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基于二次回归模型的交流驱动间接模型预测控制
Quadratic Regression Model-Based Indirect Model Predictive Control of AC Drives
| 作者 | Kristof Bandy · Peter Stumpf |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2022年11月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 模型预测控制MPC PWM控制 三相逆变器 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | 模型预测控制 交流驱动 变流器供电 非线性系统 优化 控制策略 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种结合有限集与连续集模型预测控制优势的新型交流驱动控制方法。通过引入二次回归模型,该方法优化了变流器驱动系统的多参数控制,在处理非线性系统时表现出更高的可靠性与控制精度,有效提升了变流器的动态响应性能。
English Abstract
Model predictive control is a promising technique for electric drives as it enables optimization for multiple parameters and offers reliable operation with nonlinear systems. In this article, a novel approach is presented that aims to harness the advantages of both finite and continuous set model predictive methods in converter-fed ac drive control. The proposed method requires the calculation of ...
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SunView 深度解读
该研究提出的模型预测控制(MPC)优化算法对阳光电源的电力电子变换技术具有重要参考价值。在风电变流器及光伏逆变器产品线中,更先进的MPC算法能显著提升电机驱动与并网电流的动态响应速度,降低谐波含量。建议研发团队评估该二次回归模型在ST系列储能变流器(PCS)中的应用潜力,通过提升控制器的计算效率与非线性补偿能力,进一步优化变流器在复杂电网环境下的运行稳定性,增强产品在高性能驱动与并网控制领域的竞争力。