1.一种基于预测控制条件下的模糊超螺旋滑模观测器电感辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过采样，获得并网逆变器的三相电网电压和输出电流，经过Clark变化得到αβ轴分量，将αβ轴的电压和电流通过超螺旋滑模观测器；

步骤2：根据步骤1得到的输出电流与实际电流作误差，加入模糊控制形成模糊超螺旋滑模观测器，通过模糊控制得到滑模观测器的增益；

步骤3：根据步骤2的增益，再次运行超螺旋滑模观测器得到输出电压；

步骤4：根据观测后的电压和实际电网电压相结合，通过PI控制利用李雅普诺夫定理推出实际电感；

步骤5：根据步骤4所获得的结果，输入到延时模块、电流预测模块、模糊超螺旋滑模观测器中；

步骤6：重复上述步骤再次运行，将电流预测模块输出的电流通过代价函数来对并网逆变器进行信号控制。

2.根据权利要求1所述的基于预测控制条件下的模糊超螺旋滑模观测器电感辨识方法，其特征在于，所述步骤1中，首先推导出并网逆变器的数学模型：其中，iαβ为输出电流，uαβ为逆变器输出电压，L为滤波电感，R为寄生电阻，eαβ为电网电压；考虑到电网电压为正弦信号，可以得到：其中，w表示为电网的角频率；设计出超螺旋滑模观测器：

其中， 为观测后的电流， 为观测后的电压，k1，k2为观测器增益，sign(.)为符号函数， 为观测后的电流与实际电流的误差，w表示为电网的角频率。

3.根据权利要求2所述的基于预测控制条件下的模糊超螺旋滑模观测器电感辨识方法，其特征在于，所述步骤2中，对输出电流与实际电流作误差模糊化，得到滑模观测器的增益具体为：在模糊控制中，采用三角函数，采用2输入1输出的模式，将误差和误差变化量作为模糊控制的输入，其电流误差的论域选取为[‑1010]，分为{负大，负小，零，正小，正大}，分为记为{NB,NS,ZO,PS,PB}，隶属度函数选择为Trimf型；输出滑模增益的论域选取为[20200]，输入的模糊语言分为{负大，负小，零，正小，正大}，分别记为{NS,S,ZO,PS,PB}，隶属度函数选择为Trimf型，使用Mamdani语句控制规则；

模糊控制的输入为αβ估计电流与实际电流之差，由于加入了超螺旋算法增加了运算量，因此，在电流误差的论域选取内，模糊控制输入的电流之差在正负5到正负10之间增加滑模增益k1以提升控制速度使之误差变小，反之，当模糊控制的输入电流差在正负5之间应减小滑模增益k1用于控制超调量；同理，当电流差变化率大于50％，提高k1，当电流差变化率小于50％，降低k1使超调平稳；

由于超螺旋滑模观测还存在一定的抖振，积分项中k2的取值可以削弱抖振，并且k2的取值取决于扰动上界，当大于实际电流的5％时，提高k2的值，反之，小于实际电流的5％，减小k2的值。

4.根据权利2所述的基于预测控制条件下的模糊超螺旋滑模观测器电感辨识方法，其特征在于，所述步骤3中，利用步骤2得到的观测器增益，再次运行超螺旋滑模观测器得到估计电压：根据超螺旋滑模观测器和并网逆变器数学模型做误差：

其中， 与 表示观测后的电网电压和输出电流与实际值之间的误差。

当电流误差收敛到0，即 则得到：

5.根据权利要求4所述的基于预测控制条件下的模糊超螺旋滑模观测器电感辨识方法，其特征在于，所述步骤4利用观测后的电压和实际电网电压相结合，通过PI控制推出实际电感，具体包括如下步骤：对观测器数学模型重新定义为：

其中，为实际电感，当电流误差收敛到0，即 则得到：

根据电感误差对超螺旋滑模观测器的影响，进一步可以得到：

电感误差与 为线性关系，利用李雅普诺夫函数V推出：

又因为k1＞0，对V进行求导，为满足电感辨识方法的稳定性推出：其中，满足于k2＞0，化简得到实际电感 为：

其中，L0表示为初始电感，kp，ki表示PI控制器中的比例系数和积分系数，并且kp，ki其值为：kp＝k1w(iαβ×eαβ)

ki＝k2w(iαβ×eαβ)。

6.根据权利要求1所述的基于预测控制条件下的模糊超螺旋滑模观测器电感辨识方法，其特征在于，所述步骤5中具体操作为：首先推导出并网逆变器的离散数学模型，可得：

其中，L为滤波电感，R为寄生电阻，TS为采样周期，eαβ(k)为第k时刻电网电压在αβ坐标下的分量，iαβ(k)为第k时刻输出电流在αβ坐标下的分量，uαβ(k)为第k时刻逆变器输出电压在αβ坐标下的分量；

由于在传统模型预测控制，在测量的瞬间都会有固定延时，这种延时会增加电流纹波，因此使用延时补偿，使用iαβ(k+1)来计算；通过电流预测，使用iαβ(k+1)来预测iαβ(k+2)时刻可得：其中， 表示实际电感，iαβ(k+1)为第k+1时刻输出电流在αβ坐标下的分量，iαβ(k+2)为第k+2时刻输出电流在αβ坐标下的分量。

7.根据权利要求6所述的基于预测控制条件下的模糊超螺旋滑模观测器电感辨识方法，其特征在于，所述步骤6中将电流预测模块输出的电流通过代价函数来对并网逆变器进行信号控制，因为采样频率通常远高于电网电压，所以假设eαβ(k+1)＝eαβ(k)，代价函数Uopt为：其中， 为参考电流值。