找到 2 条结果
形态诱导的状态跌落补偿器：零速跌落电动机补偿方案
Form Induced State-Drop Compensator: Compensation Scheme in Electric Motors With Zero-Speed Drop
Zhenxiao Yin · Shaoliang Zhou · Yujia Zhang · Yuxuan Liang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年5月
针对电力系统与机械系统中的突发外部扰动，本文提出了一种受PID控制启发的新型形态诱导控制方案。该方案旨在解决电动机在零速状态下的跌落问题，通过补偿机制有效抑制扰动影响，提升系统动态响应性能与抗干扰能力。
解读: 该文章提出的新型抗扰动控制方案在电机驱动领域具有参考价值，可应用于阳光电源的电动汽车充电桩功率模块控制或风电变流器电机侧控制。虽然文章聚焦于电动机，但其“形态诱导”的补偿思路对于提升逆变器在弱电网环境下的动态抗扰能力具有借鉴意义。建议研发团队关注该控制算法在复杂工况下对系统稳定性（如抑制电流谐波或负...
基于微型神经网络的永磁同步电机超局部无模型预测控制
Tiny Neural Network-Based Ultra-Local Model-Free Predictive Control for PMSMs
Yang Shen · Zhenxiao Yin · Fobao Zhou · Yujia Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年1月
针对无模型预测控制器参数整定困难的问题，本文提出了一种基于微型神经网络的在线自学习方法。通过分析电机电压与电流的物理关系，设计了结合微型神经网络模块的增量式无模型预测控制方案，实现了控制参数的自适应优化，提升了永磁同步电机的动态响应性能与鲁棒性。
解读: 该技术主要针对电机驱动控制，与阳光电源的电动汽车充电桩（功率模块控制）及风电变流器（电机侧控制）业务具有较强相关性。微型神经网络的引入能有效降低对电机精确数学模型的依赖，提升变流器在复杂工况下的控制精度和动态响应。建议研发团队关注该轻量化AI算法在风电变流器及充电桩功率模块中的应用，以优化电流环控制...