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控制与算法 PWM控制 机器学习 故障诊断 ★ 3.0

一种基于双层网络的高性能双惯量驱动系统扩展主动谐振抑制方案

An Extended Active Resonance Suppression Scheme Based on a Dual-Layer Network for High-Performance Double-Inertia Drive System

作者 He Chang · Shaowu Lu · Gai Huang · Shiqi Zheng · Bao Song
期刊 IEEE Transactions on Power Electronics
出版日期 2023年11月
技术分类 控制与算法
技术标签 PWM控制 机器学习 故障诊断
相关度评分 ★★★ 3.0 / 5.0
关键词 双惯量驱动系统 有源谐振抑制 滑模观测器 双层网络 伺服控制 振动抑制
语言:

中文摘要

本文提出了一种基于双层网络和五个改进型滑模观测器(ISMO)的扩展主动谐振抑制(EARS)方案。该方案旨在解决双惯量伺服系统中的机械谐振问题,通过降低系统阶数并减少对精确机械参数的依赖,实现了高性能的振动抑制与控制。

English Abstract

Reducing the system order and requiring precise knowledge of the system states and mechanical parameters are of crucial significance for suppressing the mechanical resonance of double-inertia servo systems. Committed to this article, both an extended active resonance suppression (EARS) scheme and a dual-layer network using five improved sliding-mode observers (ISMOs) are presented in this article....
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SunView 深度解读

该技术主要应用于高精度伺服驱动领域,虽然与阳光电源核心的光伏逆变器和储能PCS产品存在差异,但其核心控制算法(滑模观测器与双层神经网络)在提升电力电子设备控制精度和鲁棒性方面具有参考价值。对于阳光电源的组串式逆变器及储能系统,在应对复杂电网环境下的谐振抑制、以及iSolarCloud平台中对电机类负载或工业驱动设备的智能化运维诊断,该方案中的自适应控制思想可作为技术储备,有助于提升系统在复杂机械耦合环境下的运行稳定性。