随着永磁材料的迅猛发展^[1]，表贴式永磁同步电机（surface-mounted permanent magnet synchronous motor, SPMSM）由于具有效率高、功率密度大、结构简单、动态响应性能良好等优点^[2-3]，在生活中的应用越来越广泛. 在SPMSM控制系统中，电流内环控制算法的优劣决定系统动态性能的好坏. 无差拍预测电流控制（deadbeat predictive current control, DPCC）具有结构简单、动态响应快的优点，在SPMSM伺服系统中逐渐占据重要地位^[4]；但是DPCC对电机的建模精度要求高，而SPMSM的定子电阻、定子电感、永磁体磁链这3个参数很容易在持久运行、高温的情况下发生变化，导致DPCC的参数失配从而扩大电流静差^[5-6].

为了解决上述问题，学者们相继提出各种改进方案. Wang等^[7]通过多个周期内的电流偏差，对d轴给定电压以及永磁体磁链参数进行补偿，虽然可以有效降低电流静差，但是需要使用多个周期内的稳态数据，可能会削弱系统的动态性能. Yao等^[8]提出参数在线辨识方法，虽然该方法基于系统的重构特征向量，可以实时辨识定子电阻和定子电感；但是该方法不能辨识永磁体磁链，而且对辨识值是否能够收敛到真实值并没有理论保证. Zhang等^[9-10]采用干扰观测器对扰动进行在线观测，对DPCC的输出量进行实时补偿，虽然可以有效减少电流静差，但是该方法涉及干扰观测器的设计问题，结构复杂且程序化难度较大.

本研究提出自适应增量式无差拍预测电流控制（adaptive incremental deadbeat predictive current control, AIDPCC），建立增量式预测方程消去定子电感和定子磁链，以提高算法的鲁棒性；对增量式预测方程中的给定电压增量进行自适应补偿，以减小预测误差. 设计实验以验证该算法的有效性.

SPMSM在同步旋转坐标系（dq坐标系）中的数学模型表示为

(1) $ \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {\dfrac{{{\rm{d}}{i_d}}}{{{\rm{d}}t}}} \\ {\dfrac{{{\rm{d}}{i_q}}}{{{\rm{d}}t}}} \end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} { - \dfrac{{{R_{\text{s}}}}}{{{L_{\text{s}}}}}}&{{\omega _{\text{e}}}} \\ { - {\omega _{\text{e}}}}&{ - \dfrac{{{R_{\text{s}}}}}{{{L_{\text{s}}}}}} \end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{i_d}} \\ {{i_q}} \end{array}} \right] + \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {\dfrac{1}{{{L_{\text{s}}}}}}&0 \\ 0&{\dfrac{1}{{{L_{\text{s}}}}}} \end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{u_d}} \\ {{u_q}} \end{array}} \right] - \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} 0 \\ {\dfrac{{{\omega _{\text{e}}}{\psi _{\text{f}}}}}{{{L_{\text{s}}}}}} \end{array}} \right]. $

式中： ${{i}}_{{d}}$、 ${{i}}_{{q}}$分别为定子电流的d、q轴分量； ${{u}}_{{d}}$、 ${{u}}_{{q}}$分别为定子电压的d、q轴分量；转子的电角速度 ${\omega }_{\text{e}}{=}{p}{ \omega }_{\text{m}}{=}{p}\text{2π}{n}\text{/}{60}$，其中p、 ${ \omega }_{\text{m}}$、n分别为电机的极对数、转子的机械角速度和转子的转速； ${{R}}_{\text{s}}$、 ${{L}}_{\text{s}}$、 ${\textit{ψ}}_{\text{f}}$分别为定子电阻、定子电感和永磁体磁链.

