王志福，田昊，黃麗敏，萬擇安

（1.北京理工大學 電動車輛國家工程研究中心，北京 100081；2.北京理工大學 長三角研究院，浙江，嘉興 314011；3.成都大學 機械工程學院，四川，成都 610106）

電機模擬器（electric machine emulator, EME）是一種面向電驅(qū)動系統(tǒng)測試的新型平臺，依托電子計算單元實時模擬真實電機特性，通過硬件電路與電驅(qū)動系統(tǒng)（motor control unit, MCU）進行功率交互，從而在電驅(qū)動系統(tǒng)測試工作中取代真實電機[1].在新能源車輛電驅(qū)動系統(tǒng)開發(fā)及測試工作中具有突破時空限制、降低測試成本等優(yōu)勢，得到學者高度關注[2-4].接口電路是電機模擬器與待測電驅(qū)動系統(tǒng)進行功率交互的重要部件，在硬件層面決定了系統(tǒng)穩(wěn)定性與模擬精度，目前針對LCL（電感—電容—電感）型接口拓撲的研究成為熱點[5].實時模擬的關鍵是接口電流控制算法，在軟件層面決定了系統(tǒng)穩(wěn)定性與模擬精度，常用算法包括PI 控制、無差拍電流預測控制（deadbeat predictive current control, DPCC）等.PI 控制在實際應用中易出現(xiàn)控制沖突，在復雜接口拓撲電流控制中性能嚴重受限[6]；DPCC 根據(jù)預測模型對接口電流進行預測，跟蹤精度高、動態(tài)響應快[7]，能有效滿足系統(tǒng)高帶寬運行.但該算法是一種基于模型的控制算法，當真實參數(shù)與理論值出現(xiàn)偏差時，系統(tǒng)將震蕩甚至失穩(wěn)[8]；另外，該算法延遲環(huán)節(jié)計算耦合度高，難以保證功率交互過程中控制信號的實時性[9].

擾動觀測器法是一種抑制參數(shù)擾動的有效方法，其基本原理是通過補償參數(shù)擾動帶來的影響來抑制參數(shù)擾動，具有結(jié)構(gòu)簡單、運算效率高、效果明顯等優(yōu)點.趙凱輝等[10]采用擴展滑模觀測器對參數(shù)擾動進行觀測，雖進行改進，但仍無法平衡趨近速度與抖振，系統(tǒng)魯棒性有待提高.基于自抗擾控制[11]的思想，張碩等[12]提出一種基于自回歸模型估計參數(shù)擾動方法，將擾動造成的誤差補償至預測模型，但為保證實時性對數(shù)學模型進行了簡化，抑制效果有限；李琪等[13]針對電機模擬器系統(tǒng)，基于龍伯格觀測器設計了一種未知輸入觀測器，通過狀態(tài)反饋實現(xiàn)對模型參數(shù)擾動進行抑制，但需要手動配置極點以確定觀測器增益，未考慮模型誤差及測量誤差，模擬精度難以保證.

文中針對具有LCL 型接口電路的電機模擬器系統(tǒng)，結(jié)合擾動觀測器法及自抗擾控制的思想，提出一種基于卡爾曼觀測器的自抗擾無差拍電流預測控制算法，實現(xiàn)對接口參數(shù)擾動影響的抑制及延遲環(huán)節(jié)的實時計算.該方法理論簡單，在電機模擬器系統(tǒng)應用中易于實現(xiàn).文中也通過仿真與物理平臺試驗驗證了所提出方法的有效性.

1 電機模擬器系統(tǒng)與接口電流控制算法

1.1 電機模擬器與接口電路

選擇具有LCL 型接口電路的電機模擬器系統(tǒng)作為研究對象，拓撲結(jié)構(gòu)如圖1 所示，包含信號仿真部分（電機模型、接口電流控制算法、調(diào)制算法）、硬件電路部分（接口電路、功率級逆變器、傳感器）.其中信號仿真運行于實時處理器中，通過傳感器采集接口電流信號，通過電機模型實時仿真得到真實電機的接口響應，并由接口電流控制算法生成控制信號，進而控制功率器件與電驅(qū)動系統(tǒng)進行功率交互.

