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感应电机驱动离散时间模型预测速度控制器的在线参数估计与自动整定
Online Parameters Estimation and Autotuning of a Discrete-Time Model Predictive Speed Controller for Induction Motor Drives
| 作者 | Nikolaos Jabbour · Christos Mademlis |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2019年2月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 模型预测控制MPC 功率模块 |
| 相关度评分 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 感应电机 模型预测控制 参数辨识 自动调谐 速度控制 模糊逻辑 自适应控制 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种在线自动估计和微调离散时间模型预测控制器参数的新方法,旨在提升感应电机驱动系统的速度控制性能。该系统结合了模型参考自适应方法与模糊逻辑技术,无需人工干预即可启动运行。
English Abstract
This paper proposes a new method that can online and automatically estimate and fine-tune the parameters of a discrete-time model predictive controller for providing high-performance speed control in an induction motor (IM) drive. The suggested control system combines the model reference adaptive method with the fuzzy-logic technique, and its operation can be initiated without requiring any human ...
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SunView 深度解读
该研究提出的模型预测控制(MPC)参数自适应与自动整定技术,对阳光电源的风电变流器及工业驱动产品线具有参考价值。MPC在高性能电机控制中优势明显,但参数敏感性一直是工程应用的痛点。通过引入模糊逻辑与自适应算法实现自动整定,可显著降低调试难度并提升系统在复杂工况下的鲁棒性。建议研发团队关注该方法在风电变流器电机侧控制中的应用,以优化动态响应性能,减少对人工参数整定的依赖,提升产品在不同电机负载下的适配效率。