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基于深度强化学习的永磁同步电机自抗扰控制在多电飞机中的应用
Active Disturbance Rejection Control Based on Deep Reinforcement Learning of PMSM for More Electric Aircraft
| 作者 | Yicheng Wang · Shuhua Fang · Jianxiong Hu |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2023年1月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 强化学习 深度学习 PWM控制 |
| 相关度评分 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 自抗扰控制 深度强化学习 PMSM 弱磁控制 参数优化 电机控制 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种基于深度强化学习(DRL)的自抗扰控制器(ADRC),用于多电飞机的电机弱磁控制系统。这是人工智能算法首次引入ADRC电机控制系统,利用DRL实现参数的自动整定与优化,有效提升了复杂工况下电机控制的鲁棒性与动态性能。
English Abstract
In this article, an active disturbance rejection controller (ADRC) based on deep reinforcement learning (DRL) algorithm is proposed to be used in the flux weakening control (FWC) system of motors for more electric aircraft. Artificial intelligence algorithm is introduced into ADRC motor control system for the first time, and DRL is designed as the automatic tuning for the parameters optimization o...
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SunView 深度解读
该研究提出的‘DRL+ADRC’参数自整定策略,在电机控制领域具有前沿参考价值。对于阳光电源而言,该技术可应用于风电变流器及储能PCS的电机/变流器控制算法优化。在弱电网或复杂工况下,传统的PI控制或固定参数ADRC往往难以兼顾动态响应与稳定性,引入DRL进行参数自适应调整,有助于提升阳光电源产品在极端环境下的鲁棒性。建议研发团队关注该算法在复杂负载波动场景下的计算资源消耗,探索其在iSolarCloud智能运维平台辅助下的参数远程优化潜力。