0 引　言

全球气候变化背景下，航运业面临前所未有的压力与挑战，新能源船舶发展成为业界关注的焦点^[1]。与陆地装置电机相比，船舶电机面临的工况变化更加频繁，工作环境也更加严苛，对电机控制的要求亦更为严格。所以，自抗扰控制^[2]、模糊控制^{[3 − 4]}、自适应控制^[5]和滑模控制^[6]等相继被应用于永磁同步电机（Permanent Magnetic Synchronous Machine，PMSM）控制中以满足系统不同方面的性能需要。

上述电机控制方法，滑模控制高效简单且能够有效应对系统的非线性特性和外部扰动。Wang等^[7]将滑动曲面函数的幂次项引入到传统指数趋近律中，使趋近律在靠近过程中可以通过2种不同的形式进行表达，以此使系统抖振得到有效抑制。王要强等^[8]在幂次趋近律的基础上添加指数项，并引入状态变量，提升了系统远离滑模面时的趋近速率，使系统可以平稳的进入滑模面。齐歌等^[9]在滑模控制中对趋近律的参数引入模糊规则控制，使收敛速度提升，抖振被抑制，但模糊控制算法复杂，面对工况复杂的船舶电机无法满足实时控制要求。Guo等^[10]提出幂次分段函数结合指数函数的趋近律，可在提升收敛速度的同时，有效抑制抖振，但过度调节控制器增益时，系统可靠性会降低。

上述方法在解决新能源船舶电机系统问题时，仍存在算法复杂、精度有待提升、结构复杂等问题。因此，本文设计一种融合新型自适应滑模转速控制（NASMC）与改进超螺旋滑模电流控制（ISTA）的复合控制器（NASMC-ISTA）。NASMC引入饱和函数替代符号函数，解决符号函数不连续引发的抖振问题，并通过优化趋近律等速项与指数项实现自适应切换。ISTA采用双曲正切函数取代传统符号函数，改善不连续性，同时新增非线性幂次项和比例项，平衡收敛速度并缓解大增益引起的超调现象。此外，本文还设计了滑模负载转矩观测器，将观测值前馈补偿至电流控制器中，进一步减小负载转矩突变对电机性能的影响。

1 新能源船舶电力推进系统结构 1.1 船舶直流综合电力推进系统

典型新能源船舶直流综合电力推进系统如图1所示，该系统由直流组网和负载端组成。直流组网包含锂电池储能装置和发电机，用于提供约1050 V的直流电压；负载端则由永磁同步推进电机单元以及直流、交流负载单元构成。由于推进负载功率约占船舶电网总容量的75%，推进电机的稳定运行直接关系到整个电网的稳定性。

1.2 永磁同步电机数学模型

为简化后续分析与建模过程，在建立永磁同步电机数学模型时忽略定子铁心饱和、磁滞和涡轮损耗等次要因素。采用$ {i}_{d}=0 $矢量控制方式，在$ {d-q} $坐标系下研究。永磁同步电机的电压方程为：

$ \left\{ \begin{aligned} & {{u_{{d}}} = {R_{{s}}}{i_{{d}}} + {L_{{d}}}\frac{{{\mathrm{d}}}{i_{d}}}{{{\mathrm{d}}}t} - {P_{{n}}}{\omega _{{m}}}{L_{{q}}}{i_{{q}}}}，\\ &{{u_{{q}}} = {R_{{s}}}{i_{{q}}} + {L_{{q}}}\frac{{{\mathrm{d}}}{i_{{q}}}}{{{{\mathrm{d}}}}t} + {P_{{n}}}{\omega _{{m}}}{L_{{d}}}{i_{{d}}} + {P_{{n}}}{\omega _{{m}}}{\psi _{{f}}}} 。\end{aligned}\right. $

(1)

电磁转矩方程：

$ {{T_{{e}}} = \frac{{{3}}}{{{2}}}{P_{{n}}}{\psi _{{f}}}{i_{{q}}}}。$

(2)

