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基于超局部化时间序列的永磁同步电机无模型预测电流滑模控制策略
被引量：
9
1
作者
魏尧
柯栋梁
+2 位作者
黄东晓
汪凤翔
张祯滨
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期1022-1032,共11页
在复杂环境、多变负载工况中,由于时变电感参数、磁场耦合、铁心饱和等影响,电机控制精度及可靠性下降。为解决以上问题,该文充分利用时间序列模型反映电机电压、电流等状态变量之间关系,消除传统参数化建模的影响,提出基于超局部化时...
在复杂环境、多变负载工况中,由于时变电感参数、磁场耦合、铁心饱和等影响,电机控制精度及可靠性下降。为解决以上问题,该文充分利用时间序列模型反映电机电压、电流等状态变量之间关系,消除传统参数化建模的影响,提出基于超局部化时间序列的无模型预测电流滑模控制(SMC)方法。该方法将时间序列数据驱动模型超局部化,提升传统超局部模型精度,并采用递归最小二乘法(RLS)在线估计和更新模型中全部待定系数,实时精准响应当前系统工作状态。在此基础上,结合超局部时间序列模型,生成滑模控制函数,并设计Lyapunov方法验证函数趋近条件。实验结果表明,与传统控制方法相比,提出方法具有更强的鲁棒性、更优的电流质量和较低的系统噪声。
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关键词
无模型滑模控制
超局部化时间序列模型
递归最小二乘算法
数据驱动模型
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职称材料
基于时间序列的永磁同步电机连续控制集无模型预测电流控制
被引量：
12
2
作者
魏尧
柯栋梁
+2 位作者
黄东晓
汪凤翔
康劲松
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第22期6027-6038,共12页
时间序列数据驱动模型通过采样输入输出数据将被控对象在线拟合为离散传递函数,但在连续控制集(CCS)预测控制中直接应用存在困难。为了解决这个问题,该文结合最小二乘法,提出一种基于时间序列的永磁同步电机(PMSM)连续控制集无模型预测...
时间序列数据驱动模型通过采样输入输出数据将被控对象在线拟合为离散传递函数,但在连续控制集(CCS)预测控制中直接应用存在困难。为了解决这个问题,该文结合最小二乘法,提出一种基于时间序列的永磁同步电机(PMSM)连续控制集无模型预测电流控制方法。该方法通过拉格朗日法合理设计回归矢量,在线估算模型待定系数,并建立数据驱动模型预测所需变量。不仅从根本上消除了模型预测控制(MPC)中先验模型对被控对象时变物理参数的依赖,而且所得模型符合电机运动特性,有更高的模型精度和良好控制性能。仿真和实验结果验证了提出方法的有效性,以及在动态性能、电流质量和系统噪声方面的优势。
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关键词
无模型预测控制
时间序列模型
最小二乘估计算法
电流预测
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职称材料
题名
基于超局部化时间序列的永磁同步电机无模型预测电流滑模控制策略
被引量：
9
1
作者
魏尧
柯栋梁
黄东晓
汪凤翔
张祯滨
机构
电机
驱动与
功率
电子
国家
地方
联合
研究
中心
(
中国科学院
海西
研究院
泉州
装备
制造
研究
中心
)
山东大学电气工程
学院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期1022-1032,共11页
基金
国家自然科学基金(52277070)
中国博士后科学基金(2023M730598)
福建省科技计划(2021I0039)资助项目。
文摘
在复杂环境、多变负载工况中,由于时变电感参数、磁场耦合、铁心饱和等影响,电机控制精度及可靠性下降。为解决以上问题,该文充分利用时间序列模型反映电机电压、电流等状态变量之间关系,消除传统参数化建模的影响,提出基于超局部化时间序列的无模型预测电流滑模控制(SMC)方法。该方法将时间序列数据驱动模型超局部化,提升传统超局部模型精度,并采用递归最小二乘法(RLS)在线估计和更新模型中全部待定系数,实时精准响应当前系统工作状态。在此基础上,结合超局部时间序列模型,生成滑模控制函数,并设计Lyapunov方法验证函数趋近条件。实验结果表明,与传统控制方法相比,提出方法具有更强的鲁棒性、更优的电流质量和较低的系统噪声。
关键词
无模型滑模控制
超局部化时间序列模型
递归最小二乘算法
数据驱动模型
Keywords
Model-free sliding mode control
ultra-localized time series model
recursive least square algorithm
data-driven model
分类号
TM341 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
基于时间序列的永磁同步电机连续控制集无模型预测电流控制
被引量：
12
2
作者
魏尧
柯栋梁
黄东晓
汪凤翔
康劲松
机构
电机
驱动与
功率
电子
国家
地方
联合
研究
中心
(
中国科学院
海西
研究院
泉州
装备
制造
研究
中心
)
同济大学铁道与城市轨道交通
研究院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第22期6027-6038,共12页
基金
国家自然科学基金(52277070)
福建省科技计划(2022T3070)资助项目。
文摘
时间序列数据驱动模型通过采样输入输出数据将被控对象在线拟合为离散传递函数,但在连续控制集(CCS)预测控制中直接应用存在困难。为了解决这个问题,该文结合最小二乘法,提出一种基于时间序列的永磁同步电机(PMSM)连续控制集无模型预测电流控制方法。该方法通过拉格朗日法合理设计回归矢量,在线估算模型待定系数,并建立数据驱动模型预测所需变量。不仅从根本上消除了模型预测控制(MPC)中先验模型对被控对象时变物理参数的依赖,而且所得模型符合电机运动特性,有更高的模型精度和良好控制性能。仿真和实验结果验证了提出方法的有效性,以及在动态性能、电流质量和系统噪声方面的优势。
关键词
无模型预测控制
时间序列模型
最小二乘估计算法
电流预测
Keywords
Model-free predictive control
time series model
least square estimation algorithm
current prediction
分类号
TM341 [电气工程—电机]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于超局部化时间序列的永磁同步电机无模型预测电流滑模控制策略
魏尧
柯栋梁
黄东晓
汪凤翔
张祯滨
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
9
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职称材料
2
基于时间序列的永磁同步电机连续控制集无模型预测电流控制
魏尧
柯栋梁
黄东晓
汪凤翔
康劲松
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
12
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