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用于多相电机参数失谐的基于记忆的模型预测控制
Memory-Based Model Predictive Control for Parameter Detuning in Multiphase Electric Machines
| 作者 | Angel Gonzalez-Prieto · Ignacio Gonzalez-Prieto · Obrad Dordevic · Juan Jose Aciego · Jorge Montenegro · Mario Javier Duran · Mohammad Umar Khan |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2024年2月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 模型预测控制MPC PWM控制 多电平 |
| 相关度评分 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 模型预测控制 多相电机 参数失配 稳态误差 电流控制 电力驱动 |
语言:
中文摘要
模型预测控制(MPC)在多相电机驱动中应用广泛,但对参数失谐敏感且难以消除稳态误差。电流参考值与测量值之间的偏差会严重影响驱动性能。本文提出了一种基于记忆的MPC策略,旨在解决参数失谐问题并提升稳态控制精度。
English Abstract
Model predictive control (MPC) is a popular control technique to regulate multiphase electric drives (EDs). Despite the well-known advantages of MPC, it is sensitive to parameter detuning and lacks the capability to eliminate steady-state errors. The appearance of an offset between the reference and measured currents can significantly jeopardize the performance of the ED. This article suggests the...
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SunView 深度解读
该研究提出的基于记忆的MPC算法在提升系统鲁棒性和消除稳态误差方面具有显著优势。虽然本文聚焦于多相电机驱动,但其核心思想可迁移至阳光电源的储能变流器(PCS)及风电变流器控制中。在PowerTitan等大型储能系统中,面对复杂的电网环境和参数波动,引入记忆补偿机制有助于提升PCS在弱电网下的电流跟踪精度和动态响应能力。建议研发团队关注该算法在提升逆变器鲁棒性方面的潜力,特别是在应对电感参数漂移等实际工况下的应用价值。