圖1 電機模擬器系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu)Fig.1 System topology of the electric machine emulator

LCL 型接口電路單相拓撲如圖1 所示，其中，Li為電機控制器側(cè)濾波電感；Lo為電機模擬器側(cè)濾波電感；C為濾波電容；RC為阻尼電阻；ui為MCU 側(cè)驅(qū)動系統(tǒng)輸出的三相驅(qū)動電壓，uo為EME 側(cè)功率器件產(chǎn)生的三相電壓.

dq坐標系下接口電路單相電壓表示為

式中：uid、uiq為MCU 側(cè)輸出電壓d、q軸分量；iid、iiq為接口電流d、q軸分量；uod、uoq為EME 側(cè)輸出電壓d、q軸分量；iod、ioq為濾波接口電流d、q軸分量；ωe為電角速度.

1.2 無差拍電流預測控制算法

式中：Ts為采樣時間；ωe為電角速度;

令MCU 側(cè)預測電流跟蹤電機模型輸出參考電流，即：ii(k+1)=i*i(k)，有：

令EME 側(cè)預測電流跟蹤上式得期望輸出電流，即：io(k+1)=，并考慮延遲環(huán)節(jié)，有：

2 卡爾曼觀測器設計與接口電流控制算法改進

2.1 參數(shù)擾動影響分析與狀態(tài)觀測器設計

對系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生擾動時進行分析，將控制算法中預測模型參數(shù)改寫為實際參數(shù)，則式（4）改寫為

式中：ΔAi、ΔBi、ΔCi分別為系統(tǒng)參數(shù)發(fā)生擾動時系數(shù)矩陣Ai、Bi、Ci的擾動量，與式（4）相減，得到發(fā)生參數(shù)擾動后EME 側(cè)期望輸出電流的偏差值：

同理，式（5）改寫為

式中：ΔAo、ΔBo、ΔCo為接口參數(shù)發(fā)生擾動時系數(shù)矩陣Ao、Bo、Co的擾動量.與式（5）相減，得到發(fā)生參數(shù)擾動后EME 側(cè)期望輸出端電壓的偏差值為

由式（7）、式（9）可見，系統(tǒng)參數(shù)擾動對控制系統(tǒng)造成的影響最終體現(xiàn)為預測電流、預測電壓的擾動.文中將其抽象為補償電流、補償電壓，采用狀態(tài)觀測器對其進行觀測估計，前饋至控制系統(tǒng)，進而實現(xiàn)對參數(shù)擾動所造成影響的抑制.

通過對式（9）的分析，EME 側(cè)期望輸出端電壓的偏差值由兩部分組成：一部分由于參數(shù)擾動造成出現(xiàn)偏差、進而造成出現(xiàn)偏差；另一部分由于參數(shù)擾動直接造成出現(xiàn)偏差.文中分別設計狀態(tài)觀測器，對二者所造成的影響進行補償抑制.

將離散化后的接口電流方程中的模型參數(shù)改寫為發(fā)生擾動的實際參數(shù)：

將誤差項抽象為補償電流il(k)、補償電壓ul(k)，整理得到：

考慮所構(gòu)建的擾動觀測器得到的補償電流、補償電壓將在下一時刻補償至控制系統(tǒng)，將考慮延遲補償?shù)难a償電流il(k+1)、補償電壓ul(k+1)作為狀態(tài)觀測器系統(tǒng)狀態(tài)量之一.

進一步，針對傳統(tǒng)DPCC 算法中延遲環(huán)節(jié)ii(k+1)、io(k+1)計算需通過式（3）計算、與控制系統(tǒng)高度耦合的問題，文中通過所設計的狀態(tài)觀測器與控制系統(tǒng)進行并行觀測計算.將ii(k+1)、io(k+1)作為狀態(tài)觀測器系統(tǒng)狀態(tài)量之二.

結(jié)合式（3）的被控對象數(shù)學模型，構(gòu)建系統(tǒng)狀態(tài)空間方程：

可以看出，式（12）、式（13）觀測矩陣滿秩，具有狀態(tài)可觀性，可用于狀態(tài)觀測器的構(gòu)建.

2.2 基于卡爾曼濾波器的狀態(tài)觀測器構(gòu)建

考慮到計算效率、補償精度等因素，結(jié)合式（12）、式（13）的數(shù)學模型結(jié)構(gòu)，選取卡爾曼濾波算法進行狀態(tài)觀測器構(gòu)建.

