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利用深度残差机器学习估计电机温度
Estimating Electric Motor Temperatures With Deep Residual Machine Learning
Wilhelm Kirchgassner · Oliver Wallscheid · Joachim Bocker · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年7月
针对牵引驱动应用中电机温度监测不足的问题，本文提出一种基于深度残差学习的温度估计方法。传统热模型依赖复杂的参数选择且受几何结构和冷却动力学影响，而该数据驱动方法通过深度学习模型，在无需精确物理建模的情况下，实现了对电机内部温度的精准预测，有效提升了系统的运行安全性与设计优化能力。
解读: 该技术在电机热管理方面的应用对阳光电源的电动汽车充电桩及风电变流器业务具有参考价值。通过深度学习替代传统的复杂热网络模型，可以更精准地预测功率模块或电机在极端工况下的温度，从而优化散热设计，提升产品功率密度。建议研发团队关注该方法在iSolarCloud平台中的应用，通过挖掘设备运行数据，实现对逆变...
考虑电流和转矩约束的永磁同步电机时间最优模型预测控制
Time-Optimal Model Predictive Control of Permanent Magnet Synchronous Motors Considering Current and Torque Constraints
Anian Brosch · Oliver Wallscheid · Joachim Böcker · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年7月
本文针对永磁同步电机（PMSM）驱动应用中的转矩动态性能问题，提出了时间最优控制（TOC）方法。针对现有TOC方法在瞬态运行中易导致过流及转矩超调的问题，研究了在满足电流和转矩约束条件下的优化控制策略，以实现最高控制动态性能。
解读: 该技术主要针对高性能电机驱动控制，与阳光电源的电动汽车充电桩（电机驱动相关模块）及风电变流器业务具有技术关联。在风电变流器中，优化转矩动态响应有助于提升风机在复杂电网条件下的稳定性；在充电桩领域，该算法可提升功率模块的动态响应速度。建议研发团队关注该MPC算法在降低计算复杂度方面的进展，以评估其在阳...
永磁同步电机六步运行的模型预测直接自控制
Model Predictive Direct Self-Control for Six-Step Operation of Permanent-Magnet Synchronous Machines
Mario Peña · Michael Meyer · Oliver Wallscheid · Joachim Böcker · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年10月
本文提出了一种模型预测直接自控制（MPDSC）策略，旨在优化永磁同步电机的电压利用率，从而提升电动驱动系统的功率和转矩输出能力。该方法克服了传统线性磁场定向控制（FOC）在六步运行模式下的局限性，特别适用于对功率密度要求极高的交通运输领域。
解读: 该技术对阳光电源的电动汽车充电桩及相关电机驱动业务具有重要参考价值。通过引入MPDSC策略，可以显著提升电机在高速区（六步运行模式）的电压利用率，从而提高驱动系统的功率密度和动态响应性能。建议研发团队将其应用于高性能充电桩的功率模块控制或未来潜在的电动交通动力总成解决方案中，以提升产品在严苛工况下的...
利用全局优化磁链观测器实现感应电机的精确转矩控制
Accurate Torque Control for Induction Motors by Utilizing a Globally Optimized Flux Observer
Marius Stender · Oliver Wallscheid · Joachim Bocker · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年11月
感应电机驱动的高精度转矩估计与控制在电动汽车等领域至关重要。开环转矩控制性能高度依赖于电机模型和磁链估计的准确性。本文提出了一种自适应卡尔曼滤波器，旨在通过优化磁链观测精度，解决感应电机在宽运行范围内的转矩控制难题，提升驱动系统的动态响应与稳态精度。
解读: 该研究聚焦于感应电机的高精度转矩控制，这对阳光电源的电动汽车充电桩及相关电机驱动控制技术具有参考价值。虽然阳光电源目前核心业务侧重于光伏与储能，但其在电力电子变换领域的深厚积累与电动汽车驱动控制算法高度同源。通过引入全局优化磁链观测器，可提升电机驱动系统的动态性能与效率，建议研发团队关注该算法在高性...
用于永磁同步电机模型预测电流控制的数据驱动递归最小二乘估计
Data-Driven Recursive Least Squares Estimation for Model Predictive Current Control of Permanent Magnet Synchronous Motors
Anian Brosch · Soren Hanke · Oliver Wallscheid · Joachim Bocker · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年2月
模型预测控制（MPC）的性能高度依赖于模型精度。传统的物理建模方法难以覆盖寄生效应且存在参数偏差。本文提出一种数据驱动的递归最小二乘（RLS）估计方法，旨在解决电机控制中参数不确定性问题，提升MPC在复杂工况下的控制鲁棒性与动态响应性能。
解读: 该技术主要针对永磁同步电机（PMSM）的控制优化，与阳光电源的电动汽车充电桩（电机驱动相关）及风电变流器业务具有技术关联。在风电变流器中，发电机侧控制同样面临参数漂移和模型不确定性问题，引入数据驱动的RLS参数估计可提升变流器在宽转速范围内的控制精度。建议研发团队关注该算法在复杂电网环境下对变流器动...
用于有限控制集模型预测控制的高利用率永磁同步电机长短期记忆递归最小二乘在线辨识
Long-Term Memory Recursive Least Squares Online Identification of Highly Utilized Permanent Magnet Synchronous Motors for Finite-Control-Set Model Predictive Control
Anian Brosch · Oliver Wallscheid · Joachim Bocker · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年2月
针对高功率密度永磁同步电机（PMSM）在强非线性磁饱和效应下的精确控制问题，本文提出了一种长短期记忆递归最小二乘（LTM-RLS）在线辨识方法。该方法旨在解决传统离线查表法在动态工况下精度不足的问题，为有限控制集模型预测控制（FCS-MPC）提供更准确的电机参数模型，从而提升转矩和电流控制性能。
解读: 该技术主要针对高性能电机驱动控制，与阳光电源的电动汽车充电桩及风电变流器业务具有一定关联。虽然阳光电源的核心产品侧重于光伏与储能，但该研究中提到的在线参数辨识与模型预测控制（MPC）算法，对于提升风电变流器在复杂电网环境下的动态响应速度，以及优化电动汽车充电桩中电机驱动系统的控制精度具有参考价值。建...
