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基于深度确定性策略梯度方案的电动汽车新型永磁同步电机控制的实时SIL验证
Real-Time SIL Validation of a Novel PMSM Control Based on Deep Deterministic Policy Gradient Scheme for Electrified Vehicles
Soumava Bhattacharjee · Sukanta Halder · Ye Yan · Aiswarya Balamurali 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2022年8月
本文探讨了电动汽车应用中永磁同步电机（PMSM）的矢量控制问题。针对传统控制技术在处理非线性电机参数及参数整定方面的局限性，提出了一种基于深度确定性策略梯度（DDPG）的强化学习控制方案，并通过实时软件在环（SIL）仿真验证了其性能。
解读: 该研究利用深度强化学习优化电机控制，对阳光电源的电动汽车充电桩业务具有重要参考价值。随着充电桩向高功率、高效率及智能化方向发展，引入AI算法优化功率变换模块的控制策略，可显著提升系统在复杂工况下的动态响应能力和效率。建议研发团队关注该技术在充电桩功率模块控制中的应用，通过强化学习替代传统PID整定，...