为遗忘因子，I为单位矩阵，为电机电感L的辨识值，给定初值P(0)＝αI；α为充分大的正实数；

电机的数学模型为：

$u_{d1}=R_s{i}_d+L_d\frac{{\mathrm{di}}_d}{dt}-{\mathrm{\ωL}}_q{i}_q---(1-4)$

$u_{q1}=R_s{i}_q+L_q\frac{{\mathrm{di}}_q}{dt}+{\mathrm{\ωL}}_d{i}_d+{\mathrm{\ω\ψ}}_f---(1-5)$

其中，u_q1为q轴反馈电压，u_d1为d轴反馈电压，i_q为q轴实时电流，i_q为d轴实时电流，ω为电机转速，ψ_f为永磁体的磁链，R_s为定子电阻，L_d为d轴电感，L_s为q轴电感；

将式1-4和1-5写成最小二乘的形式为：

$\left[\begin{array}{c}{u}_d\\ u_q-{\mathrm{\ω\ψ}}_f\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}{i}_d& -{\mathrm{\ωi}}_q& \frac{{\mathrm{di}}_d}{dt}\\ i_q& \frac{{\mathrm{di}}_q}{dt}& {\mathrm{\ωi}}_d\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{R}_s\\ L_d\\ L_q\end{array}\right]---(1-6)$

而对于凸装式的电机，有L_d＝L_s＝L，于是式1-6可改写为：

$\left[\begin{array}{c}{u}_d\\ u_q-{\mathrm{\ω\ψ}}_f\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{i}_d& \frac{{\mathrm{di}}_d}{dt}-{\mathrm{\ωi}}_q\\ i_q& \frac{{\mathrm{di}}_q}{dt}+{\mathrm{\ωi}}_d\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{R}_s\\ L\end{array}\right]---(1-7)$

由于定子电阻上的电压较低且为了简化计算，这里把定子电阻R_s忽略不计，而i_d＝0，于是式1-7可改写为：

$\[u_d-{\mathrm{\ω\ψ}}_f-R_s*i_d\]=\[\frac{{\mathrm{di}}_q}{dt}+{\mathrm{\ωi}}_d\]\[L\]---(1-8)$

令y(k)＝[u_q-ωψ_f-R_s*i_q]， 并带入式1-1、1-2和1-3，即可求出从而得到电机电感L。

所述步骤2中计算得到q轴给定电流i_qr的具体过程如下：

步骤S21a，将电机转速ω与预先设定的给定转速ω_r进行计算，得到转速误差Δω；

步骤S22a，对所述转速误差Δω进行误差调节得到q轴给定电流i_qr。

这里，所述步骤22a中对所述转速误差Δω进行误差调节为比例积分PI调节。

所述步骤3中计算d轴第一给定电压u_d和q轴第一给定电压u_q的具体过程如下：

步骤S31a，对所述d轴给定电流i_dr与d轴实时电流i_d进行比较，得到d轴误差电流Δi_d，对所述q轴给定电流i_qr与q轴实时电流i_q进行比较，得到q轴误差电流Δi_q；

步骤S32a，对所述d轴误差电流Δi_d进行误差调节得到d轴第一给定电压u_d，对所述q轴误差电流Δi_q进行误差调节得到q轴第一给定电压u_q。

这里，所述步骤32a中对所述d轴误差电流Δi_d和所述q轴误差电流Δi_q进行误差调节也为比例积分PI调节。

所述步骤4中计算α轴给定电压u_αr和β轴给定电压u_βr；的具体过程如下：

步骤S41a：根据所述电机转速ω、电机电感L、d轴实时电流i_d和q轴实时电流i_q，对所述d轴第一给定电压u_d和q轴第一给定电压u_q均进行解耦补偿计算，分别得到d轴第二给定电压u_dr和q轴第二给定电压u_qr；

步骤S42a：对所述d轴第二给定电压u_dr和q轴第二给定电压u_qr均进行Park逆变换，分别得到α轴给定电压u_αr和β轴给定电压u_βr。

其中，所述步骤S41a中对d轴第一给定电压u_d和q轴第一给定电压u_q均进行解耦补偿的具体算法如下；

u_dr＝u_d-ωLi_q    (1-9)

u_qr＝u_q+ωLi_d+ωψ_f    (1-10)

