← 返回
一种基于自适应权重更新的永磁同步电机监督学习预测控制方法
An Adaptive Weight Update Based Supervised Learning Predictive Control Method for PMSM
| 作者 | Sen Hong · Yixiao Luo · Kai Yang · Shuangxia Niu · Jincheng Yu |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2026年4月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | 模型预测控制MPC 机器学习 PWM控制 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 | 监督学习 预测控制 PMSM 在线更新 控制复杂度 数据需求 电力电子 |
语言:
中文摘要
针对现有基于学习的预测控制方法依赖大规模离线训练数据的问题,本文提出了一种监督学习连续控制集预测方法。该方法仅需当前采样数据即可实现控制器的在线更新,显著降低了实现复杂度和数据需求。
English Abstract
The existing learning-based predictive control methods rely on large amounts of data for offline training. To address this issue, this article proposes a supervised learning-based continuous control set predictive method, which only requires the sampling data at the current time to achieve online updates of the controller, significantly reducing implementation complexity and data requirements. Spe...
S
SunView 深度解读
该算法在电机控制领域的创新,对于阳光电源的风电变流器及储能系统中的电机驱动控制具有重要参考价值。其在线自适应更新机制能有效提升变流器在复杂工况下的动态响应性能,减少对离线训练数据的依赖,降低研发与调试成本。建议研发团队将其应用于风电变流器的高性能控制策略优化中,并探索其在PowerTitan等大型储能系统PCS功率模块控制中的迁移应用,以提升系统在弱电网环境下的鲁棒性与控制精度。