采用前向欧拉法对式（1）进行离散化，可以得到SPMSM的电流预测模型为

(2) $ \begin{split} &\left[ {\begin{array}{*{20}{c}}{{i_d}\left( {k + 1} \right)} \\ {{i_q}\left( {k + 1} \right)} \end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {1 - \dfrac{{{T_{\text{s}}}{R_{\text{s}}}}}{{{L_{\text{s}}}}}}&{{T_{\text{s}}}{\omega _{\text{e}}}\left( k \right)} \\ { - {T_{\text{s}}}{\omega _{\text{e}}}\left( k \right)}&{1 - \dfrac{{{T_{\text{s}}}{R_{\text{s}}}}}{{{L_{\text{s}}}}}} \end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{i_d}\left( k \right)} \\ {{i_q}\left( k \right)} \end{array}} \right] + \\ &\qquad \qquad \qquad \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {\dfrac{{{T_{\text{s}}}}}{{{L_{\text{s}}}}}}&0 \\ 0&{\dfrac{{{T_{\text{s}}}}}{{{L_{\text{s}}}}}} \end{array}} \right] \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{u_d}\left( k \right)} \\ {{u_q}\left( k \right)} \end{array}} \right] - \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} 0 \\ {\dfrac{{{T_{\text{s}}}{\omega _{\text{e}}}\left( k \right){\psi _{\text{f}}}}}{{{L_{\text{s}}}}}} \end{array}} \right]. \\[-25pt] \end{split}$

式中： $ {{T}}_{\text{s}} $为电流控制器的采样周期，k为采样序号.

传统无差拍预测电流控制的系统框图如图1所示. DPCC通过采集 ${\omega}_{\text{e}}$、 ${{i}}_{{d}}$、 ${{i}}_{{q}}$以及d、q轴定子电流的给定值 ${{i}}_{{d}}^{{*}}$、 ${{i}}_{{q}}^{{*}}$，计算d、q轴定子电压的给定值 ${{u}}_{{d}}^{{*}}$、 ${{u}}_{{q}}^{{*}}$，再经过坐标变换、脉宽调制操作实现对SPMSM的控制. 对于式（2），令 ${{i}}_{{d},\;{q}}^{{*}}({k})={{i}}_{{d},\;{q}}({k}+{1})$，可以得到DPCC在k时刻的预测方程为

(3) $\begin{split} &\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {u_d^*\left( k \right)} \\ {u_q^*\left( k \right)} \end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{R_0} - \dfrac{{{L_0}}}{{{T_{\text{s}}}}}}&{ - {\omega _{\text{e}}}\left( k \right){L_0}} \\ {{\omega _{\text{e}}}\left( k \right){L_0}}&{{R_0} - \dfrac{{{L_0}}}{{{T_{\text{s}}}}}} \end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{i_d}\left( k \right)} \\ {{i_q}\left( k \right)} \end{array}} \right] +\\ & \qquad \qquad \quad \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {\dfrac{{{L_0}}}{{{T_{\text{s}}}}}}&0 \\ 0&{\dfrac{{{L_0}}}{{{T_{\text{s}}}}}} \end{array}} \right] \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {i_d^*\left( k \right)} \\ {i_q^*\left( k \right)} \end{array}} \right] + \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} 0 \\ {{\omega _{\text{e}}}\left( k \right){\psi _0}} \end{array}} \right].\\[-20pt] \end{split} $

式中： ${{R}}_{{0}}$、 ${{L}}_{{0}}$、 ${\textit{ψ}}_{{0}}$分别为电机实际参数 ${{R}}_{{{\rm{s}}}}$、 ${{L}}_{{{\rm{s}}}}$、 ${\textit{ψ}}_{{{\rm{f}}}}$的估计值，即在控制器中使用的参数.

由式（3）可以看出，当 ${{R}}_{{0}}$、 ${{L}}_{{0}}$、 ${\textit{ψ}}_{{0}}$与实际值存在偏差时，将导致计算出的 ${{u}}_{{d}}^{{*}}$、 ${{u}}_{{q}}^{{*}}$失真，即产生预测误差. 为了克服这一缺陷，提出自适应增量式无差拍预测电流控制算法，包含如下改进.

