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一种基于DSVM的MPC策略及励磁电感在线辨识方法用于直线感应电机推力脉动抑制
A DSVM-Based MPC Strategy With Magnetizing Inductance Online Identification Method for Thrust Ripple Suppression in Linear Induction Machine
| 作者 | Yingcong Guo · Wei Xu · Jian Ge · Han Xiao · Yirong Tang · Yongdao Shangguan |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年8月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 模型预测控制MPC PWM控制 |
| 相关度评分 | ★★ 2.0 / 5.0 |
| 关键词 | 直线感应电机 DSVM-MPC 推力脉动 参数鲁棒性 在线辨识 模型预测控制 |
语言:
中文摘要
针对直线感应电机(LIM)传统DSVM-MPC策略存在的电流谐波大、推力脉动高及参数鲁棒性差的问题,本文提出了一种改进的控制策略。通过引入励磁电感在线辨识方法,有效提升了模型预测控制在参数变化下的鲁棒性,并优化了电压矢量选择,在有限计算负担下显著降低了推力脉动。
English Abstract
The conventional discrete space vector modulation-based model predictive control (DSVM-MPC) strategies in linear induction machines (LIMs) have two problems, one is that the current harmonics and thrust ripple are large as accuracy of the voltage vector (VV) is insufficient under the limited computational burden, and the other is that the parameter robustness is poor. To solve these problems, an i...
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SunView 深度解读
该文献聚焦于电机控制算法的优化,特别是针对推力脉动抑制和参数鲁棒性的提升。虽然阳光电源的核心业务集中在光伏逆变器、储能PCS及风电变流器,而非直线电机驱动,但其提出的“模型预测控制(MPC)”与“参数在线辨识”技术在电力电子领域具有通用性。建议研发团队关注该文献中的MPC优化算法,可将其迁移至阳光电源的储能变流器(PCS)或风电变流器控制中,以提升系统在弱电网环境下的动态响应速度和参数适应能力,从而增强产品的电网适应性。