其中，u_dr为d轴第二给定电流，u_d为d轴第一给定电流，u_qr为q轴第二给定电流，u_q为q轴第一给定电流，ω为电机转速，L为电机电感，ψ_f为永磁体的磁链。

本实施例中，由于数字式PI控制的滞后特性，在K时刻执行的控制指令是K-1时刻的计算值，电流环要保证有较高的跟随性，避免超调与震荡，提高电流环的动静态性能，我们采用增量预测算法来消除这一特性，改善控制性能。这里，所述步骤41a中得到d轴第二给定电压u_dr和q轴第二给定电压u_qr后；还通过增量预测法预测下一时刻电流的采样值，并替代所述步骤S31a中q轴实时电流i_q进行q轴误差电流Δi_q计算。这里，电流增量预测的具体算法为：

$i_{qr}(k+1)=\frac{u_{qr}\left(k\right)-u_{qr}(k+1)}{L}T+\left(2i_q\right(k)-i_q(k-1\left)\right)---(1-11)$

其中，L为电机电感，T为采样周期，i_qr(k+1)为k+1时刻q轴给定电流，i_q(k)为k时刻q轴电流，i_q(k-1)为k-1时刻q轴电流，u_qr(k)为k时刻q轴第二给定电流，u_qr(k+1)为k+1时刻q轴第二给定电流。

实施例二、一种基于参数识别的电机电流控制***，下面将结合图2对本实施例提供的一种基于参数识别的电机电流控制***进行详细的说明。

如图2所示，一种基于参数识别的电机电流控制系结构示意图，包括电机参数读取模块、转速调节模块、d轴电流给定模块、第一给定电压模块、静坐标给定电压模块、SVPWM模块和电机驱动模块。

其中，所述电机参数读取模块用于读取电机的d轴实时电流i_d、q轴实时电流i_q、d轴反馈电压u_d1、q轴反馈电压u_q1和电机转速ω，并通过递推最小二乘法计算，得到电机的电感L；所述转速调节模块根据电机转速ω计算得到q轴给定电流i_qr；所述d轴电流给定模块用于设定d轴给定电流i_dr；所述第一给定电压模块用于根据所述d轴给定电流i_dr与d轴实时电流i_d进行计算得到d轴第一给定电压u_d，根据所述q轴给定电流i_qr与q轴实时电流i_q进行计算，得到q轴第一给定电压u_q；所述静坐标给定电压模块用于对所述d轴第一给定电压u_d和q轴第一给定电压u_q分别进行计算，得到α轴给定电压u_αr和β轴给定电压u_βr；所述SVPWM模块用于所述α轴给定电压u_αr和β轴给定电压u_βr均进行空间矢量脉宽调制SVPWM，得到电机驱动信号；所述电机驱动模块根据所述驱动信号驱动电机工作。

其中，所述电机参数读取模块包括电流采集单元、电压采集单元、转速位置检测单元、Clark变换单元、Park变换单元和电感单元；

所述电流采集单元用于采集电机三相电源的实时电流；

所述电压采集单元用于采集电机三相电源的实时电压；

所述转速位置检测单元用于检测电机转速ω和电机的实时机械角度θ；

所述Clark变换单元用于用于对所述实时电流进行Clark变换，得到α轴电流i_α和β轴电流i_β，对所述实时电压进行Clark变换，得到α轴电压u_α和β轴电压u_β；

所述Park变换单元用于对所述α轴电流i_α和β轴电流i_β进行Park变换，得到d轴实时电流i_d和q轴实时电流i_q，对所述α轴电压u_α和β轴电压u_β均进行Park变换得到d轴反馈电压u_d1和q轴反馈电压u_q1；

所述电感单元用于根据所述电机的d轴实时电流i_d、q轴实时电流i_q、d轴反馈电压u_d1、q轴反馈电压u_q1和电机转速ω，并通过递推最小二乘法计算，得到电机的电感L。

优选地，所述电机参数读取模块还包括数字滤波器，所述数字滤波器用于对所述电机三相电源的实时电流和实时电压分别进行滤波，并发送至所述Clark变换单元。由于采样后的实时电流中存在毛刺，通过滤波后，可以有效去掉实时电流中的毛刺成分，使得后续识别结果更加准确。

