找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Industry Applications
一种带重复和PI环节的线性机器学习模型预测控制方法在三相逆变器中的应用
A Linear Machine Learning-Based Model Predictive Control With Repetitive and PI Elements for a Three-Phase Inverter
Jianwu Zeng · Wei Qiao · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年6月
现有的基于机器学习（ML）的模型预测控制（MPC）方法要么不如采用二次规划（QP）的在线优化MPC，要么计算复杂度高，无法在资源受限的数字信号处理器（DSP）中实现。本文通过使用线性ML方法并添加额外的可解释特征来解决这两个问题。首先，从理论上证明了由QP - MPC生成的训练数据具有内在线性，因此可以使用线性ML方法，如线性神经网络（LNN）和线性支持向量回归（LSVR）来捕捉训练数据集的线性特征。线性运算将计算复杂度从 O(2n) 显著降低至 O(1)，从而使其能够在DSP中实现。其次，将具...
解读: 该线性ML-MPC技术对阳光电源ST系列储能变流器和SG系列光伏逆变器具有重要应用价值。通过线性化模型降低计算复杂度，可显著减轻控制器DSP/FPGA的运算负担，降低硬件成本；引入重复控制环节能有效抑制周期性谐波，提升并网电流THD性能，满足严格的电能质量标准；PI反馈增强的鲁棒性可应对电网阻抗波动...
一种基于滑模观测器的开绕组永磁同步电机鲁棒双矢量模型预测电流控制方法
A Robust Dual-Vector Model Predictive Current Control Scheme for Open-Winding Permanent Magnet Synchronous Motor Drives With Sliding Mode Observer
Yuelin Dong · Shuo Zhang · Chengning Zhang · Xueping Li 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年1月
为降低采用隔离直流电源的开绕组永磁同步电机（OW - PMSM）的开关频率并增强其参数鲁棒性，提出了一种结合滑模观测器（SMO）的新型双矢量模型预测电流控制（DV - MPCC）方法。首先，在采用隔离直流电源的OW - PMSM系统中提出了DV - MPCC，与传统无差拍预测电流控制（DPCC）方法相比，该方法可使OW - PMSM系统的开关频率降低50%。其次，将SMO创新性地应用于隔离式OW - PMSM，该观测器能够估计由采用隔离直流电源的OW - PMSM的定子电感、定子电阻和磁链失配所...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项针对开绕组永磁同步电机的双矢量模型预测控制技术具有显著的应用价值。该技术通过创新性地将滑模观测器与双矢量预测控制相结合，在降低开关频率50%的同时显著增强了参数鲁棒性，这对我们在储能系统、光储一体化解决方案以及新能源汽车驱动系统中的电机控制优化具有重要意义。 从产品应...