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基于多层感知机神经网络永磁同步电机模型预测电流控制建模仿真
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作者 肖威 王崇武 江明奕 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第6期1183-1191,共9页
永磁同步电机(PMSM)的传统有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)方法中,由于计算延时和硬件寄存器更新机制引入的周期性延迟,控制指令滞后于实际电机状态,削弱了动态响应和控制稳定性。为解决这一问题,引入两步有限集模型预测电流控制(... 永磁同步电机(PMSM)的传统有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)方法中,由于计算延时和硬件寄存器更新机制引入的周期性延迟,控制指令滞后于实际电机状态,削弱了动态响应和控制稳定性。为解决这一问题,引入两步有限集模型预测电流控制(T-FCS-MPCC),通过同时预测两步电流状态,在上一周期生成当前时刻的控制指令,从而有效降低控制延时的影响,并提升预测精度。然而,T-FCS-MPCC虽然改善了控制性能,但更复杂的计算逻辑增加了计算负担,降低了其实时性。为此,提出基于多层感知机(MLP)神经网络的方法,以数据驱动方式代替传统模型预测控制策略。MLP神经网络通过学习T-FCS-MPCC的优化规则,能够较好地复现其控制性能,且不需要在线控制计算。仿真研究表明,该方法在二次负载干扰下表现出良好的鲁棒性,进一步验证了其在电机控制中的应用潜力。 展开更多
关键词 PMSM FCS-MPCC t-fcs-mpcc 多层感知机神经网络控制 建模仿真
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