應用于離散線性系統(tǒng)的經(jīng)典卡爾曼濾波算法狀態(tài)方程與觀測方程表示為[14]

式中：xk為待估計的狀態(tài)變量；F為系統(tǒng)狀態(tài)矩陣；B為系統(tǒng)輸入矩陣；H表示狀態(tài)變量的雅可比矩陣；vk為過程噪聲；wk為觀測噪聲，二者相互獨立；令Q、R分別為二者的協(xié)方差矩陣.

基于式（12）構(gòu)建補償電流觀測器（Kalman filter current observer, KFIO），負責延遲電流ii(k+1)、補償電流il(k+1)的觀測.卡爾曼濾波算法系統(tǒng)狀態(tài)方程與觀測方程為

式中：vi(k)為過程噪聲;wi(k)為KFIO 的觀測噪聲.

令Qi、Ri分別為二者協(xié)方差矩陣.則預測環(huán)節(jié)先驗估計、先驗估計協(xié)方差表達式為

校正環(huán)節(jié)卡爾曼增益、后驗估計、誤差協(xié)方差更新表達式為

式中：Ki(k)為KFIO 的卡爾曼增益；分別為延遲電流、補償電流的后驗估計；Pi(k+1)代表更新后的誤差協(xié)方差.

基于式（13）構(gòu)建補償電壓觀測器（Kalman filter voltage observer, KFVO），負責延遲電流io(k+1)、補償電壓ul(k+1)的觀測.卡爾曼濾波算法系統(tǒng)狀態(tài)方程與觀測方程為

式中：vu(k)為過程噪聲；wu(k)為KFVO 的觀測噪聲.

令Qu、Ru表示二者協(xié)方差矩陣，則預測環(huán)節(jié)先驗估計、先驗估計協(xié)方差表達式為

校正環(huán)節(jié)卡爾曼增益、后驗估計、誤差協(xié)方差更新表達式為

式中：Ku(k)為KFVO 的卡爾曼增益；分別為延遲電流、補償電壓的后驗估計；Pu(k+1)為更新后的誤差協(xié)方差.

將KFIO、KFVO 觀測得到的延遲環(huán)節(jié)ii(k+1)、io(k+1)作為考慮延遲補償?shù)臒o差拍電流預測控制算法的輸入，并將補償電流il(k+1)、補償電壓ul(k+1)前饋至控制系統(tǒng)，作為EME 側(cè)期望輸出電流i*o(k)、EME 側(cè)期望輸出端電壓u*o(k)的補償，得到文中提出的基于卡爾曼觀測器的自抗擾無差拍電流預測控制算法，其原理框圖如圖2 所示.

圖2 基于卡爾曼觀測器的自抗擾無差拍電流預測控制算法框圖Fig.2 Block diagram of Kalman observer-based active disturbance rejection dead-beat predictive control algorithm

所提出的改進算法的優(yōu)勢在于計算中將卡爾曼增益作為狀態(tài)觀測器增益，并在校正環(huán)節(jié)中實時更新，避免了手動配置觀測器增益的隨機性；同時每一步計算卡爾曼增益時還可以根據(jù)誤差協(xié)方差自適應調(diào)節(jié)，提升觀測準確性.

3 仿真和試驗驗證

為驗證文中所提出的基于卡爾曼觀測器的自抗擾無差拍電流預測控制算法能有效抑制系統(tǒng)參數(shù)擾動所造成的影響，搭建基于LCL 型接口電路的電機模擬器系統(tǒng)模型進行仿真試驗，并構(gòu)建物理試驗平臺進行驗證，對接口參數(shù)發(fā)生擾動前后的試驗結(jié)果進行對比.

3.1 研究對象

文中所搭建的基于LCL 型接口電路的電機模擬器系統(tǒng)相關參數(shù)及如表1 所示.所模擬電機采用三相表貼式永磁同步電機，兩側(cè)功率級逆變器采用空間矢量脈寬調(diào)制，開關頻率均為20 kHz.MCU 采用id=0 的矢量控制策略.

