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基于免疫混沌反捕食粒子群算法的永磁同步电机鲁棒模型预测电流闭环控制策略
A Robust Model Predictive Current Closed-Loop Control With Parameter Estimation Strategy Based on Immune Chaotic Antipredator PSO for PMSM
| 作者 | Yang Zhang · Sicheng Li · Wenjing Yi · Yiping Yang · Kun Cao · Bing Luo |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2025年1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 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 模型预测电流控制 PMSM 参数估计 免疫混沌反捕食 PSO 鲁棒控制 电流波动 |
语言:
中文摘要
针对永磁同步电机(PMSM)模型预测电流控制(MPCC)中电流波动及控制性能依赖模型参数精度的问题,提出了一种基于免疫混沌反捕食粒子群优化(ICAPSO)的多参数估计鲁棒控制策略。该方法通过在线参数辨识提升了系统的鲁棒性与动态响应性能。
English Abstract
Aiming at the issues of the current fluctuation and dependence of the control performance on model parameters accuracy in model predictive current control (MPCC) for a permanent magnet synchronous motor (PMSM), a robust model predictive current closed-loop control strategy with multiparameter estimation based on immune chaotic antipredator particle swarm optimization (RMPCC-ICAPSO) algorithm is pr...
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SunView 深度解读
该研究提出的鲁棒模型预测控制(MPCC)及参数辨识策略,对阳光电源的电机驱动类产品具有参考价值。虽然阳光电源核心业务集中在光伏和储能,但在风电变流器及电动汽车充电桩的功率模块控制中,电机控制算法的鲁棒性至关重要。该算法通过ICAPSO优化参数,能有效降低系统对模型精度的依赖,提升变流器在复杂工况下的动态响应。建议研发团队关注该算法在风电变流器电机侧控制及充电桩高频功率变换中的应用潜力,以进一步优化控制精度并降低电流谐波。