考虑粘性摩擦系数情况下，永磁同步电机机械运动方程为：

$ {J\frac{{{{\mathrm{d}}}{\omega _{{m}}}}}{{{{{\mathrm{d}}}}t}} = {P_{{n}}}{T_{{e}}} - {P_{{n}}}{T_{{L}}} - B{\omega _{{m}}}}。$

(3)

式中：$ {i}_{d} $、$ {i}_{q} $分别为定子电流$ {d} $、$ q $轴分量；$ {u}_{d} $、$ {u}_{q} $分别为定子电压$ {d} $、$ {q} $轴分量；$ {{R}}_{s} $为定子电阻；$ {L}_{d} $、$ {L}_{q} $分别为定子$ d $、$q $轴电感且表贴式永磁同步电机$ {{L}}_{d}={L}_{q} $；$ \omega _{m} $为转子电角速度；$ {{P}}_{n} $为电机极对数；$ {\psi _{f}} $为永磁体与定子交链磁链；$ {T}_{L} $为负载转矩；$ {J} $为转动惯量；$ {B} $为粘性摩擦系数。

2 控制器设计

本文提出的融合新型自适应滑模转速控制（NASMC）与改进超螺旋滑模电流控制（ISTA）的电机复合控制系统，如图2所示。

2.1 新型自适应滑模控制器 2.1.1 改进滑模面设计

定义给定转速与实际转速的误差为速度控制器的状态变量，即：

$ \left\{ \begin{aligned} & {{x_{{1}}} = {\omega _{{m}}}^{{*}} - {\omega _{{m}}}} ，\\ &{{x_{{2}}} = {{\mathop x\limits^. }_{{1}}} = - \mathop {{\omega _{{m}}}}\limits^. } 。\end{aligned} \right. $

(4)

本文在传统滑模面中引入非线性因子$ {{e}}^{{k}}{\varepsilon} $加速收敛，并通过加入状态量的积分项及吸引子$ {u} $增强系统的抖振抑制能力，同时利用积分作用减小稳态误差，改进后的滑模面定义为：

$ \begin{matrix}{s}={{c}\int {{x}_{{1}}^{{u}}}{{\mathrm{d}}t+\alpha x}}_{{1}}+{{e}}^{{k}}{\varepsilon }。\\ \end{matrix} $

(5)

式中：$ {\alpha>0} $；${u=p/q} $，$ {q>p>0} $，$ {q} $、$ {p} $均为奇数；$ {c} $为积分项系数；$ {k \geqslant 0} $；非线性因子$ {{e}}^{{k}}{\varepsilon} $由电机转速误差$ {{x}}_{{1}} $自适应调节。

2.1.2 新型自适应趋近律设计

针对传统滑模控制趋近律在系统频繁切换时易引起抖振的问题，本文设计的新型自适应趋近律如下：

$ \left\{\begin{aligned} &\dot{{s}}=-\left| {x}\right| {\mathrm{sat}}\left({s}\right){f}\left({s}\right)-{{k}}_{{1}}{{(1-e}}^{{-\tau}\left| {s}\right| }){\left| {s}\right| }^{{\sigma}}，\\ &{f}\left({s}\right)=\beta \frac{{{1-e}}^{{-\tau}\left| {s}\right| }}{{1+}{{e}}^{{-\tau}\left| {s}\right| }}，\\ &{{\mathrm{sat}}}\left({s}\right)=\left\{\begin{aligned} &{{\delta}}^{{-1}}{s}，\left| {s}\right| \leqslant \delta ,\\ &{{\mathrm{sgn}}}\left({s}\right)，\left| {s}\right| \gt \delta 。\\ \end{aligned}\right. \\ \end{aligned}\right. $

(6)

