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基于转矩前馈技术的内置式永磁同步电机弱磁控制改进
Improved Flux-Weakening Control of IPMSMs Based on Torque Feedforward Technique
Yuzheng Chen · Xiaoyan Huang · Jun Wang · Feng Niu 等7人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年12月
本文提出了一种改进的内置式永磁同步电机（IPMSM）弱磁控制算法，通过优化定子磁链指令调节部分，利用考虑电机参数变化的查找表推导电流指令。该算法具有转矩最大化和高转矩稳定性的优点，并通过实验验证了其有效性。
解读: 该技术主要针对内置式永磁同步电机（IPMSM）的控制优化，与阳光电源的电动汽车充电桩业务及储能系统中的电机驱动控制具有技术关联性。在充电桩功率模块的辅助电机控制或未来涉及电机驱动的系统集成方案中，该算法提出的转矩前馈与弱磁控制优化策略，有助于提升电机在高速运行区间的转矩响应速度与稳定性。建议研发团队...
面向未来航空应用的高速双三相永磁电机驱动无传感器控制设计与稳定性分析
Sensorless Control Design and Stability Analysis of High-Speed Dual Three-Phase Permanent Motor Drive for Future Aircraft Applications
Guangdong Bi · Yuzheng Chen · Kaixuan Wang · Shengyu Cao 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年11月
双三相永磁同步电机（PMSM）凭借高功率密度和故障容错能力，成为“更多电飞机”应用的热门方案。模型参考自适应系统（MRAS）是常用的无传感器控制方法。针对航空发动机高速运行对离散化设计提出的更高要求，本文提出了一种改进的控制策略及稳定性分析方法。
解读: 该文献聚焦于航空领域的高速电机无传感器控制及离散化稳定性，与阳光电源核心的光伏及储能业务虽存在技术跨度，但其核心算法逻辑（如MRAS、高速电机控制）对阳光电源的电机驱动技术储备具有参考价值。特别是其对高速运行下的离散化稳定性分析，可为阳光电源风电变流器及未来高性能电机驱动产品的控制算法优化提供理论借...
基于交叉支路电流传感器连接的开关磁阻电机驱动功率开关短路故障诊断
Power Switch Short-Circuit Fault Diagnosis for SRM Drives With Cross-Branch Current Sensors Connection
Jun Cai · Yuzheng Wang · Adrian David Cheok · Ying Yan 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年6月
本文提出了一种针对开关磁阻电机（SRM）驱动系统功率变换器的短路故障诊断方案。通过引入交叉支路电流传感器连接结构及电流重构方案，有效提取了电流波形及短路故障特征，实现了对功率开关短路故障的快速诊断与分类。
解读: 该研究关注电力电子变换器功率器件的故障诊断技术，对提升电力电子设备的可靠性具有参考价值。虽然阳光电源的核心业务集中在光伏逆变器、储能PCS及风电变流器，而非开关磁阻电机驱动，但其提出的“交叉支路电流传感器连接”及“电流重构”思路，可借鉴应用于阳光电源大功率组串式逆变器或PowerTitan储能变流器...
一种具有快速动态响应的内置式永磁同步电机MTPA虚拟信号注入控制方法
An Accurate Virtual Signal Injection Control of MTPA for an IPMSM With Fast Dynamic Response
Jun Wang · Xiaoyan Huang · Dong Yu · Yuzheng Chen 等9人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2018年9月
本文提出了一种基于虚拟信号注入的内置式永磁同步电机（IPMSM）最大转矩电流比（MTPA）控制策略。通过在电流角中注入小幅方波信号，实现对MTPA点的精确跟踪，并利用提取的电磁转矩导数对初始电流设定值进行补偿，从而在保证稳态精度的同时，显著提升了系统的动态响应速度。
解读: 该技术主要应用于永磁同步电机（PMSM）的高性能驱动控制。阳光电源在风电变流器及电动汽车充电桩（电机驱动相关模块）领域有广泛布局。虽然该文侧重于电机侧控制，但其提出的虚拟信号注入与快速动态响应算法，可优化风电变流器在低风速或变载工况下的转矩控制精度，提升风电机组的发电效率。同时，对于未来布局的高效电...
基于物理信息注意力残差网络的电池智能温度预警模型
Battery intelligent temperature warning model with physically-informed attention residual networks
Xue Ke · Lei Wang · Jun Wang · Anyang Wang 等12人 · Applied Energy · 2025年6月 · Vol.388
摘要 电动汽车的快速发展对锂离子电池的热安全管理提出了更高要求。传统的物理模型需要大量离线参数辨识，在计算效率与模型保真度之间难以平衡；而数据驱动方法虽然精度较高，但缺乏可解释性，且在不同工况下需要大量数据支持。为应对上述挑战，本文提出了一种物理信息引导的注意力残差网络（Physics-Informed Attention Residual Network, PIARN），该模型将改进的非线性双电容模型与热集总模型嵌入到物理引导的循环神经网络框架中，从而提升了模型的可解释性与泛化能力。所设计的残...
解读: 该物理信息引导的电池温度预警技术对阳光电源储能系统具有重要价值。PIARN模型结合物理模型与深度学习,可集成至ST系列PCS和PowerTitan储能系统的BMS热管理模块,实现0.1°C精度的在线温度预测和近100%准确率的热预警。其轻量化物理模型与残差网络架构适合边缘计算部署,可通过iSolar...