表1 電機模擬器系統(tǒng)LCL 型接口模型參數(shù)及所模擬電機參數(shù)Tab.1 Parameters of the LCL-type interface model and the simulated motor

3.2 試驗平臺

文中所搭建的試驗平臺如圖3 所示.圖3(a)為電機模擬器系統(tǒng)的供電電源；圖3(b)為文中構(gòu)建的基于LCL 型接口電路的電機模擬器物理平臺，包括實時處理器、功率級變換器、LCL 型接口電路及傳感器等.其中實時處理器選擇Typhoon HIL 602+設備，其中FPGA 負責電機模型的電磁仿真、DSP 負責接口電流控制算法、調(diào)制算法的計算；以三相兩電平電壓源型IGBT 作為功率級變換器；其余設置與仿真試驗相同.圖3(c)為傳統(tǒng)機械式負載臺架，配備具有表1 所示參數(shù)的真實電機開展對比試驗.

圖3 文中所搭建的試驗平臺Fig.3 The experimental platform built in this article

3.3 仿真結(jié)果分析

仿真試驗工況設置為：仿真時間為0.3 s，轉(zhuǎn)速指令在0.15 s 內(nèi)由0 加速至2 000 r/min，負載轉(zhuǎn)矩指令于t=0.19 s 時在0.01 s 內(nèi)增加至10 N·m.仿真步長設置為1×10-6s，解法器選擇固定步長模式，采用歐拉法進行仿真數(shù)值計算.通過設置模型中接口電路的參數(shù)來模擬接口電路發(fā)生參數(shù)擾動.

參考前人研究[9,12-13]，對接口電路模型各參數(shù)設置擾動值.分別采用傳統(tǒng)DPCC 算法、文中所提出的改進DPCC 算法開展仿真，并將相同條件下接口參數(shù)未發(fā)生擾動的系統(tǒng)仿真結(jié)果作為參考值進行對比.在仿真階段，文中對參數(shù)未發(fā)生擾動（圖中記為in_ref）、參數(shù)擾動+傳統(tǒng)方法（圖中記為in_tra）、參數(shù)擾動+文中方法（圖中記為in_new）三種情景下接口d、q軸電流、a相電流、電機轉(zhuǎn)速與相同工況下真實電機的仿真結(jié)果進行對比，并對接口d、q軸電流及其跟蹤誤差（圖中記為id/q_err）進行進一步分析.考慮到濾波電容端電壓uC作為輸入量，與濾波電容值大小強相關，重點針對濾波電感Li/Lo、阻尼電阻RC的參數(shù)擾動進行研究，仿真試驗結(jié)果如圖4～圖7 所示.

圖4 濾波電感發(fā)生擾動（Li_real=0.3Li、Lo_real=0.3Lo）時仿真結(jié)果Fig.4 Simulation results for the filter inductor with disturbance (Li_real=0.3Li Lo_real=0.3Lo)

圖4、圖5 為濾波電感發(fā)生擾動時的仿真結(jié)果，進一步對d、q軸電流跟蹤誤差進行定量分析，以電流跟蹤誤差作為評價標準，表達式如式（21）所示.定量分析結(jié)果如表2 所示.

表2 電機模擬器系統(tǒng)濾波電感發(fā)生擾動時接口電流跟蹤誤差Tab.2 The interface current tracking error when the filter inductor of the EME system is disturbed

圖5 濾波電感發(fā)生擾動（Li_real=1.8Li、Lo_real=1.8Lo）時仿真結(jié)果Fig.5 Simulation results for the filter inductor with disturbance (Li_real=1.8Li Lo_real=1.8Lo)

式中：id/q為電機模擬器系統(tǒng)的d、q軸電流仿真結(jié)果；為相同工況下真實電機d、q軸電流仿真結(jié)果；t1為仿真開始時間；t2為仿真結(jié)束時間.

可見，文中方法能有效抑制濾波電感發(fā)生參數(shù)擾動所造成的影響.由表2 可以量化地看出，相對于參數(shù)未發(fā)生擾動，當濾波電感為理論值的0.3 倍時，采用文中方法能使參數(shù)擾動對d軸電流跟蹤誤差造成的影響由542.64%下降至100.62%，對q軸電流跟蹤誤差造成的影響由230.92%下降至29.53%；當濾波電感為理論值的1.8 倍時，采用文中方法能使參數(shù)擾動對d軸電流跟蹤誤差造成的影響由157.94%下降至90.76%，對q軸電流跟蹤誤差造成的影響由203.67%下降至62.5%.系統(tǒng)抗參數(shù)擾動的能力明顯加強，魯棒性明顯改善.且無論濾波電感參數(shù)發(fā)生負向擾動（實際參數(shù)小于模型參數(shù)）還是正向擾動（實際參數(shù)大于模型參數(shù)），文中方法都能很好抑制由此造成的電流震蕩.同時也可以看出，當濾波電感發(fā)生參數(shù)擾動時，對電機模擬器系統(tǒng)的穩(wěn)定性、模擬精度會造成較大影響.