式中：$ {s} $为滑模面函数；$ {\gamma}\left| {x}\right| {{\mathrm{sat}}}\left({s}\right){f}\left({s}\right) $为变速项；${f(s)} $为调节函数；$ {\beta>0} $；$ {\gamma} $为初始增益，$ {\gamma} $为大于0的常数；$ {{k}}_{{1}}{{(1-e}}^{{-\tau}\left| {s}\right| }{)}{\left| {s}\right| }^{{\sigma}} $为指数项，$ {k}_{1} $为线性增益，$ {{k}}_{{1}}{>0} $；${\tau>0} $；${\sigma<1} $。同时，利用饱和函数$ {{\mathrm{sat}}}\left({s}\right) $替代传统的符号函数${{\mathrm{sgn}}}\left({s}\right) $，这可以在很大程度上抑制由于滑模面切换引起的系统高频抖动现象。其中，$ \sigma $为边界层值，取0.05。

当系统离滑模面较远时，$ \left| s\right| $较大，$ {{e}}^{-\tau \left| s\right| } $趋近于0，变速项趋近于$ {-\gamma}\left| {x}\right|{{\mathrm{sat}}}\left({s}\right) $，指数项趋于$ {k}_{1}{\left| s\right| }^{\sigma } $，此时，需适当减小等速项系数来确保控制稳定，减小抖振，这使得系统能保留指数项的同时，避免变速项造成的干扰，保证系统更快更稳趋近滑模面；当系统趋近于滑模面时，$ \left| {s}\right| $接近于0，$ {{e}}^{-\tau \left| s\right| } $趋于1，变速项趋于0，指数项也趋于0，系统也趋近原点。

2.1.3 控制律设计

对式(5)求导得：

$\dot{{s}}={{e}}^{{k}}\dot{{\varepsilon}}+\alpha {\dot{{x}}}_{{1}}+{c}{x}_{{1}}^{{u}}。$

(7)

将式(2)和式(3)代入式(7)，同时对$ {{x}}_{\text{2}} $求导代入到$ \dot{\varepsilon} $，得到：

$ \begin{split}\dot{{s}}=\;&{{e}}^{{k}}\left[-\frac{{1.5}{{{{P}}_{{n}}}}^{{2}}{{\psi}}_{{f}}}{{J}}\dot{{{i}}_{{q}}}+\frac{{{P}}_{{n}}}{{J}}\dot{{{T}}_{{L}}}-\frac{{B}}{{J}}\left(-\frac{{1.5}{{{{P}}_{{n}}}}^{{2}}{{\psi}}_{{f}}}{{J}}{{i}}_{{q}}+\right.\right.\\ &\left.\left.\frac{{{P}}_{{n}}}{{J}}{{T}}_{{L}}+\frac{{B}}{{J}}{{\omega}}_{{m}}\right)\right]+\alpha \left(-\frac{{1.5}{{{{P}}_{{n}}}}^{{2}}{{\psi}}_{{f}}}{{J}}{{i}}_{{q}}+\right.\\ &\left.\frac{{{P}}_{{n}}}{{J}}{{T}}_{{L}}+\frac{{B}}{{J}}{{\omega}}_{{m}}\right)+{c}{x}_{{1}}^{{u}}。\end{split} $

(8)

设

$ \left\{\begin{aligned} &\alpha=\frac{{1.5}{{{{P}}_{{n}}}}^{{2}}{{\psi}}_{{f}}}{{J}}，\\ &b=\frac{{B}}{{J}}，\\& \lambda =\frac{{{P}}_{{n}}}{{J}}{{T}}_{{L}}。\\ \end{aligned}\right. $

(9)

式(8)中由于控制器开关频率远大于负载转矩变化率，可认为控制周期内负载转矩保持不变，即$ \dot{{{T}}_{{L}}}= 0 $。式(9)中${\lambda} $为系统内部参数摄动和外部负载扰动。

