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同步电机驱动的数据驱动预测控制的实时可行性
Real-Time Feasibility of Data-Driven Predictive Control for Synchronous Motor Drives
Paolo Gherardo Carlet · Andrea Favato · Riccardo Torchio · Francesco Toso 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2023年2月
数据驱动控制范式通过直接利用原始数据进行控制输入选择，克服了传统控制器设计中模型辨识的难题。本文重点研究了数据驱动预测控制算法，探讨了其在同步电机驱动中的实时应用可行性，旨在解决复杂系统建模困难及动态响应优化问题。
解读: 该技术对阳光电源的电机驱动类业务（如风电变流器）及电动汽车充电桩的功率模块控制具有重要参考价值。数据驱动预测控制（Data-Driven Predictive Control）能够摆脱对精确数学模型的依赖，在电机参数摄动或非线性工况下表现出更强的鲁棒性。建议研发团队在风电变流器的高性能控制策略中引入...
数据驱动的同步电机驱动连续集预测电流控制
Data-Driven Continuous-Set Predictive Current Control for Synchronous Motor Drives
Paolo Gherardo Carlet · Andrea Favato · Saverio Bolognani · Florian Dorfler · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年6月
本文探讨了从基于模型的控制向数据驱动最优控制策略的转变。针对电机驱动领域，提出了一种数据驱动的连续集模型预测电流控制方法，旨在克服传统预测控制对电机参数精确模型的依赖，提升控制系统的鲁棒性与动态性能。
解读: 该技术主要针对电机驱动控制，虽然阳光电源核心业务侧重于光伏逆变器和储能变流器（PCS），但其底层控制逻辑与电机驱动中的电流预测控制具有高度同源性。该数据驱动控制策略可应用于阳光电源的组串式逆变器及PowerTitan储能变流器的电流环优化，通过减少对电感等参数的依赖，提升在弱电网或复杂工况下的并网电...