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控制与算法 模型预测控制MPC 机器学习 ★ 3.0

用于永磁同步电机模型预测电流控制的数据驱动递归最小二乘估计

Data-Driven Recursive Least Squares Estimation for Model Predictive Current Control of Permanent Magnet Synchronous Motors

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中文摘要

模型预测控制(MPC)的性能高度依赖于模型精度。传统的物理建模方法难以覆盖寄生效应且存在参数偏差。本文提出一种数据驱动的递归最小二乘(RLS)估计方法,旨在解决电机控制中参数不确定性问题,提升MPC在复杂工况下的控制鲁棒性与动态响应性能。

English Abstract

The performance of model predictive controllers (MPC) strongly depends on the quality of their models. In the field of electric drive control, white-box (WB) modeling approaches derived from first-order physical principles are most common. This procedure typically does not cover parasitic effects and often comes with parameter deviations. These issues are particularly crucial in the domain of self...
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SunView 深度解读

该技术主要针对永磁同步电机(PMSM)的控制优化,与阳光电源的电动汽车充电桩(电机驱动相关)及风电变流器业务具有技术关联。在风电变流器中,发电机侧控制同样面临参数漂移和模型不确定性问题,引入数据驱动的RLS参数估计可提升变流器在宽转速范围内的控制精度。建议研发团队关注该算法在复杂电网环境下对变流器动态性能的提升潜力,并探索其在iSolarCloud智能运维平台中对设备内部核心功率组件参数在线辨识的应用,以实现更精准的故障预警。