结合式(7)～式(9)得到转速环控制律为：

$ \begin{split}\dot{{{i}}_{{q}}}=\;&\frac{{-\gamma}\left| {x}\right| {{\mathrm{sat}}}\left({s}\right){f}\left({s}\right)-{{k}}_{{1}}{{(1-e}}^{{-\tau}\left| {s}\right| }){\left| {s}\right| }^{{\sigma}}}{{\alpha}{{e}}^{{k}}}+\\ &\frac{\left({{e}}^{{k}}{b-\alpha}\right)\left({\alpha}{{i}}_{{q}}{-\lambda-b}{{\omega}}_{{m}}\right){+cx}_{{1}}^{{u}}}{{\alpha}{{e}}^{{k}}} 。\end{split}$

(10)

为保证系统在任意位置都能收敛到滑模面，因此根据Lyapunov稳定性分析：

定义Lyapunov函数:

$ {V}=\frac{{1}}{{2}}{{s}}^{{2}}。$

(11)

结合式(6)对选取的函数对$ V $求导得:

$\dot{{V}}={s}\dot{{s}} ={s}\left({-\gamma}\left| {x}\right| {sat}\left({s}\right){f}\left({s}\right)\right.-\left.{{k}}_{{1}}{{(1-e}}^{{-\tau}\left| \text{s}\right| }{)}{\left| {s}\right| }^{{\sigma}}\right)。$

(12)

分2种情况讨论：当$ \left| {s}\right|{\leqslant \delta} $时，$ {{\mathrm{sat}}}\left({s}\right)={{\delta}}^{{-1}}{s} $，$ \dot{V}={-\gamma}\left| {x}\right| {f}\left({s}\right){{s}}^{2}{{\delta}}^{{-1}}-\left.{{k}}_{{1}}{{(1-e}}^{{-\tau}\left| {s}\right| }{)}{\left| {s}\right| }^{{\sigma+1}}\right) $，且$ {\gamma>0} $，$ {{\delta}}^{{-1}}{>0} $，$ {{k}}_{{1}}{{(1-e}}^{{-\tau}\left| {s}\right| }{)\geqslant 0} $，所以$ \dot{{V}}\leqslant 0 $；当$ \left| {s}\right| {>\delta} $时，$ {{\mathrm{sat}}}\left({s}\right){={\mathrm{sgn}}}\left({s}\right) $，$ \dot{V} = -\gamma\left| {x}\right| {f}\left({s}\right)\left| {s}\right| {{\delta}}^{{-1}} - \left.{{k}}_{{1}}{{(1 - e}}^{{-\tau} \left| {s}\right| }{)}{\left| {s}\right| }^{{\sigma + 1}}\right) $，同理可得$ \dot {V}{\leqslant 0} $。

综合上述分析，$ \dot{{V}}{\leqslant0} $，当且仅当$ {s=0} $时$ \dot{{V}}{=0} $，通过Lyapunov判据可得滑模控制器稳定。

2.2 改进超螺旋滑模控制器

由于电机系统非线性，而PI控制器本质上是线性的，因此无法完全适应电机在不同负载下的动态特性变化，有效抑制系统扰动引起的电流波动，从而严重影响电机系统的运行质量与电流质量。传统的超螺旋滑模控制(Super-Twisting Algorithm，STA)能够调和系统鲁棒性与抖振的矛盾，但涉及系统状态的导数信息，易受到未知扰动与噪声影响。

为解决上述问题，本文使用双曲正切函数代替传统STA算法中的符号函数，从而改善其在趋近滑模面时出现的不连续性问题，并通过增加非线性幂次项和比例项，平衡收敛速度，改善大增益带来的超调现象。

定义电流环滑模面为：

$ {{s}}_{{z}}={{i}}_{\exp }-{i}。$

(13)

式中：$ {{s}}_{{z}} $为滑模面；$ {{i}}_{\exp } $为期望电流量；$ {i} $为实际电流量。

结合传统STA算法、式（13）和提出的改进点能得到${q} $、$ {d} $轴电流控制器输出表达式：

$ {{u}}_{{z}}={{c}}_{{1}}{{s}}_{{z}}+{{k}}_{{2}}{\left| {{s}}_{{z}}\right| }^{{\rho}}\tanh \left({{s}}_{{z}}\right) +{{k}}_{{3}}\int {\left| {{s}}_{{z}}\right| }^{{2\rho-1}}\tanh \left({{s}}_{{z}}\right)\mathrm{d}t。$

