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基于电压预选的永磁同步电机低复杂度多矢量模型预测转矩控制
Low-Complexity Multivector-Based Model Predictive Torque Control for PMSM With Voltage Preselection
| 作者 | Xianglin Li · Zhiwei Xue · Xueyu Yan · Lixia Zhang · Wenzhong Ma · Wei Hua |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2021年10月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 模型预测控制MPC 三相逆变器 PWM控制 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | 模型预测转矩控制 PMSM 多矢量 电压预选 计算复杂度 转矩脉动 电力电子 |
语言:
中文摘要
在双矢量模型预测转矩控制(MPTC)中,一个控制周期内应用两个电压矢量。由于电压矢量组合数量庞大,确定最优矢量对的过程往往十分复杂。本文提出了一种减少候选有源电压矢量数量的新方法,通过预选有源电压矢量来降低计算复杂度。
English Abstract
In the double-vector-based model predictive torque control (MPTC), two voltage vectors are applied in one control period. Due to a large number of possible combinations among voltage vectors, the determination of optimal voltage vector pair is often complicated. This article proposes a new approach to reduce the number of candidate active voltage vectors. The concept is to preselect the active vol...
S
SunView 深度解读
该研究提出的低复杂度模型预测控制(MPC)算法对于阳光电源的电机驱动类产品(如风电变流器及部分储能系统中的电机控制单元)具有重要价值。通过电压预选策略,该算法在保持高性能转矩响应的同时,显著降低了对控制芯片算力的要求,有助于提升阳光电源风电变流器在复杂电网环境下的动态响应速度和控制精度。建议研发团队评估该算法在高性能变流器中的移植可行性,以优化计算资源分配,进一步降低控制系统的硬件成本,并提升产品在极端工况下的鲁棒性。