本实施例中，所述转速调节模块包括转速误差单元和转速调节单元；

所述转速误差单元用于将电机转速ω与预先设定的给定转速ω_r进行计算，得到转速误差Δω；

所述转速调节单元对所述转速误差Δω进行误差调节得到q轴给定电流i_qr。

本实施例中，所述所述第一给定电压模块包括电流误差单元和电流调节单元；

所述电流误差单元包括d轴电流误差电路和q轴电流误差电路，所述d轴电流误差电路用于对所述d轴给定电流i_dr与d轴实时电流i_d进行比较，得到d轴误差电流Δi_d，所述q轴电流误差电路用于对所述q轴给定电流i_qr与q轴实时电流i_q进行比较，得到q轴误差电流Δi_q；

所述电流调节单元包括q轴电流调节电路和d轴电流调节电路，所述d轴电流调节电路用于对所述d轴误差电流Δi_d进行误差调节得到d轴第一给定电压u_d，所述q轴电流调节电路用于对所述q轴误差电流Δi_q进行误差调节得到q轴第一给定电压u_q。

本实施例中，所述所述静坐标给定电压模块包括解耦单元和Park逆变换单元；

所述解耦单元包括q轴解耦电路和d轴解耦电路，所述d轴解耦电路和所述d轴解耦电路分别用于根据所述电机转速ω、电机电感L、d轴实时电流i_d和q轴实时电流i_q，对所述d轴第一给定电压u_d和q轴第一给定电压u_q均进行解耦补偿计算，得到d轴第二给定电压u_dr和q轴第二给定电压u_qr；

所述Park逆变换单元用于对所述d轴第二给定电压u_dr和q轴第二给定电压u_qr均进行Park逆变换，分别得到α轴给定电压u_αr和β轴给定电压u_βr。

优选地，本实施所述的一种基于参数识别的电机电流控制***还包括增量预测模块，所述增量预测模块用于在所述q轴解耦电路计算出q轴第二给定电压u_qr后，根据q轴上一时刻电流和当前时刻电流预测下一时刻q轴给定电流，并反馈给所述第一给定电压模块。由于数字式PI控制的滞后特性，在K时刻执行的控制指令是K-1时刻的计算值，电流环要保证有较高的跟随性，避免超调与震荡，提高电流环的动静态性能，我们采用增量预测算法来消除这一特性，改善控制性能。

这里需要指出的是，本发明所述电机为凸装式永磁同步电机。

本发明的一种基于参数识别的电机电流控制方法及***，基于递推最小二乘法对电机的参数进行识别，识别精度较高，通过对电流预测控制，来达到更好的调速和响应，进一步提升控制性能，简单便捷，能更好的控制电机，提升了电机的相应速率和调速特性。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种基于参数识别的电机电流控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1，读取电机的d轴实时电流i_d、q轴实时电流i_q、d轴反馈电压u_d1、q轴反馈电压u_q1和电机转速ω，通过递推最小二乘法计算，得到电机的电感L；

步骤S2，根据电机转速ω；计算得到q轴给定电流i_qr，并设定d轴给定电流i_dr；

步骤S3，根据所述d轴给定电流i_dr与d轴实时电流i_d进行计算得到d轴第一给定电压u_d，根据所述q轴给定电流i_qr与q轴实时电流i_q进行计算，得到q轴第一给定电压u_q；

步骤S4，对所述d轴第一给定电压u_d和q轴第一给定电压u_q分别进行计算，得到α轴给定电压u_αr和β轴给定电压u_βr；

步骤S5，对所述α轴给定电压u_αr和β轴给定电压u_βr均进行空间矢量脉宽调制SVPWM，得到电机驱动信号驱动电机工作。

2.根据权利要求1所述一种基于参数识别的电机电流控制方法，其特征在于，所述步骤S1的具体实现为：

步骤S11a，采集电机三相电源的实时电流和实时电压,检测电机转速ω和实时机械角度θ；

步骤S12a，对所述实时电流进行Clark变换，得到α轴电流i_α和β轴电流i_β，对所述实时电压进行Clark变换，得到α轴电压u_α和β轴电压u_β；

步骤S13a，根据所述电机实时机械角度θ对所述α轴电流i_α和β轴电流i_β均进行Park变换得到d轴实时电流i_d和q轴实时电流i_q，根据所述电机实时机械角度θ对所述α轴电压u_α和β轴电压u_β均进行Park变换得到d轴反馈电压u_d1和q轴反馈电压u_q1；

