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Model-Free Predictive Current Control for PMSM Drives Using an Improved Dynamic Linearization Data Model
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DOI：10.1109/TEC.2025.3596088.png)
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摘要
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模型预测控制在电力驱动领域已引起广泛关注，但其对显式模型的参数敏感性给进一步应用带来了固有挑战。本文提出了一种基于全形式动态线性化（FFDL）数据模型的改进型无模型预测电流控制（MFPCC）。通过伪梯度（PG）和估计算法，FFDL建模方法仅利用系统的输入-输出数据。然而，经典FFDL数据模型的精度高度依赖于PG初始值，该初始值与被控对象相关。为降低初始值依赖性，本文进一步采用对角增益矩阵改进FFDL技术，同时给出了稳定性分析和参数设计指导。该方法仅需简单的参数设计，即可基于输入-输出数据建立预测模型以应对不确定系统。最后，在配备三电平中性点箝位逆变器的PMSM实验平台上验证了所提方法的有效性。
Keyword:
Model-free predictive control (MFPC)
dynamic linearization (DL)
permanent magnet synchronous motor (PMSM)
期刊
IF:
5.4
论文数:
6.8K
被引数:
1.5W
机构
引用论文
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