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基于粒子群算法的永磁同步电机弱磁控制策略参数优化
Parameter Optimization of Adaptive Flux-Weakening Strategy for Permanent-Magnet Synchronous Motor Drives Based on Particle Swarm Algorithm
| 作者 | Wei Xu · Moustafa Magdi Ismail · Yi Liu · Md Rabiul Islam |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2019年12月 |
| 技术分类 | 电动汽车驱动 |
| 技术标签 | PWM控制 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 永磁同步电机 (PMSM) 弱磁控制 粒子群算法 矢量控制 电压限制 高速范围 参数优化 |
语言:
中文摘要
针对永磁同步电机（PMSM）在高速运行中受反电动势影响导致的电压限制问题，本文提出了一种新型弱磁方案及改进的矢量控制策略。通过引入粒子群优化算法对控制参数进行寻优，有效提升了电机在高速范围内的控制性能与稳定性。
English Abstract
Operating in the high-speed range is necessary for high-performance permanent-magnet synchronous motor (PMSM) drives. However, due to the back electromotive force effect, the PMSM is approaching the voltage limit at field decreasing scope. This paper presents a new flux-weakening scheme along with an improved vector control strategy to alleviate the influence of this problem. Control parameters of...
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SunView 深度解读
该技术主要针对永磁同步电机（PMSM）的高速弱磁控制，与阳光电源的电动汽车充电桩及相关电机驱动业务具有一定的技术关联。虽然阳光电源的核心业务侧重于光伏与储能，但其在充电桩功率模块及未来可能涉及的电机驱动控制算法上，可借鉴该文提出的粒子群优化策略，以提升电机驱动系统的动态响应速度和电压利用率。建议研发团队关注该算法在提升充电桩内部散热风机电机或未来车载电机驱动系统效率方面的应用潜力，通过优化控制参数降低损耗，提升系统整体能效。