DPCC的预测精度取决于 ${{R}}_{{0}}$、 $ {{L}}_{{0}} $、 $ {\textit{ψ}}_{{0}} $这3个参数的精度，引入增量式预测方程，消去部分参数以减少参数失配的影响. SPMSM的机械时间常数远大于电气时间常数，因此在电流控制的暂态过程中，可以认为 ${ \omega }_{{{\rm{e}}}}({k})={\omega }_{{{\rm{e}}}}({k}-1)$^[11]，再根据式（3）可以得到DPCC在k−1时刻的预测方程为

(4) $ \begin{split} &\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {u_d^*\left( {k - 1} \right)} \\ {u_q^*\left( {k - 1} \right)} \end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{R_0} - \dfrac{{{L_0}}}{{{T_{\text{s}}}}}}&{ - {\omega _{\text{e}}}\left( k \right){L_0}} \\ {{\omega _{\text{e}}}\left( k \right){L_0}}&{{R_0} - \dfrac{{{L_0}}}{{{T_{\text{s}}}}}} \end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{i_d}\left( {k - 1} \right)} \\ {{i_q}\left( {k - 1} \right)} \end{array}} \right] + \\ &\qquad\qquad\quad \;\; \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {\dfrac{{{L_0}}}{{{T_{\text{s}}}}}}&0 \\ 0&{\dfrac{{{L_0}}}{{{T_{\text{s}}}}}} \end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {i_d^*\left( {k - 1} \right)} \\ {i_q^*\left( {k - 1} \right)} \end{array}} \right] + \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} 0 \\ {{\omega _{\text{e}}}\left( k \right){\psi _0}} \end{array}} \right]. \\[-20pt] \end{split} $

将式（3）与式（4）作差可以得到增量式预测方程为

(5) $\begin{split} &\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {\Delta u_d^*\left( k \right)} \\ {\Delta u_q^*\left( k \right)} \end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {\dfrac{{{L_0}}}{{{T_{\text{s}}}}}}&0 \\ 0&{\dfrac{{{L_0}}}{{{T_{\text{s}}}}}} \end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {\Delta i_d^*\left( k \right)} \\ {\Delta i_q^*\left( k \right)} \end{array}} \right] + \\ &\qquad \qquad \quad \;\;\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{R_0} - \dfrac{{{L_0}}}{{{T_{\text{s}}}}}}&{ - {\omega _{\text{e}}}\left( k \right){L_0}} \\ {{\omega _{\text{e}}}\left( k \right){L_0}}&{{R_0} - \dfrac{{{L_0}}}{{{T_{\text{s}}}}}} \end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {\Delta {i_d}\left( k \right)} \\ {\Delta {i_q}\left( k \right)} \end{array}} \right].\\[-20pt] \end{split} $

式中：给定电压增量 $\Delta{{u}}_{{d},\;{q}}^{{*}}\left({k}\right)={{u}}_{{d},\;{q}}^{{*}}\left({k}\right)-{{u}}_{{d},\;{q}}^{{*}}\left({k}-1\right), {q}^{{*}}\left({k}\right)- $ $ {{u}}_{{d},\;{q}}^{{*}}({k}-{1})$，给定电流增量 $\Delta{{i}}_{{d},\;{q}}^{{*}}({k})={{i}}_{{d},\;{q}}^{{*}}({k}{)-}{{i}}_{{d},\;{q}}^{{*}}({k}{-}{1})$，实际电流增量 $\Delta{{i}}_{{d}{,}\;{q}}{(}{k}{)=}{{i}}_{{d}{,}\;{q}}{(}{k}{)-}{{i}}_{{d}{,}\;{q}}{(}{k}{-}{1}{)}$.

