找到 5 条结果 · IEEE Transactions on Industrial Electronics
基于功率硬件在环的感应电机模拟器的谐波补偿
Harmonic Compensation of a Power-Hardware-in-the-Loop Based Emulator for Induction Machines
Seyedeh Nazanin Afrasiabi · Mohammad Babaie · Chunyan Lai · Pragasen Pillay · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年3月
基于功率硬件在环（PHIL）的电机仿真系统利用可控功率变换器来模拟电机的运行特性。本文针对并网三相感应电机（IM）提出了一种基于PHIL的电机仿真系统。通常，在电机仿真系统中采用开关型电压源逆变器（VSI）作为仿真变换器。然而，VSI会给电机仿真系统引入各种谐波。这些谐波主要源于死区时间、开关元件和控制信号。这些谐波会降低电机仿真的精度。因此，研究并补偿电机仿真系统中仿真变换器的谐波十分重要。由于死区时间是这些谐波的一个重要来源，本文将首先详细分析死区时间对电机仿真的影响。随后，开发了一种基于人...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于功率硬件在环（PHIL）的电机仿真技术具有重要的战略价值。该技术通过受控功率变换器模拟感应电机行为，其核心在于解决电压源逆变器（VSI）引入的谐波问题，这与我们在光伏逆变器和储能变流器领域面临的技术挑战高度契合。 该研究提出的人工神经网络（ANN）谐波补偿技术对阳...
基于长时域FCS-MPC训练的一维卷积神经网络用于FPGA平台电力电子变换器控制——以Si/SiC混合变换器为例
Long-Horizon FCS-MPC Trained 1-D Convolution Neural Networks for FPGA-Based Power-Electronic Converter Control With a Si/SiC Hybrid Converter Case Study
Ning Li · Hao Yu · Stephen Finney · Paul D. Judge · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025年2月
传统的电力电子长时域有限控制集模型预测控制（FCS - MPC）在实时实现方面存在两个主要问题：1）计算负担和延迟；2）对现场可编程门阵列（FPGA）等实时平台的硬件资源要求较高。为解决这些问题，研究人员提出利用模型预测控制结果作为离线训练数据来训练人工神经网络（ANN），并将其应用于实时控制器中，以替代原有的模型预测控制模型。通过这种方式，人工神经网络减轻了在线计算负担和对硬件资源的需求。本文提出了一种基于FPGA的用于长时域FCS - MPC的一维卷积神经网络（CNN）。为进一步简化网络模型...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于FPGA的一维卷积神经网络（CNN）控制技术对我们的核心产品线具有重要战略价值。该技术通过机器学习方法解决了长时域有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）在功率电子变换器中的实时实现难题，这与我们在光伏逆变器、储能变流器等产品中面临的控制性能优化需求高度契合。 技...
基于机器学习的有源中点钳位逆变器多目标自动设计案例研究
A Case Study of Multiobjective Automatic Design for Active Neutral Point Clamped Inverter Based on Machine Learning
Jianing Wang · Ruiyuan Wang · Zhicheng Gao · Feishuang Sun 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年12月
传统的变流器设计遵循顺序流程，通常包括拓扑设计、调制设计、元件设计、性能设计及其内部迭代。这种方法严重依赖人工经验且耗时较长，尤其是对于采用宽禁带器件所强调的多目标设计而言，宽禁带器件的使用加剧了设计目标之间的冲突。计算机辅助虚拟样机方法，简称为建模与优化，仍然受到建模过程中数值计算耗时较长的阻碍，并且在优化过程中无法响应设计要求的变化。为应对这些挑战，本文提出了一种基于机器学习的电力变流器自动设计的高级概念，将基于人工神经网络（ANN）的建模与基于深度强化学习（DRL）的优化相结合。所提出的方...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于机器学习的有源中点钳位（ANPC）逆变器多目标自动设计技术具有重要的战略价值。该技术突破了传统逆变器设计中拓扑-调制-器件-性能的串行迭代模式，通过结合人工神经网络建模和深度强化学习优化，能够在效率、体积、成本、电流纹波和共模噪声等多维目标间实现智能权衡，这正契合阳...
三相串联端部绕组电压源逆变器的改进调制方法
Improved Modulation for Three-Phase Series-End Winding Voltage-Source Inverters
Zhi Chen · You Zhou · Feifan Guo · Christopher H. T. Lee · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年10月
为拓宽开放式绕组永磁同步电机（OEW - PMSM）驱动系统的调速范围并减少电力电子器件，本文采用了串联端绕组拓扑结构。提出了一种简化的调制策略。与空间矢量脉宽调制（SVPWM）相比，所提出的调制方法在ABC坐标系下计算四个桥臂的占空比。它避免了复杂的扇区识别和电压矢量分配计算，可简化控制器设计。串联端绕组拓扑结构的不对称性导致三相死区时间电压误差不对称。本文分析了死区时间的特性，并提出了一种新颖的死区时间补偿策略以消除电流谐波。采用自适应线性神经元（Adaline）神经网络（ANN）算法进行谐...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这篇论文提出的串联端绕组三相逆变器改进调制技术具有重要的参考价值，特别是在电动汽车驱动系统和储能变流器领域的应用潜力值得关注。 该技术针对开端绕组永磁同步电机驱动系统，通过串联端绕组拓扑结构实现了速度范围扩展和功率器件简化。这与阳光电源在储能PCS（储能变流器）和电动汽车...
一种考虑参数扰动的CLLC型DAB变换器ANN辅助参数设计方法
An ANN-Aided Parameter Design Method for CLLC-Type DAB Converters Considering Parameter Perturbation
Ning Wang · Yongbin Jiang · Weihao Hu · Yanbo Wang 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年9月
电力电子元件参数的分散性会影响CLLC型双有源桥（DAB）变换器的期望输出电压，尤其在预算有限的大规模生产中。为了在大规模应用中使CLLC型DAB变换器在制造公差影响下的不一致性降至最低，本文提出了一种基于人工神经网络（ANN）的新型谐振元件参数设计方法。此外，首次开发了基于人工神经网络的数据驱动概率密度函数模型，以描绘元件参数在允许公差范围内的分布情况。此外，为了提高参数设计过程中的数据处理效率，提出了一种批量归一化方法，可自动将原始数据集分批转换为归一化数据集。通过将MATLAB与LTspi...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于人工神经网络的CLLC型双有源桥变换器参数设计方法具有重要的工程应用价值。CLLC-DAB变换器作为储能系统和光伏逆变器中关键的DC-DC变换拓扑，其性能一致性直接影响产品的可靠性和规模化生产成本。 该技术的核心价值在于解决大规模生产中的关键痛点。在阳光电源的储能...