(14)

式中：$ {{k}}_{{2}} $、$ {{k}}_{{3}} $、$ {{c}}_{{1}} $均为增益系数；${\rho} $取值范围为0.5～1；$ \tanh \left({{s}}_{{z}}\right) $为双曲正切函数，$ \tanh \left({{s}}_{{z}}\right){=1-}\displaystyle\frac{{2}}{{{e}}^{{{{s}}_{{z}}}}+1} $。

2.3 滑模负载转矩观测器设计

将电机电角速度和负载转矩作为状态变量，根据式(2)和式(3)得到式(15)为：

$\left\{\begin{aligned} &\dot{{{\omega}}_{{m}}}=\frac{{3}}{{2}}\frac{{{P}}_{{n}}}{{J}}{{P}}_{{n}}{{\psi}}_{{f}}{{i}}_{{q}}-\frac{{{P}}_{{n}}}{{J}}{{T}}_{{L}}-\frac{{B}}{{J}}{{\omega}}_{{m}}，\\ &\dot{{{T}}_{{L}}}=\mathrm{0}。\\ \end{aligned}\right. $

(15)

定义实际转速与估计转速的观测误差$ s(x)= {\overline{{\omega}}}_{{m}}={{\omega}}_{{m}}-{\widehat{\omega}}_{m}$为滑模面函数；实际负载转矩与估计负载转矩的观测误差为$ {\overline{{T}}}_{{L}}{=}{{T}}_{{L}}-{\widehat{{T}}}_{{L}} $，得到如式(16)的滑模负载转矩观测器。

$ \left\{\begin{aligned} &\dot{{\widehat{{\omega}}}_{{m}}}=\frac{{3}}{{2}}\frac{{{P}}_{{n}}}{{J}}{{P}}_{{n}}{{\psi}}_{{f}}{{i}}_{{q}}-\frac{{{P}}_{{n}}}{{J}}{\widehat{{T}}}_{{L}}-\frac{{B}}{{J}}{\widehat{{\omega}}}_{{m}}+\\ &\qquad\; {{\alpha}}_{{1}}\mathrm{sgn}\left({{\omega}}_{{m}}\text-{\widehat{{\omega}}}_{{m}}\right)，\\ &\dot{{\widehat{{T}}}_{{L}}}=-{{\alpha}}_{{2}}\cdot {{\alpha}}_{{1}}\mathrm{sgn}\left({{\omega}}_{{m}}-{\widehat{{\omega}}}_{{m}}\right)。\end{aligned} \right.$

(16)

式中：$ \alpha_1 $为滑模增益，$ {\alpha}_2 $为反馈增益，$ \alpha_{1}{>0} $、$ {\alpha}_{2}{>0} $。

由式(15)和式(16)得到滑模观测器误差方程：

$ \left\{\begin{aligned} &\dot{{\overline{{\omega}}}_{{m}}}=-\frac{{{P}}_{{n}}}{{J}}{\overline{{T}}}_{{L}}-\frac{{B}}{{J}}{\overline{{\omega}}}_{{m}}-{{\alpha}}_{{1}}{\mathrm{sgn}}\left({\overline{{\omega}}}_{{m}}\right)，\\ &\dot{{\overline{{T}}}_{{L}}}={{\alpha}}_{{2}}\cdot {{\alpha}}_{{1}}{\mathrm{sgn}}\left({\overline{{\omega}}}_{{m}}\right)。\\ \end{aligned}\right. $

(17)

定义Lyapunov函数：

$ {{V}}_{{1}}=\frac{{1}}{{2}}{{s}}^{{2}}。$

(18)