全调制范围内基于定子磁链谐波参考生成器的永磁同步电机模型预测转矩控制
Model Predictive Torque Control for Permanent-Magnet Synchronous Motors Using a Stator-Fixed Harmonic Flux Reference Generator in the Entire Modulation Range
Anian Brosch · Oliver Wallscheid · Joachim Bocker · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年4月
为提升永磁同步电机（PMSM）在高转速下的转矩与功率转换能力，本文提出了一种将谐波参考生成器（HRG）与脉冲削波（PC）方案集成至模型预测控制（MPC）框架的方法。该方案旨在实现直流母线电压的充分利用，从而在稳态及瞬态运行中获得最大功率输出。
解读: 该技术主要针对高性能电机驱动控制，与阳光电源的电动汽车充电桩及风电变流器业务具有技术关联性。在风电变流器中，优化电机侧（或发电机侧）的转矩控制与直流母线利用率，有助于提升变流器在宽转速范围内的效率与动态响应。建议研发团队关注该MPC框架下的谐波抑制与电压利用率提升策略，将其转化为针对风电变流器或未来...
针对内置式永磁同步电机
IPMSM）的最小先验知识与调试难度的有限集无传感器控制
Anian Brosch · Fabio Tinazzi · Oliver Wallscheid · Mauro Zigliotto 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年10月
本文提出了一种基于转子各向异性的无传感器控制方案，旨在降低电机驱动系统的成本并提高可靠性。针对传统方法依赖精确电机模型和繁琐人工调试的问题，该方案通过最小化先验知识需求和调试工作量，实现了高效的转子角度估计与驱动控制，提升了系统设计的便捷性。
解读: 该技术主要针对电机驱动控制，虽然阳光电源的核心业务侧重于光伏和储能，但该算法在风电变流器及电动汽车充电桩的电机驱动模块中具有潜在应用价值。特别是针对内置式永磁同步电机（IPMSM）的无传感器控制，能够有效降低传感器成本并提升系统鲁棒性。建议研发团队关注其“最小化先验知识”的自适应控制策略，这有助于优...
利用半桥和全桥配置实现宽电压增益应用的交错式单级LLC变换器设计
Interleaved Single-Stage LLC Converter Design Utilizing Half- and Full-Bridge Configurations for Wide Voltage Transfer Ratio Applications
Philipp Rehlaender · Frank Schafmeister · Joachim Bocker · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年9月
车载DC-DC变换器需在宽输入/输出电压范围内运行以适配电池荷电状态。传统方案采用两级架构，而本文提出一种交错式单级LLC变换器，通过结合半桥和全桥配置，有效提升了宽电压增益应用下的转换效率与功率密度，简化了系统架构。
解读: 该研究提出的宽电压增益LLC拓扑对阳光电源的电动汽车充电桩业务具有重要参考价值。随着高压快充技术的发展，充电桩模块需具备更宽的输出电压范围以兼容不同车型。该单级交错式架构有助于降低变换器体积，提升功率密度，并减少器件损耗。建议研发团队评估该拓扑在阳光电源车载充电模块或大功率直流快充桩中的应用潜力，特...
基于高压氮化铝陶瓷基板集成的氮化镓多芯片半桥功率模块
GaN-Based Multichip Half-Bridge Power Module Integrated on High-Voltage AlN Ceramic Substrate
Carsten Kuring · Mihaela Wolf · Xiaomeng Geng · Oliver Hilt 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年10月
本文提出了一种集成两个600V/170mΩ氮化镓（GaN）高电子迁移率晶体管的半桥功率模块。该设计通过集成栅极驱动级和部分直流母线电容，有效降低了寄生电路参数，并利用高压氮化铝（AlN）陶瓷基板实现了高效的散热方案，旨在提升电力电子系统的效率与功率密度。
解读: 该技术对阳光电源的户用光伏逆变器及小型化储能系统（如PowerStack）具有重要参考价值。随着功率密度要求的提升，GaN器件在小功率段的应用趋势明显。通过采用AlN基板和集成化设计，可显著降低寄生电感，提升开关频率，从而减小被动元件体积。建议研发团队关注该模块的散热集成方案，将其应用于下一代高频、...
用于半桥模式下降低结温及变压器磁通的LLC谐振变换器调制策略
LLC Resonant Converter Modulations for Reduced Junction Temperatures in Half-Bridge Mode and Transformer Flux in the On-the-Fly Morphing Thereto
Philipp Rehlaender · Oliver Wallscheid · Frank Schafmeister · Joachim Bocker · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年11月
本文探讨了LLC谐振变换器在宽电压增益范围下的应用挑战。通过全桥逆变器采用多种调制模式，特别是通过固定桥臂开关状态实现半桥模式，可有效扩展工作范围。研究重点在于优化调制策略以降低开关管结温及变压器磁通，提升变换器在宽范围电压输入下的效率与可靠性。
解读: 该研究对阳光电源的户用及工商业光伏逆变器、储能变流器（PCS）具有重要参考价值。LLC拓扑是高功率密度DC-DC变换的核心，通过优化调制策略实现宽电压范围下的高效运行，能显著提升阳光电源ST系列及PowerStack储能系统在电池电压波动时的转换效率。此外，降低结温和磁通的策略有助于提升功率模块的长...