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基于Luenberger模型的感应电机预测转矩控制设计与实现
Design and Implementation of Luenberger Model-Based Predictive Torque Control of Induction Machine for Robustness Improvement
| 作者 | Liming Yan · Xuding Song |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2020年3月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 模型预测控制MPC PWM控制 风电变流技术 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | Luenberger 模型 预测转矩控制 感应电机 鲁棒性 参数失配 定子磁链 电磁转矩 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种基于Luenberger模型的预测转矩控制(LM-PTC)方法,旨在补偿感应电机参数失配引起的预测误差。传统预测转矩控制(T-PTC)依赖开环模型,易受参数变化影响。LM-PTC通过引入观测器机制,有效提升了系统的鲁棒性和控制精度。
English Abstract
This letter proposes a Luenberger model-based predictive torque control (LM-PTC) of induction machine to compensate prediction error caused by mismatched parameters. In the traditional predictive torque control (T-PTC), stator current, stator flux vector, and electromagnetic torque are predicted in one sampling period by open-loop prediction model, which will inevitably lead to prediction error by...
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SunView 深度解读
该技术主要应用于电机驱动控制领域,与阳光电源的风电变流器业务高度相关。风电变流器在应对电网波动及复杂工况时,对发电机侧的转矩控制精度和鲁棒性要求极高。LM-PTC算法通过补偿参数失配误差,能显著提升风机在宽转速范围内的运行稳定性,减少机械应力。建议研发团队在风电变流器控制策略中引入此类观测器技术,以提升产品在弱电网环境下的适应能力,并可探索将其移植至大功率工业驱动或储能系统中的电机控制场景。