找到 3 条结果
基于人工智能技术的电机应用综述
Application of Artificial Intelligence-Based Technique in Electric Motors: A Review
Wangde Qiu · Xing Zhao · Andy Tyrrell · Suresh Perinpanayagam 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年10月
电机在工业领域应用广泛，提升其综合性能一直是研究热点。随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的AI方法被应用于电机领域，以实现更优的控制、监测与优化。
解读: 该文献探讨的AI技术在电机控制与故障诊断方面的应用，对阳光电源的业务具有参考价值。在风电变流器领域，AI算法可用于发电机侧的预测性维护及复杂工况下的自适应控制；在储能系统（如PowerTitan）的冷却风扇电机及PCS内部功率模块的健康状态监测中，引入机器学习模型可显著提升系统可靠性。建议研发团队关...
形态诱导的状态跌落补偿器：零速跌落电动机补偿方案
Form Induced State-Drop Compensator: Compensation Scheme in Electric Motors With Zero-Speed Drop
Zhenxiao Yin · Shaoliang Zhou · Yujia Zhang · Yuxuan Liang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月
针对电力系统与机械系统中的突发外部扰动，本文提出了一种受PID控制启发的新型形态诱导控制方案。该方案旨在解决电动机在零速状态下的跌落问题，通过补偿机制有效抑制扰动影响，提升系统动态响应性能与抗干扰能力。
解读: 该文章提出的新型抗扰动控制方案在电机驱动领域具有参考价值，可应用于阳光电源的电动汽车充电桩功率模块控制或风电变流器电机侧控制。虽然文章聚焦于电动机，但其“形态诱导”的补偿思路对于提升逆变器在弱电网环境下的动态抗扰能力具有借鉴意义。建议研发团队关注该控制算法在复杂工况下对系统稳定性（如抑制电流谐波或负...
一种具有齿隙的电力动力传动系统的切换预测控制器
A Switched Predictive Controller for an Electrical Powertrain System With Backlash
Andrea Formentini · Alberto Oliveri · Mario Marchesoni · Marco Storace · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年5月
本文提出了一种切换模型预测控制策略，用于解决通过弹性轴和齿轮连接的电机动力传动系统的速度调节问题，重点处理齿轮齿隙带来的非线性。系统采用分段仿射模型描述，并针对不同系统动态设计了相应的控制律，从而简化了控制实现。
解读: 该研究关注动力传动系统中的非线性控制（齿隙补偿），对阳光电源的电动汽车充电桩业务及风电变流器业务具有参考价值。在风电变流器中，传动链的机械共振与齿隙是影响控制稳定性的关键因素，该切换预测控制策略可提升变流器在复杂机械工况下的动态响应性能。建议研发团队关注该算法在处理非线性负载波动时的鲁棒性，以优化风...