因为在电机本体中， ${{R}}_{\text{s}}\ll {{L}}_{\text{s}}/{{T}}_{\text{s}}$^[12]，所以可以将 $ {\text{R}}_{\text{0}} $忽略进而得到简化的增量式预测方程为

(6) $\begin{split} &\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {\Delta u_d^*\left( k \right)} \\ {\Delta u_q^*\left( k \right)} \end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {\dfrac{{{L_0}}}{{{T_{\text{s}}}}}}&0 \\ 0&{\dfrac{{{L_0}}}{{{T_{\text{s}}}}}} \end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {\Delta i_d^*\left( k \right)} \\ {\Delta i_q^*\left( k \right)} \end{array}} \right] + \\ &\qquad \qquad \quad \;\;\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} { - \dfrac{{{L_0}}}{{{T_{\text{s}}}}}}&{ - {\omega _{\text{e}}}\left( k \right){L_0}} \\ {{\omega _{\text{e}}}\left( k \right){L_0}}&{ - \dfrac{{{L_0}}}{{{T_{\text{s}}}}}} \end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {\Delta {i_d}\left( k \right)} \\ {\Delta {i_q}\left( k \right)} \end{array}} \right].\\[-20pt] \end{split} $

可以看出，此时算法的预测精度仅受参数 ${{L}}_{\text{0}}$影响，鲁棒性大大提高.

消去 ${{R}}_{{0}}$、 ${\textit{ψ}}_{{0}}$后，算法还会受 ${{L}}_{{0}}$失配的影响而产生电流静差. 定义电流静差 ${{E}}_{{d}{,}{q}}^{\text{I}}$为

(7) $ E_{d,\;q}^{\text{I}} = \sqrt {\frac{1}{N}\sum\limits_{m = 1}^N {{{\left\{ {i_{d,\;q}^*\left[ m \right] - {i_{d,\;q}}\left[ m \right]} \right\}}^2}} } . $

式中：i^*_d,q[m]、i_d,q[m]分别为电流给定值和实际值的示波器第m次采样值，N为总采样点数.

为了减小预测误差，引入自适应补偿量将增量式预测方程中的给定电压增量补偿为

(8) $ \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{{\left. {\Delta u_d^*} \right|}_{{\text{com}}}}\left( k \right)} \\ {{{\left. {\Delta u_q^*} \right|}_{{\text{com}}}}\left( k \right)} \end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {\Delta u_d^*\left( k \right)} \\ {\Delta u_q^*\left( k \right)} \end{array}} \right] + \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{\varepsilon _d}\left( k \right)} \\ {{\varepsilon _q}\left( k \right)} \end{array}} \right]. $

式中：∆u^*_d,q|_com(k)为补偿后的∆u^*_d,q(k), ε_d,q(k) 为自适应补偿量，其表达式定义为

(9) $ \begin{split}& \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{\varepsilon _d}\left( k \right)}\\ {{\varepsilon _q}\left( k \right)} \end{array}} \right] = {f_{\rm{A}}}\left( {\left. {\left| {{e^\Omega }\left( k \right)} \right|\;} \right|{E_ - },\;{E_ + },\;{J_ - },\;{J_ + }} \right) \times \\&\quad \qquad \qquad \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{\alpha _{dd}}}&{{\alpha _{dq}}}\\ {{\alpha _{qd}}}&{{\alpha _{qq}}} \end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {e_d^{\rm{I}}\left( k \right)}\\ {e_q^{\rm{I}}\left( k \right)} \end{array}} \right]. \end{split} $

式中：电流误差 ${{e}}_{{d},\;{q}}^{\text{I}}{(}{k})={{i}}_{{d},\;{q}}^{{*}}({k}{)-}{{i}}_{{d},\;{q}}({k})$； ${{\alpha }}_{{dd}}、$ ${{\alpha }}_{{dq}}、$ ${{\alpha }}_{{qd}}、$ ${{\alpha }}_{{qq}}$分别为e^I_d,q(k) 对自适应补偿值 ${ \varepsilon }_{{d,\;q}}({k})$的贡献权重；转子机械角速度误差 ${{e}}^{ \Omega }({k})={ \omega }_{\text{m}}^{{*}}({k})-{ \omega }_{\text{m}}({k})$；自适应调整函数 ${{f}}_{{A}}$的图像如图2所示，其表达式为