对$ {V}_{1} $求导得：

$ {\dot{{{V}}_{{1}}} = s\dot{s} = {\overline{{\omega}}}_{{m}}\dot{{\overline{{\omega}}}_{{m}}} = {\overline{{\omega}}}_{{m}}\left(-\frac{{{P}}_{{n}}}{{J}}{\overline{{T}}}_{{L}} - \frac{{B}}{{J}}{\overline{{\omega}}}_{{m}}-{{\alpha}}_{{1}}{{\mathrm{sgn}}}\left({\overline{{\omega}}}_{{m}}\right)\right)。} $

(19)

当$ s=\dot{s}=0 $时，式(19)得负载转矩误差：

$ {\overline{{T}}}_{{L}}={{T}}_{{L}}-{\widehat{{T}}}_{{L}}={{k}}_{{4}}{{e}}^{\frac{{{\alpha}}_{{2}}}{{J}}{t}}。$

(20)

式中：$ {k}_{4} $为常数。

由式(19)和式(20)可知，观测误差$ {\overline{{\omega}}}_{{m}} $能趋近于0，观测误差$ {\overline{{T}}}_{{L}} $随时间变化按指数规律趋近于0，$ \underset{{t\rightarrow \infty}}{\lim } {\widehat{{\omega}}}_{{m}}={\omega}_{{m}} $，$ \underset{{t\rightarrow \infty}}{\lim } {\widehat{T}}_{L}={T}_{L} $。趋近速率分别取决于$ {\alpha}_{1} $、$ {\alpha}_{2} $。

3 仿真与结果分析

以某港口一新能源混动拖船作业情况为例，选取移泊和拖拽作业进行分析，并在电流环和转速环分别采用PI控制器、传统滑模控制器以及双环滑模复合控制器进行对比分析，同时于Matlab/Simulink环境中构建复合控制系统模型。仿真所需的电机参数见表1。

移泊作业过程中，电机转速与负载转矩随时间发生变化：0.3 s时加速至509 r/min，对应的负载转矩为5840 N·m；1 s时减速至492 r/min，负载转矩增加至9603 N·m；2 s时再次加速至497 r/min，负载转矩降至7939N·m；3 s时进一步减速至452 r/min，负载转矩显著升高至17102 N·m。整个仿真持续4 s，图3为转速的变化趋势。

由图3可知，电机启动时采用PI控制，转速存在约6 r/min的超调，需0.45 s收敛至506 r/min，稳态误差为3 r/min，并在0.79 s出现最大跌落86 r/min的现象。传统SMC方法虽然转速超调为5 r/min，收敛时间为0.4 s（收敛至507 r/min），稳态误差为2 r/min，但存在4 r/min的抖振问题。相比之下，复合控制策略无超调，仅需0.32 s即可收敛至509 r/min，且响应速度明显优于PI控制和传统SMC。在后续运行中，无论是在1 s、2 s还是3 s时，复合控制策略均表现出更快的响应速度和更强的抗干扰能力。在1 s时，复合控制仅需0.12 s即可完成收敛，而PI和SMC分别需0.42 s；在2 s时，尽管3种控制方式转速都能快速响应，但复合控制误差最小；在3 s时，复合控制只需0.24 s即可收敛至452 r/min，比PI和SMC分别快0.05 s和0.06 s，同时避免了跌落和抖振现象的发生。

由图4可知，采用PI控制时，电压的最大波动量为33.9%；而采用传统SMC时，电压最大波动量显著增加至71.9%。相比之下，复合控制策略不仅能够快速将电压稳定在1050 V左右，还将电压波动量大幅降低至4.7%，相比PI控制和传统SMC分别提升了29.2%和67.2%的性能表现。

由图5可知，采用PI控制和传统SMC时，电磁转矩波形会出现明显畸变。而采用复合控制策略后，电磁转矩在不同负载转矩下能够有效平衡收敛速度与抖振的问题，电磁转矩总体稳定。尤其在电机启动时，能够在提高收敛速度的同时，减小PI控制和传统SMC带来的振荡与抖振现象。

