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基于自适应神经网络带通滤波器的无轴承永磁同步电机死区效应振动补偿控制
Vibration Compensation Control of BPMSM With Dead-Time Effect Based on Adaptive Neural Network Band-Pass Filter
| 作者 | Xin Wang · Huangqiu Zhu |
| 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 | PWM控制 功率模块 |
| 相关度评分 | ★★ 2.0 / 5.0 |
| 关键词 | 无轴承永磁同步电机 转子振动 死区效应 自适应神经网络 带通滤波器 振动补偿 电机控制 |
语言:
中文摘要
针对无轴承永磁同步电机转子振动问题，提出一种基于自适应神经网络带通滤波器（ANNBPF）的振动补偿控制方法。通过理论分析揭示转子振动机理，利用ANNBPF提取与不平衡振动频率相关的分量，有效抑制死区效应引起的振动，提升电机运行稳定性。
English Abstract
In order to solve the problem of rotor vibration for the bearingless permanent magnet synchronous motor, a vibration compensation control method based on adaptive neural network band-pass filter (ANNBPF) is proposed. First, the mechanism of rotor vibration is obtained by theoretical analysis. Second, the ANNBPF is used to extract the components related to the frequency of the unbalanced vibration ...
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SunView 深度解读
该研究聚焦于电机控制中的高精度振动抑制与死区补偿算法。虽然阳光电源的核心业务集中在光伏逆变器、储能PCS及风电变流器领域，而非无轴承电机，但该文提出的自适应神经网络带通滤波器（ANNBPF）在处理非线性干扰和频率提取方面的思路，可借鉴应用于阳光电源风电变流器或大型储能PCS的电流环控制中。特别是在应对电网谐波干扰、提升变流器输出电流质量以及优化功率模块的死区补偿策略方面，该算法具有一定的参考价值，有助于进一步提升系统运行的平稳性与可靠性。