(10) $ \begin{split} &{f_{\text{A}}}\left( {\left. {e\;} \right|{E_ - },\;{E_ + },\;{J_ - },\;{J_ + }} \right) = \\ & \qquad \;\; \left\{ \begin{array}{l} {J_ - },\\ {J_ - } + \dfrac{{{J_ + } - {J_ - }}}{{{E_ + } - {E_ - }}} \left( {e - {E_ - }} \right), \\ {J_ + }, \end{array} \begin{array}{c} e < {E_ - }; \\ {E_ - } \leqslant e \leqslant {E_ + }; \\ e > {E_ + }. \end{array}\right. \end{split} $

式中： ${{J}}_{{+}}$、 ${{J}}_{{-}}$分别为函数 ${{f}}_{{{\rm{A}}}}$的上限与下限， ${{E}}_{{+}}$、 ${{E}}_{{-}}$分别为上限与下限的启动阈值. 令自变量e= $\left|{{e}}^{\Omega }({k})\right|$，当 ${{E}}_-\leqslant{e}\leqslant{{E}}_{{+}}$时，设定 ${{f}}_{{{\rm{A}}}}$随e的增加而增大，因为电机系统在受到加载等扰动的瞬间，e会突然增大，所以取较大的 ${{f}}_{{{\rm{A}}}}$用来增大补偿量以缩小电流环的调节时间；当电流环逐渐恢复到稳态时，逐渐减小 ${{f}}_{{{\rm{A}}}}$以减少补偿量，降低稳态时的电流脉动. 当 ${e}{ > }{{E}}_{+}$时，限定 ${{f}}_{{{\rm{A}}}}={{J}}_{{+}}$以防止过补偿引起电流环超调过大问题；当 ${e} < {{E}}_{{+}}$时，限定 ${{f}}_{{{\rm{A}}}}={{J}}_{-}$以防止欠补偿引起电流环稳态误差过大问题.

除了 ${{L}}_{{0}}$取决于电机本体的参数外，AIDPCC其他参数的取值范围： ${{E}}_{{-}}\in[0.000\;3{n}_{N}，0.001\;0{{n}}_{{N}}]，$ ${{E}}_{+} \in [0.007\;0{{n}}_{{N}},\;0.010\;5{{n}}_{{N}}]， {{J}}_{{-}}\in{ [ 150,\;300]},\;{{J}}_{{+}}\in {[ 350,\;450 ]}$ , ${{\alpha }}_{{dd}}\in{[0.8,1.2]}， {{\alpha }}_{{dq}}\in{[0,0.6]}，{{\alpha }}_{{qd}}\in[-{0.6,0]}，{{\alpha }}_{{qq}}\in{[0.8,1.2]}$，其中 ${{n}}_{{N}}$为电机的额定转速.

最终，AIDPCC的预测方程为

(11) $ \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{{\left. {u_d^*} \right|}_{{\text{com}}}}\left( k \right)} \\ {{{\left. {u_q^*} \right|}_{{\text{com}}}}\left( k \right)} \end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{{\left. {u_d^*} \right|}_{{\text{com}}}}\left( {k - 1} \right)} \\ {{{\left. {u_q^*} \right|}_{{\text{com}}}}\left( {k - 1} \right)} \end{array}}\right] + \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{{\left. {\Delta u_d^*} \right|}_{{\text{com}}}}\left( k \right)} \\ {{{\left. {\Delta u_q^*} \right|}_{{\text{com}}}}\left( k \right)} \end{array}} \right]. $

式中： ${{u}}_{{d},\;{q}}^{{*}}{|}_{{{\rm{com}}}}({k})$为补偿后的 ${{u}}_{{d},\;{q}}^{{*}}({k})$，作为AIDPCC的输出量对电机进行控制.

为了验证AIDPCC算法的可靠性，搭建SPMSM实验平台如图3所示. 被测电机参数如表1所示，其控制板的主控芯片采用意法半导体(ST)集团研制的STM32F405RGT6，电流采样频率与PWM频率均设为16 kHz. AIDPCC控制器的参数设置：E_=2，E₊=26，J_=200，J₊=400，α_dd=1，α_dq=0.5，α_qd =−0.5，α_qq=1.