圖6、圖7 為阻尼電阻發(fā)生擾動時的仿真結(jié)果，進一步對d、q軸電流跟蹤誤差進行定量分析，如表3 所示.

表3 電機模擬器系統(tǒng)阻尼電阻發(fā)生擾動時接口電流跟蹤誤差Tab.3 The interface current tracking error when the damping resistance of the EME system is disturbed

圖6 阻尼電阻發(fā)生擾動（RC_real=0.5RC）時仿真結(jié)果Fig.6 Simulation results for the damping resistance with disturbance (RC_real=0.5RC)

圖7 阻尼電阻發(fā)生擾動（RC_real=3RC）時仿真結(jié)果Fig.7 Simulation results for the damping resistance with disturbance (RC_real=3RC)

可見，文中方法也可以有效抑制阻尼電阻擾動所造成的影響.由表3 可見，相對于參數(shù)未發(fā)生擾動，當阻尼電阻為理論值的0.5 倍時，采用文中方法能使參數(shù)擾動對d軸電流誤差造成的影響由21.14%下降至7.07%，對q軸電流誤差的影響由157.18%下降至48.06%；當阻尼電阻為理論值的3 倍時，采用文中方法能使參數(shù)擾動對d軸電流誤差造成的影響由94.38%下降至3.87%，對q軸電流誤差造成的影響由99.2%下降至7.49%.可見系統(tǒng)抗參數(shù)擾動的能力有所增強，同時相比于濾波電感，阻尼電阻發(fā)生擾動對電機模擬器系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響相對較小，且發(fā)生負向擾動的影響大于正向擾動.

3.4 試驗結(jié)果分析

進一步，文中在所搭建的電機模擬器物理平臺上對所提出的基于卡爾曼觀測器的自抗擾無差拍電流預測控制算法進行了試驗驗證.工況設置為：轉(zhuǎn)速指令在2 s 內(nèi)由2 000 r/min 降低至1 000 r/min，負載轉(zhuǎn)矩指令在0.02 s 內(nèi)由10 N·m 降低至1 N·m.通過修改控制系統(tǒng)中相關接口參數(shù)來模擬接口電路發(fā)生參數(shù)擾動.

文中參考前人研究設置各參數(shù)擾動值[9,12-13]，并分別采用傳統(tǒng)DPCC 算法、文中所提出的改進DPCC 算法，針對濾波電感、阻尼電阻同時發(fā)生擾動時開展試驗并進行對比.同時基于配備同型號真實電機的傳統(tǒng)機械負載臺架，對參數(shù)未發(fā)生擾動（圖中記為i/n_ref）、參數(shù)擾動+傳統(tǒng)DPCC（圖中記為i/n_tra）、參數(shù)擾動+文中改進DPCC（圖中記為i/n_new）三種情況的接口電流與相同工況下真實電機的相電流、dq軸電流、電機轉(zhuǎn)速進行了對比，并對a相電流的跟蹤誤差（圖中記為ia_err）進行進一步分析.

圖8、圖9 為濾波電感、阻尼電阻發(fā)生同方向擾動（均為正向擾動或均為負向擾動）的試驗結(jié)果，參考式（21），對a相電流跟蹤誤差進行定量分析，以相電流跟蹤 誤差作為評價標準，如表4 所示.

