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基于扩展状态建模卡尔曼滤波的永磁直线同步电机鲁棒预测电流控制
Robust Predictive Current Control of PMLSM With Extended State Modeling Based Kalman Filter: For Time-Varying Disturbance Rejection
| 作者 | Rui Yang · Mingyi Wang · Liyi Li · Gaolin Wang · Chengbao Zhong |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2020年2月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 模型预测控制MPC PWM控制 |
| 相关度评分 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 永磁直线同步电机 (PMLSM) 预测电流控制 卡尔曼滤波 扩展状态建模 抗扰动 电流控制 鲁棒控制 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种针对永磁直线同步电机（PMLSM）的鲁棒无差拍预测电流控制（PCC）策略。通过构建扩展状态模型（ESM）并结合卡尔曼滤波（KF），实现了对电机状态和时变扰动的同步估计，有效提升了系统的抗扰动性能和动态响应精度。
English Abstract
This paper proposed a robust deadbeat predictive current control (PCC) of the permanent magnet linear synchronous machine (PMLSM) with an extended state modeling (ESM) based Kalman filter (KF) for both the state and disturbance estimation. First, the disturbance dynamics of the PMLSM electrical subsystem is analyzed in detail and then the ESM is constructed as considering the disturbance as a high...
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SunView 深度解读
该研究提出的基于扩展状态观测器（ESO/ESM）的鲁棒预测控制算法，在处理系统参数摄动和外部扰动方面具有显著优势。对于阳光电源而言，该控制逻辑可迁移至光伏逆变器及储能变流器（PCS）的电流环控制中，特别是在弱电网环境下，通过引入类似的扰动观测器，能有效提升逆变器在电网电压畸变或参数波动时的电流跟踪精度与稳定性。此外，该算法对电机驱动控制的优化思路，也可为公司电动汽车充电桩内部的功率变换模块提供高性能控制参考，提升系统鲁棒性。