在每次测试中，电机以1 200 r/min的转速空载运行，并在2 s时突加0.16 N·m的负载. 给出算法DPCC、AIDPCC在参数失配情况下电机的q轴电流波形分别如图4、5所示. 由式（7）计算得到2种算法在参数失配时的 ${{E}}_{{q}}^{\text{I}}$如表2所示.

在图4 (a)中，DPCC在 ${{R}}_{{0}}={5}{{R}}_{\text{s}}$时，q轴电流静差明显，为0.2548 A；图4 (b)中，DPCC在 ${{R}}_{{0}}{=}{0.2}{{R}}_{\text{s}}$时，q轴电流静差缩小至0.0530 A. 在图4 (c)中，DPCC在 ${{R}}_{{0}}{=}{5}{{R}}_{\text{s}}$， ${\textit{ψ}}_{{0}}{=}{5}{\textit{ψ}}_{\text{f}}$时，q轴电流静差高达1.4381 A；图4 (d)中，DPCC在 ${{R}}_{{0}}{=}{0.2}{{R}}_{\text{s}}$， ${\textit{ψ}}_{{0}}{=}{0.2}{\textit{ψ}}_{\text{f}}$时，q轴电流静差降低为0.3148 A. 由于消去 $ {{R}}_{{0}} $、 ${\textit{ψ}}_{{0}}$，上述4种情况对应为图5(a)中AIDPCC在 ${{L}}_{{0}}{=} {{L}}_{\text{s}}$时的情况，此时q轴电流静差明显减小，为0.019 9 A，分别降低至上述4种情况的7.81%、37.55%、1.38%和6.32%. 图4 (e)中，DPCC在 ${{R}}_{{0}}{=}{5}{{R}}_{\text{s}}$， ${\textit{ψ}}_{{0}}{=} {5}{\textit{ψ}}_{\text{f}}$， ${{L}}_{{0}}{=}{5}{{L}}_{\text{s}}$时，q轴电流脉动较大且存在0.1500 A的静差；相对应的，图5 (b)中AIDPCC在 ${{L}}_{{0}}{=}{5}{{L}}_{\text{s}}$时，q轴电流给定值与实际值的重合度明显提高，静差为0.102 3 A，降至DPCC在相同失配情况下的68.20%. 图4 (f)中，DPCC在 ${{R}}_{{0}}{=}{0.2}{{R}}_{\text{s}}$， ${\textit{ψ}}_{{0}}{=}{0.2}{\textit{ψ}}_{\text{f}}$， ${{L}}_{{0}}{=}{0.2}{{L}}_{\text{s}}$时，q轴电流有小幅脉动，存在1.3180 A的静差；相对应的，图5(c)中AIDPCC在 ${{L}}_{{0}}{=}{0.2}{{L}}_{\text{s}}$时，q轴电流给定值与实际值的重合度同样明显提高，静差为0.0326 A，降至DPCC在相同失配情况下的2.47%. AIDPCC在所设各种参数失配情况下，电流内环的稳态性能均得到提高.

由表2可知，当 ${{R}}_{{0}}{=}{5}{{R}}_{{{\rm{s}}}}$， ${\textit{ψ}}_{{0}}=5{\textit{ψ}}_{\text{f}}$时，DPCC控制下电机的q轴电流静差最大. 为了研究该情况对转速外环的影响，给出2种算法控制下电机带0.16 N·m负载加减速时的状态变量波形如图6所示. 图6 (a)中，无论在加速还是减速时，AIDPCC控制下q轴电流波形的超调和调节时间均明显小于DPCC；图6 (b)中，由于AIDPCC控制下的q轴电流较DPCC具有更好的动态性能，使得其控制下的转速相对于DPCC能更快达到稳定，转速外环的动态性能有明显的提升.

（1）AIDPCC不受定子电阻和永磁体磁链这2个参数的影响，仅受定子电感的影响，具有很好的鲁棒性，且稳态时电流静差较传统算法更小.

（2）在转速控制时，AIDPCC的转速动态性能明显优于传统算法的，AIDPCC能够使转速快速稳定.

（3）AIDPCC无法有效抑制定子电感失配时带来的q轴电流脉动，后续研究将以此展开.