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数据驱动的同步电机驱动连续集预测电流控制
Data-Driven Continuous-Set Predictive Current Control for Synchronous Motor Drives
| 作者 | Paolo Gherardo Carlet · Andrea Favato · Saverio Bolognani · Florian Dorfler |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2022年6月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 模型预测控制MPC 机器学习 |
| 相关度评分 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 数据驱动控制 模型预测控制 同步电机驱动 电流控制 基于优化的控制 机器学习 |
语言:
中文摘要
本文探讨了从基于模型的控制向数据驱动最优控制策略的转变。针对电机驱动领域，提出了一种数据驱动的连续集模型预测电流控制方法，旨在克服传统预测控制对电机参数精确模型的依赖，提升控制系统的鲁棒性与动态性能。
English Abstract
Optimization-based control strategies are an affirmed research topic in the area of electric motor drives. These methods typically rely on the accurate parametric representation of equations of a motor. In this article, we present the transition from model-based to data-driven optimal control strategies. We start from the model-predictive control paradigm, which uses the voltage balance model of t...
S
SunView 深度解读
该技术主要针对电机驱动控制，虽然阳光电源核心业务侧重于光伏逆变器和储能变流器（PCS），但其底层控制逻辑与电机驱动中的电流预测控制具有高度同源性。该数据驱动控制策略可应用于阳光电源的组串式逆变器及PowerTitan储能变流器的电流环优化，通过减少对电感等参数的依赖，提升在弱电网或复杂工况下的并网电流质量。建议研发团队关注该方法在提升PCS动态响应速度及系统鲁棒性方面的潜力，作为未来iSolarCloud智能运维平台中自适应控制算法的储备技术。