[发明专利]一种永磁同步电机无模型预测电流控制方法及系统在审

专利信息
申请号: 202310176317.X 申请日: 2023-02-23
公开(公告)号: CN115967322A 公开(公告)日: 2023-04-14
发明(设计)人: 张祯滨;欧路利可·巴巴悠米;周世昌;李海涛;李真;李建峰;王天一;张进 申请(专利权)人: 山东大学
主分类号: H02P21/22 分类号: H02P21/22;H02P21/13;H02P21/14;H02P21/00;H02P27/08;H02P27/12;H02P25/022
代理公司: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 董雪
地址: 250061 山东*** 国省代码: 山东;37
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 永磁 同步电机 模型 预测 电流 控制 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种永磁同步电机无模型预测电流控制方法,其特征在于,包括:

利用并联扩张状态观测器对永磁同步电机的总扰动进行观测;其中,所述并联扩张状态观测器的最佳宽带通过神经网络预测得到;

基于所述总扰动和最佳宽带构建永磁同步电机模型预测电流控制器,所述永磁同步电机模型预测电流控制器输出的电压矢量,通过SVPWM调制控制开关管的导通状态,实现对永磁同步电机的控制。

2.如权利要求1所述的一种永磁同步电机无模型预测电流控制方法,其特征在于,所述并联扩张状态观测器具体为:两个或两个以上的扩张状态观测器并联连接,每一个扩张状态观测器的输入为实测的系统电机定子电流输出信号,每一个扩张状态观测器输出的扰动分量之和为总扰动,每一个扩张状态观测器输出的观测状态分量之和为电机定子电流的观测量。

3.如权利要求1所述的一种永磁同步电机无模型预测电流控制方法,其特征在于,当扩张状态观测器数量为3个时,各扩张状态观测器的输出为:

其中,为第j个扩张状态观测器输出的观测扰动分量,观测的总扰动为为第j个扩张状态观测器输出的状态观测分量,总的状态观测量为a为一个恒定的输入增益,y(t)表示系统输出信号,u(t)为输入信号,ω0为观测器的带宽。

4.如权利要求1所述的一种永磁同步电机无模型预测电流控制方法,其特征在于,并联扩张状态观测器的最佳宽带通过神经网络预测得到,所述神经网络的输入包括:电流谐波约束、αβ轴定子电流、q轴电流变化率以及q轴电流变化的峰值;所述神经网络的输出为最佳带宽ω0(opt)

5.如权利要求1所述的一种永磁同步电机无模型预测电流控制方法,其特征在于,基于所述总扰动和最佳宽带构建永磁同步电机模型预测电流控制器,永磁同步电机模型预测电流控制器的模型具体为:

其中,(k)表示变量第k时刻的值,(k+1)表示变量在第k+1时刻的值,表示基于并联扩张状态观测器估计的定子电流,Ts表示系统采样时间,是激活函数,κ为激活函数调节系数,是输出权重矩阵,γ1、γ2分别为观测器参数,ω0为神经网络输出的最佳带宽,is=[iα iβ]T表示定子电流,为基于并联扩张状态观测器估计的系统扰动。

6.如权利要求1所述的一种永磁同步电机无模型预测电流控制方法,其特征在于,永磁同步电机模型预测电流控制器的输出为:

其中,为输出定子电压矢量,表示第(k+1)时刻PESO-ANN的观测的定子电流;表示第(k+1)时刻PESO-ANN的观测的总扰动;表示第(k+2)时刻的定子电流参考;表示第(k)时刻的定子电流参考;表示第(k)时刻的电机电角度;ω表示电机电角速度;Ts表示采样时间。

7.一种永磁同步电机无模型预测电流控制系统,其特征在于,包括:

状态观测模块,用于利用并联扩张状态观测器对永磁同步电机的总扰动进行观测;其中,所述并联扩张状态观测器的最佳宽带通过神经网络预测得到;

永磁同步电机控制模块,用于基于所述总扰动和最佳宽带构建永磁同步电机模型预测电流控制器,所述永磁同步电机模型预测电流控制器输出的电压矢量,通过SVPWM调制控制开关管的导通状态,实现对永磁同步电机的控制。

8.一种终端设备,其包括处理器和存储器,处理器用于实现指令;存储器用于存储多条指令,其特征在于,所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-6任一项所述的永磁同步电机无模型预测电流控制方法。

9.一种计算机可读存储介质,其中存储有多条指令,其特征在于,所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-6任一项所述的永磁同步电机无模型预测电流控制方法。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于山东大学,未经山东大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202310176317.X/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top