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基于改进差分进化算法优化RPROP神经网络的无轴承永磁薄片电机自抗扰控制
Active Disturbance Rejection Control of Bearingless Permanent Magnet Slice Motor Based on RPROP Neural Network Optimized by Improved Differential Evolution Algorithm
Chuang Sun · Huangqiu Zhu · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年3月
为提升无轴承永磁薄片电机（BPMSM）的抗扰动能力与悬浮力控制精度，本文提出了一种结合弹性反向传播神经网络（RPROPNN）与改进差分进化（IDE）算法的自抗扰控制（ADRC）策略。该方法通过优化神经网络参数，有效增强了系统在复杂工况下的动态响应与鲁棒性。
解读: 该研究聚焦于高性能电机控制算法，虽然BPMSM主要应用于高速离心机等特殊领域，但其核心的自抗扰控制（ADRC）与智能优化算法在阳光电源的业务中具有借鉴意义。特别是对于PowerTitan等储能系统中的PCS控制，以及风电变流器中对复杂工况的鲁棒性要求，引入神经网络进行参数自整定和抗扰动优化，有助于提...
基于改进差分进化算法的电动助力转向系统非对称隶属函数小波模糊神经网络控制器
Wavelet Fuzzy Neural Network With Asymmetric Membership Function Controller for Electric Power Steering System via Improved Differential Evolution
Ying-Chih Hung · Faa-Jeng Lin · Jonq-Chin Hwang · Jin-Kuan Chang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2015年4月
本文提出了一种基于改进差分进化（IDE）算法的非对称隶属函数小波模糊神经网络（WFNN-AMF）控制器，用于控制电动助力转向（EPS）系统中的六相永磁同步电机（PMSM）。文中详细描述了线控转向EPS系统及六相PMSM驱动系统的动力学模型，并通过IDE优化控制器参数以提升系统控制性能。
解读: 该研究涉及的高性能电机控制算法及非线性系统建模方法，对阳光电源的电动汽车充电桩及相关电力电子驱动技术具有参考价值。虽然目前阳光电源核心业务聚焦于光伏与储能，但随着公司在充电桩及电驱系统领域的布局，此类基于智能算法（如模糊神经网络与进化算法）的电机控制策略，可优化充电桩内部功率模块的动态响应及效率。建...
基于改进差分进化与选择性扰动的光伏模型参数辨识
Parameter Identification of Photovoltaic Models Using an Improved Differential Evolution With Selective Perturbation
Zhenghao Song · Chongle Ren · Zhenyu Meng · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年1月
光伏（PV）模型的合适参数设置对于准确预测实际光伏电池在各种条件下的电流 - 电压（I - V）特性起着至关重要的作用。然而，由于参数具有多峰性和非线性，其识别工作颇具挑战性。为此，我们提出一种基于选择性扰动的改进差分进化算法（SPIDE）来解决光伏模型的参数识别问题。本文的创新点可总结如下：首先，提出了一种基于种群中心的变异策略，用于扰动陷入停滞的个体。其次，提出了一种新的参数自适应技术，该技术根据进化的不同阶段，基于小波基函数和柯西分布生成缩放因子 $F$。第三，将基于 t 分布概率密度函数...
解读: 从阳光电源的业务角度来看，这项基于改进差分进化算法的光伏模型参数辨识技术具有重要的应用价值。准确的光伏模型参数是我们开发高性能逆变器、优化MPPT算法以及构建智能能源管理系统的基础。 该技术的核心价值在于解决了光伏电池I-V特性建模中的多模态和非线性难题。对于阳光电源而言，精确的参数辨识能够显著提...