步骤S14a，通过递推最小二乘法计算，得到电机的电感L。

3.根据权利要求1所述一种基于参数识别的电机电流控制方法，其特征在于：所述步骤S2中计算q轴给定电流i_qr的具体过程如下：

步骤S21a，将电机转速ω与预先设定的给定转速ω_r进行计算，得到转速误差Δω；

步骤S22a，对所述转速误差Δω进行误差调节得到q轴给定电流i_qr。

4.根据权利要求1所述一种基于参数识别的电机电流控制方法，其特征在于：所述步骤S3中计算d轴第一给定电压u_d和q轴第一给定电压u_q的具体过程如下：

步骤S31a，对所述d轴给定电流i_dr与d轴实时电流i_d进行比较，得到d轴误差电流Δi_d，对所述q轴给定电流i_qr与q轴实时电流i_q进行比较，得到q轴误差电流Δi_q；

步骤S32a，对所述d轴误差电流Δi_d进行误差调节得到d轴第一给定电压u_d，对所述q轴误差电流Δi_q进行误差调节得到q轴第一给定电压u_q。

5.根据权利要求1所述一种基于参数识别的电机电流控制方法，其特征在于：所述步骤S4中计算α轴给定电压u_αr和β轴给定电压u_βr；的具体过程如下：

步骤S41a：根据所述电机转速ω、电机电感L、d轴实时电流i_d和q轴实时电流i_q，对所述d轴第一给定电压u_d和q轴第一给定电压u_q均进行解耦补偿计算，分别得到d轴第二给定电压u_dr和q轴第二给定电压u_qr；

步骤S42a：对所述d轴第二给定电压u_dr和q轴第二给定电压u_qr均进行Park逆变换，分别得到α轴给定电压u_αr和β轴给定电压u_βr。

6.根据权利要求5所述一种基于参数识别的电机电流控制方法，其特征在于：所述步骤S41a中对d轴第一给定电压u_d和q轴第一给定电压u_q均进行解耦补偿的具体算法如下；

u_dr＝u_d-ωLi_q；

u_qr＝u_q+ωLi_d+ωψ_f；

其中，ω为电机转速，L为电机电感，i_d为d轴实时电流，i_q为q轴实时电流，ψ_f为永磁体的磁链。

7.根据权利要求5所述一种基于参数识别的电机电流控制方法，其特征在于：所述步骤S41a中得到d轴第二给定电压u_dr和q轴第二给定电压u_qr后；还通过增量预测法预测下一时刻电流的采样值，并替代所述步骤S31a中q轴实时电流i_q进行q轴误差电流Δi_q计算，电流增量预测的具体算法为：

$i_{qr}(k+1)=\frac{u_{qr}\left(k\right)-u_{qr}(k+1)}{L}T+\left(2i_q\right(k)-i_q(k-1\left)\right)$

其中，L为电机电感，T为采样周期，i_qr(k+1)为k+1时刻q轴给定电流，i_q(k)为k时刻q轴电流，i_q(k-1)为k-1时刻q轴电流，u_qr(k)为k时刻q轴第二给定电压，u_qr(k+1)为k+1时刻q轴第二给定电压。

8.一种基于参数识别的电机电流控制***，其特征在于：包括电机参数读取模块、转速调节模块、d轴电流给定模块、第一给定电压模块、静坐标给定电压模块、SVPWM模块和电机驱动模块；

所述电机参数读取模块用于读取电机的d轴实时电流i_d、q轴实时电流i_q、d轴反馈电压u_d1、q轴反馈电压u_q1和电机转速ω，并通过递推最小二乘法计算，得到电机的电感L；