图6为采用复合控制策略下电流曲线图。可以明显看出，电流质量得到了显著改善，电流波形变得更平滑，呈现出正弦波的状态。系统表现出较强的鲁棒性，启动电流经过约0.08 s便能开始逐步稳定且在电流变化过程中，电流波形平稳，未发生电流畸变现象。

拖拽作业过程中，电机分别在不同时间点承受不同的负载转矩并表现出相应的转速变化：初始状态下以9903 N·m的负载转矩启动，转速为490 r/min；1 s时负载转矩突然降至7900 N·m，转速上升至498 r/min；2 s时负载转矩进一步增加到11500 N·m，转速下降至485 r/min；3 s时负载转矩骤减至5708 N·m，转速升至510 r/min。该仿真持续4 s，图7为在此期间的转速变化情况。

由图7可知，电机启动时采用PI控制，转速存在3 r/min的超调，约0.42 s收敛至490 r/min，随后在0.9 s内发生跌落，最大跌落幅度达36 r/min；而传统SMC方法虽将收敛时间缩短至0.33 s，但存在6 r/min的超调及平均7 r/min的转速抖振问题。相比之下，复合控制策略不仅实现了无超调的快速收敛（0.31 s达到490 r/min），还显著提升了收敛速度。在1 s时，PI控制下转速先跌落至451 r/min后才开始收敛，有2 r/min的超调且耗时0.43 s；传统SMC虽略有改善（1.5 r/min的超调，0.43 s收敛），但未能解决响应速度问题；而复合控制策略仅需0.12 s即可实现无超调收敛。在2 s和3 s时，3种控制方式均能快速响应，但PI控制在2 s时出现最大跌落57 r/min，而在3 s时则表现为5 r/min的超调和0.39 s的收敛时间，稳态误差为4 r/min；传统SMC在2 s时稳态误差为2 r/min；复合控制策略则展现出更优的动态性能，在各时间节点均实现了无超调快速收敛（2 s和3 s分别为0.12 s和0.14 s），且响应速度相较其他2种方法大幅提升。

由图8可知，采用PI控制时，电压的最大波动量为53.3%；而传统SMC方法虽然有所改进，但其最大波动量仍达到49.7%。相比之下，复合控制策略表现出色，不仅能够迅速将电压收敛至约1050 V，还将电压波动量大幅降低至4.8%，与PI控制和传统SMC相比，分别提升了53.3%和44.9%的性能。

由图9可知，采用PI控制和传统SMC控制时，在不同负载转矩条件下，电磁转矩的波形会出现畸变现象；而采用复合控制策略后，电磁转矩总体稳定。电磁转矩在面对不同转矩负载时，不仅能实现较快的收敛速度，还展现出良好的鲁棒性以及较低的抖振特性。特别是在电机启动时，能够有效减小系统的振荡和抖振现象。

图10为采用复合控制策略下的电流曲线图。可以观察到，电流质量得到了明显提升，电流波形接近光滑的正弦波。同时系统表现出较强的鲁棒性，启动电流经过约0.08 s就能开始逐步稳定并且在电流变化过程中波形非常平稳，未出现电流畸变现象。

4 结　语

本文设计一种改进的双环滑模复合控制方案：在转速环使用了新型自适应滑模控制器，在电流环使用了改进超螺旋滑模控制器。通过仿真结果表明：

1）在船舶负载发生突变的情况下，与传统控制算法相比，所提出的新型自适应滑模转速控制器展现出更优的快速响应能力、更强的抖振抑制效果以及更小的超调量。

2）改进后的超螺旋滑模电流控制器能够在多种运行条件下有效维持直流母线电压的稳定性，显著降低电压波动幅度，并改善电流品质。

3）基于上述方法设计的复合控制器可实现电机的高度精准控制，从而保障了船舶电网在各种工况下的稳定运行，充分证明了所提复合控制方案的可行性和有效性。