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一种基于误差修正级联ESO和误差变换自适应RBF神经网络的永磁同步电机速度控制增强型自抗扰控制方法
An Enhanced Active Disturbance Rejection Control Method for PMSM Speed Control Using Error-Corrected Cascaded ESO and Error-Transformed Adaptive RBF Neural Network
Yuxin Kang · Yongting Deng · Chuanlong Zhai · Wenjie Li 等8人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年4月
针对复杂工况下永磁同步电机（PMSM）系统受非周期性和周期性扰动影响导致速度控制性能下降的问题，本文提出了一种增强型自抗扰控制（ADRC）方法。该方法通过级联扩展状态观测器（ESO）修正误差，并结合误差变换自适应RBF神经网络，有效提升了系统的抗扰动能力和动态响应性能。
解读: 该研究提出的增强型ADRC算法在电机高精度控制方面具有显著优势，与阳光电源的业务关联主要体现在风电变流器及电动汽车充电桩的电机驱动控制领域。风电变流器在复杂电网环境下对转矩脉动和速度控制精度要求极高，该算法可提升变流器应对电网扰动的鲁棒性。此外，在充电桩的功率模块控制或未来储能系统中的旋转机械控制中...