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控制与算法 模型预测控制MPC PWM控制 ★ 3.0

用于永磁同步电机驱动的改进无模型预测电流控制的自适应超局部时间序列

Adaptive Ultralocalized Time-Series for Improved Model-Free Predictive Current Control on PMSM Drives

语言:

中文摘要

针对无模型预测控制中数据驱动模型结构固定及计算量大的问题,本文提出了一种自适应超局部时间序列方法。该方法旨在提升永磁同步电机(PMSM)驱动系统的控制性能,通过消除参数失配的影响,增强系统在复杂工况下的鲁棒性,为电机驱动控制提供了一种更高效、更精准的解决方案。

English Abstract

Since a data-driven model is adopted to describe the operating state of the plant in the model-free predictive control, it has been widely used in the motor driving realm to eliminate the influences caused by parameter mismatches and enhance the robustness of the system. However, due to the fixed model structure and heavy calculating process, it is difficult to obtain an improved control performan...
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SunView 深度解读

该技术主要针对电机驱动控制,与阳光电源的电动汽车充电桩(电机驱动相关模块)及风电变流器业务具有技术同源性。无模型预测控制(MFPC)能有效降低对电机参数的依赖,提升变流器在参数波动下的动态响应速度。建议研发团队关注该算法在风电变流器及储能PCS电机侧控制中的应用潜力,通过引入自适应超局部时间序列,优化变流器在弱电网或复杂负载下的电流跟踪精度,从而提升系统整体运行的稳定性与鲁棒性。