表4 電機模擬器物理平臺主要參數(shù)發(fā)生同方向擾動時相電流跟蹤誤差Tab.4 Phase current tracking error when the main parameters of the EME physical platform are disturbed in the same direction

圖8 濾波電感、阻尼電阻發(fā)生擾動（Li_real=1.6Li、Lo_real=1.6Lo、RC_real=2.5RC）時試驗結(jié)果Fig.8 Test results for filter inductance and damping resistance with disturbance (Li_real=1.6Li Lo_real=1.6Lo RC_real=2.5RC)

圖9 濾波電感、阻尼電阻發(fā)生擾動（Li_real=0.6Li、Lo_real=0.6Lo、RC_real=0.7RC）時試驗結(jié)果Fig.9 Test results for filter inductance and damping resistance with disturbance (Li_real=0.6Li Lo_real=0.6Lo RC_real=0.7RC)

可見，文中方法在濾波電感、阻尼電阻同時發(fā)生參數(shù)擾動（同方向）時能有效減小參數(shù)擾動帶來的影響.由表4 可以量化分析得到，相對于參數(shù)未發(fā)生擾動，當濾波電感為理論值的1.6 倍、阻尼電阻為理論值的2.5 倍時，采用文中方法使參數(shù)擾動對a相電流跟蹤誤差造成的影響由82.79%下降至30.52%；當濾波電感為理論值的0.6 倍、阻尼電阻為理論值的0.7倍時，采用文中方法使參數(shù)擾動對a相電流跟蹤誤差造成的影響由488.63%下降至75.61%.可見采用文中方法使系統(tǒng)魯棒性明顯提升.

圖10、圖11 為濾波電感、阻尼電阻發(fā)生不同方向擾動的試驗結(jié)果，進一步對a相電流跟蹤誤差進行定量分析，如表5 所示.

表5 電機模擬器物理平臺主要參數(shù)發(fā)生不同方向擾動時相電流跟蹤誤差Tab.5 Phase current tracking error when the main parameters of the EME physical platform are disturbed in different direction

圖10 濾波電感、阻尼電阻發(fā)生擾動（Li_real=0.5Li、Lo_real=0.5Lo、RC_real=1.5RC）時試驗結(jié)果Fig.10 Test results for filter inductance and damping resistance with disturbance (Li_real=0.5Li Lo_real=0.5Lo RC_real=1.5RC)

圖11 濾波電感、阻尼電阻發(fā)生擾動（Li_real=1.6Li、Lo_real=1.6Lo、RC_real=0.7RC）時試驗結(jié)果Fig.11 Test results for filter inductance and damping resistance with disturbance (Li_real=1.6Li Lo_real=1.6Lo RC_real=0.7RC)

可見，當濾波電感、阻尼電阻同時發(fā)生擾動時，無論是發(fā)生同方向擾動、還是發(fā)生不同方向擾動，文中方法都能有效抑制電流波動.

由表5 可分析得到，相對于參數(shù)未發(fā)生擾動，當濾波電感為理論值的0.5 倍、阻尼電阻為理論值的1.5 倍時，采用文中方法使參數(shù)擾動對a相電流跟蹤誤差造成的影響由561.41%下降至51.71%；當濾波電感為理論值的1.6倍、阻尼電阻為理論值的0.7 倍時，采用文中方法使參數(shù)擾動對a相電流跟蹤誤差造成的影響由132.78%下降至34.44%.進一步量化地說明了文中方法對系統(tǒng)魯棒性的提升.

由試驗結(jié)果可見，文中所構(gòu)建的電機模擬器物理平臺能夠?qū)崿F(xiàn)對真實電機電氣特性的可靠模擬，從而在電驅(qū)動系統(tǒng)測試工作中達到與傳統(tǒng)機械負載臺架相近的效果.同時在仿真試驗的基礎上進一步驗證了文中方法的有效性.

4 結(jié) 論

文中面向具用LCL 型接口電路的電機模擬器系統(tǒng)，針對傳統(tǒng)無差拍電流預測控制算法進行改進，提出一種基于卡爾曼觀測器的自抗擾無差拍電流預測控制算法.該方法將參數(shù)擾動所造成的影響抽象為補償電流、補償電壓，利用卡爾曼濾波器的特性構(gòu)建觀測器進行觀測補償，解決了傳統(tǒng)方法高度依賴模型精度、對系統(tǒng)參數(shù)敏感的問題，提高了控制系統(tǒng)魯棒性；同時通過觀測器實時求解延遲環(huán)節(jié)，解決了傳統(tǒng)方法延遲環(huán)節(jié)計算耦合復雜的問題.仿真及試驗結(jié)果證明了文中方法的有效性.文中方法簡單可靠，有效抑制因各種外界因素所造成的接口參數(shù)擾動的影響，提升了電機模擬器系統(tǒng)的穩(wěn)定性，符合實際應用需求.