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基于自监督学习的伺服系统多参数优化框架
Self-Supervised Learning-Based Multiparameters Optimization Framework in Servo Systems
| 作者 | Hongjie Li · Gan Wang · Tingna Shi · Yanfei Cao · Chen Li · Changliang Xia |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年11月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 机器学习 强化学习 深度学习 |
| 相关度评分 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 伺服系统 自监督学习 参数优化 控制系统 机器学习 效率 稳定性 |
语言:
中文摘要
伺服控制系统存在多参数强耦合问题，导致优化过程面临效率与稳定性的双重挑战。传统基于系统建模的参数整定策略存在模型依赖性强、优化效率低、数据需求高及结构侵入性等问题。本文提出一种基于自监督学习的多参数优化框架，旨在解决上述难题，实现更高效、鲁棒的控制参数自动整定。
English Abstract
Servo control systems exhibit strong coupling among multiple control parameters, posing dual challenges of efficiency and stability during optimization. Traditional parameter tuning strategies based on systematic optimization often face difficulties, such as the need for precise modeling, low optimization efficiency, high dependence on data, and structural intrusiveness. This letter rethinks the p...
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SunView 深度解读
该研究提出的自监督学习参数优化框架，对于阳光电源的控制算法迭代具有参考价值。在组串式逆变器和PowerTitan储能系统的控制环路中，参数整定通常依赖于经验或精确模型，面对复杂电网环境（如弱电网）时，控制参数的自适应优化至关重要。该技术可应用于iSolarCloud智能运维平台，通过云端大数据分析与边缘侧自监督学习算法，实现逆变器与PCS控制参数的在线自动寻优，提升系统在不同工况下的动态响应性能与稳定性，减少现场调试工作量。