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基于RBF神经网络非线性扰动观测器的PMSM驱动系统自适应高阶滑模低速控制
Adaptive High-Order Sliding-Mode Low-speed Control With RBF Neural Network Nonlinear Disturbance Observer for PMSM Drive System
Weichao Wang · Yongqiang Ye · Xudong Chen · Yongchao Yuan · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年8月
针对永磁同步电机（PMSM）在低速运行中受摩擦转矩、齿槽转矩及不确定扰动影响显著的问题，本文提出了一种基于RBF神经网络非线性扰动观测器的自适应积分高阶滑模复合控制器（AIHOSMC），有效提升了低速控制的鲁棒性与精度。
解读: 该技术主要针对永磁同步电机（PMSM）的精密控制，在阳光电源的产品线中，可应用于风电变流器及储能系统中的电机驱动控制环节。高阶滑模控制与RBF神经网络观测器的结合，能显著提升电机在低速或复杂工况下的转矩平稳性与动态响应能力。建议研发团队关注该算法在风电变流器低风速运行优化，以及储能系统辅助设备（如液...