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龙图腾网获悉泉州装备制造研究所申请的专利基于后向库普曼算子的永磁电机无模型预测电流控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120880260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511394051.1，技术领域涉及：H02P21/22；该发明授权基于后向库普曼算子的永磁电机无模型预测电流控制方法是由魏尧;陈远航;蓝明艳;谢昊天;汪凤翔;欧凯;刘震设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于后向库普曼算子的永磁电机无模型预测电流控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于后向库普曼算子的永磁电机无模型预测电流控制方法，处理得到永磁同步电机的定子电流矢量，然后构建扩张状态矢量式，基于扩张状态矢量式建立常规库普曼算子的数据驱动模型，以此建立后向库普曼算子的数据驱动模型，并进行调整和重组以获取系数矩阵，接着根据系数矩阵构建系数递归矢量和数据递归矢量；采用最小二乘法估算系数递归矢量和数据递归矢量，获取kk+1时刻的数据递归矢量，并采用时移预测定子电压矢量，然后将定子电压矢量传输至调制模块中，经调制模块转换为开关信号输出给逆变器。这样，解决传统无模型预测控制适配性有限、难以反映复杂运动特性的问题。

本发明授权基于后向库普曼算子的永磁电机无模型预测电流控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于后向库普曼算子的永磁电机无模型预测电流控制方法，其特征在于：获取永磁同步电机的三相定子电流和转子位置角度以得到定子电流矢量，然后构建扩张状态矢量式，基于所述扩张状态矢量式建立常规库普曼算子的数据驱动模型，以此建立后向库普曼算子的数据驱动模型，然后对所述后向库普曼算子的数据驱动模型进行调整和重组，以获取系数矩阵，接着根据所述系数矩阵构建系数递归矢量和数据递归矢量；采用最小二乘法估算所述系数递归矢量和所述数据递归矢量，获取k+1时刻的数据递归矢量，并采用时移预测定子电压矢量，然后将所得定子电压矢量传输至所述永磁同步电机的驱动系统中的调制模块，所述调制模块转换为开关信号输出给驱动系统上的逆变器进行控制； 包括如下步骤：步骤1、获取永磁同步电机的三相定子电流和转子位置角度以得到定子电流矢量； 步骤2、构建扩张状态矢量式，在旋转坐标系下构建k时刻的扩张状态矢量式； 步骤3、建立常规库普曼算子的数据驱动模型如下， ， 式中，为k时刻的扩张状态矢量，为时刻的扩张状态矢量，p为当前计算处于第p个时刻，p的取值范围为，为整数数学符号，N为扩张状态矢量的最高维度；Ap为扩张状态矩阵，包含A1、...、AN；为第i个预测周期输入矩阵，包含B1,0、...、BN,N-1；Cp为输出矩阵，包含C1、...、CN；为k+i时刻的定子电压矢量，为k+p时刻的定子电流矢量； 步骤4、构建后向库普曼算子的数据驱动模型，将p设定为1，同时将所述扩张状态矢量、所述定子电流矢量和所述定子电压矢量都后向时移，得到的所述后向库普曼算子的数据驱动模型如下， ， 式中，Bi为处于第1个时刻的第i个预测周期输入矩阵； 步骤5、构建系数矩阵，对所述后向库普曼算子的数据驱动模型进行调整和重组，得到如下公式， ， 式中，为k时刻的定子电流矢量，为重组后k+1时刻的扩张状态矩阵，为重组后k时刻的扩张状态矩阵，为重组后第i个预测周期输入矩阵；其中，所述系数矩阵为， ， ， ， 式中，为k+1时刻的扩张状态系数，为k时刻的扩张状态系数，为第i个预测周期输入系数；为处于当前时刻的第i个预测周期输入矩阵； 步骤6、构建系数递归矢量和数据递归矢量，将所述系数矩阵中的各系数组合，构成k时刻系数递归矢量为，并将所述扩张状态矢量、所述定子电流矢量和定子电压矢量组合，构成k时刻数据递归矢量为， 式中，分别为k时刻开始，直至k-N+1时刻的定子电压矢量，为定子电流的η次幂，其中最高次幂η取值为N，即与维度保持一致； 步骤7、采用最小二乘法模型进行估算，将步骤6中的所述系数递归矢量和所述数据递归矢量代入如下所述最小二乘法模型中，并对所述数据递归矢量进行估算，其中，构建的所述最小二乘模型如下， ， 式中，为k时刻电压误差值，为k时刻递归增益矩阵，为k-1时刻协方差矩阵，为k时刻协方差矩阵，为k-1时刻系数递归矢量，为遗忘因子； 然后，将数据递归矢量移动至k+1时刻，构成k+1时刻数据递归矢量为， ， 式中，为定子电流参考值，为定子电流参考值的η次幂，其中最高次幂η取值为N； 步骤8、采用时移预测定子电压矢量，该预测定子电压矢量公式为，，式中，为k时刻系数递归矢量。

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