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感应电机驱动的多目标模糊决策模型预测转矩控制
Multiobjective Fuzzy-Decision-Making Predictive Torque Control for an Induction Motor Drive
| 作者 | Christian A. Rojas · Jose R. Rodriguez · Samir Kouro · Felipe Villarroel |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2017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 | ★★★ 3.0 / 5.0 |
| 关键词 | 模型预测控制 预测转矩控制 感应电机驱动 模糊决策 多目标优化 电力传动 |
语言:
中文摘要
本文针对感应电机驱动系统,提出了一种多目标模糊决策模型预测转矩控制(PTC)策略。传统预测控制多基于单一代价函数,难以平衡多个控制目标。该方法通过模糊逻辑优化多目标权重,在保持高性能与快速动态响应的同时,有效改善了系统的稳态性能与多目标协调能力。
English Abstract
In the recent years, the use of model predictive control in electrical drives has been widely reported both theoretically and experimentally. Predictive torque control has been developed to control induction motor drives, allowing high performance and fast dynamics. However, the optimization used in predictive torque control is based on a single cost function minimization, where control objectives...
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SunView 深度解读
该研究提出的多目标模糊决策模型预测控制(MPC)算法,对阳光电源的电机驱动类业务(如风电变流器、储能系统中的电机控制单元)具有参考价值。在风电变流器领域,通过引入模糊逻辑优化多目标代价函数,可进一步提升发电机侧的转矩响应速度并降低谐波含量。建议研发团队关注该算法在复杂工况下的计算复杂度和实时性,探索其在提升风电变流器动态性能及降低开关损耗方面的应用潜力,以增强产品在电网适应性方面的竞争力。