扩展卡尔曼永磁同步电机控制代码

由于扩展卡尔曼滤波器（EKF）是一种高级控制算法，它需要对系统动力学进行建模以预测未来状态。因此，代码的具体实现方式将取决于具体的电机系统和控制要求。

以下是一般情况下使用EKF进行永磁同步电机控制的代码示例：

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint

# Define system dynamics (state-space model)
A = np.array([[0, 1, 0],
              [0, 0, 1],
              [0, 0, -2]])

B = np.array([[0],
              [0],
              [2]])

C = np.array([[1, 0, 0],
              [0, 1, 0],
              [0, 0, 1]])

D = np.zeros((3, 1))

# Define initial and reference states
x0 = np.array([0, 0, 0])
xr = np.array([1, 0, 0])

# Define noise models
Q = np.diag([0.1, 0.1, 0.1])
R = np.diag([0.01, 0.01, 0.01])

# Define EKF update function
def ekf_update(xk, uk, yk, A, B, C, D, Q, R):
    # Prediction step
    xk_ = A @ xk + B @ uk
    Pk_ = A @ Pk @ A.T + Q

    # Correction step
    Kk = Pk_ @ C.T @ np.linalg.inv(C @ Pk_ @ C.T + R)
    xk = xk_ + Kk @ (yk - C @ xk_)
    Pk = (np.eye(len(xk)) - Kk @ C) @ Pk_

    return xk, Pk

# Define control parameters
dt = 0.01
t_end = 10
u = np.zeros((t_end // dt, 1))
u[500 : 1500] = 1

# Define empty arrays to store results
t = np.linspace(0, t_end, t_end // dt)
x = np.zeros((len(t), len(x0)))
xr_ = np.zeros((len(t), len(xr)))
y = np.zeros((len(t), len(C)))

# Define initial state and covariance
xk = x0
Pk = np.eye(len(xk))

# Implement EKF control loop
for i in range(len(t)):
    # Simulate system
    x[i] = odeint(lambda x, t : A @ x + B @ u[i], x0, [t[i], t[i] + dt])[1]
    y[i] = C @ x[i]

    # Update EKF
    xk, Pk = ekf_update(xk, u[i], y[i], A, B, C, D, Q, R)
    xr_[i] = xk

# Plot results
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(t, y[:,0], label='y1')
plt.plot(t, y[:,1], label='y2')
plt.plot(t, y[:,2], label='y3')
plt.plot(t, xr_[:,0], '--', label='xr1')
plt.plot(t, xr_[:,1], '--', label='xr2')
plt.plot(t, xr_[:,2], '--', label='xr3')
plt.legend()
plt.show()

该代码库实现了三个状态变量（位置、速度和加速度）的永磁同步电机控制，以及期望值。这个例子可以扩展到更多状态变量。此外，噪声模型Q和R用于描述系统的不确定性，使过滤器可以更好地减少噪声。通过控制输入，可以实现不同的运动轨迹和速度要求。

这只是一个简单的示例，如果您有更专业的控制需求，请咨询相关专业人士以获得更详细的建议和指导。