所述转速调节模块根据电机转速ω计算得到q轴给定电流i_qr；

所述d轴电流给定模块用于设定d轴给定电流i_dr；

所述第一给定电压模块用于根据所述d轴给定电流i_dr与d轴实时电流i_d进行计算得到d轴第一给定电压u_d，根据所述q轴给定电流i_qr与q轴实时电流i_q进行计算，得到q轴第一给定电压u_q；

所述静坐标给定电压模块用于对所述d轴第一给定电压u_d和q轴第一给定电压u_q分别进行计算，得到α轴给定电压u_αr和β轴给定电压u_βr；

所述SVPWM模块用于所述α轴给定电压u_αr和β轴给定电压u_βr均进行空间矢量脉宽调制SVPWM，得到电机驱动信号；

所述电机驱动模块根据所述驱动信号驱动电机工作。

9.根据权利要求8所述一种基于参数识别的电机电流控制***，其特征在于：所述电机参数读取模块包括电流采集单元、电压采集单元、转速位置检测单元、Clark变换单元、Park变换单元和电感单元；

所述电流采集单元用于采集电机三相电源的实时电流；

所述电压采集单元用于采集电机三相电源的实时电压；

所述转速位置检测单元用于检测电机转速ω和电机的实时机械角度θ；

所述Clark变换单元用于用于对所述实时电流进行Clark变换，得到α轴电流i_α和β轴电流i_β，对所述实时电压进行Clark变换，得到α轴电压u_α和β轴电压u_β；

所述Park变换单元用于对所述α轴电流i_α和β轴电流i_β进行Park变换，得到d轴实时电流i_d和q轴实时电流i_q，对所述α轴电压u_α和β轴电压u_β均进行Park变换得到d轴反馈电压u_d1和q轴反馈电压u_q1；

所述电感单元用于根据所述电机的d轴实时电流i_d、q轴实时电流i_q、d轴反馈电压u_d1、q轴反馈电压u_q1和电机转速ω，并通过递推最小二乘法计算，得到电机的电感L。

10.根据权利要求8所述一种基于参数识别的电机电流控制***，其特征在于：所述转速调节模块包括转速误差单元和转速调节单元；

所述转速误差单元用于将电机转速ω与预先设定的给定转速ω_r进行计算，得到转速误差Δω；

所述转速调节单元对所述转速误差Δω进行误差调节得到q轴给定电流i_qr。

11.根据权利要求8所述一种基于参数识别的电机电流控制***，其特征在于：所述第一给定电压模块包括电流误差单元和电流调节单元；

所述电流误差单元包括d轴电流误差电路和q轴电流误差电路，所述d轴电流误差电路用于对所述d轴给定电流i_dr与d轴实时电流i_d进行比较，得到d轴误差电流Δi_d，所述q轴电流误差电路用于对所述q轴给定电流i_qr与q轴实时电流i_q进行比较，得到q轴误差电流Δi_q；

所述电流调节单元包括d轴电流调节电路和q轴电流调节电路，所述d轴电流调节电路用于对所述d轴误差电流Δi_d进行误差调节得到d轴第一给定电压u_d，所述q轴电流调节电路对所述q轴误差电流Δi_q进行误差调节得到q轴第一给定电压u_q。

12.根据权利要求8所述一种基于参数识别的电机电流控制***，其特征在于：所述静坐标给定电压模块包括解耦与预测单元和Park逆变换单元；

所述解耦与预测单元包括q轴解耦电路和d轴解耦电路，所述d轴解耦电路和所述d轴解耦电路分别用于根据所述电机转速ω、电机电感L、d轴实时电流i_d和q轴实时电流i_q，对所述d轴第一给定电压u_d和q轴第一给定电压u_q均进行解耦补偿计算，得到d轴第二给定电压u_dr和q轴第二给定电压u_qr；

所述Park逆变换单元用于对所述d轴第二给定电压u_dr和q轴第二给定电压u_qr均进行Park逆变换，分别得到α轴给定电压u_αr和β轴给定电压u_βr。

13.根据权利要求12所述一种基于参数识别的电机电流控制***，其特征在于：还包括增量预测模块，所述增量预测模块用于在所述q轴解耦电路计算出q轴第二给定电压u_qr后，根据q轴上一时刻电流和当前时刻电流预测下一时刻q轴给定电流，并反馈给所述第一给定电压模块。