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改进的同步磁阻电机模型预测转矩控制 被引量:2

IMPROVED MODEL PREDICTIE TORQUE CONTROL OF SYNCHRONOUS RELUCTANCE MOTOR
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摘要 针对同步磁阻电机模型预测转矩控制转矩脉动大且受电感参数影响大的问题,提出一种改进的同步磁阻电机模型预测转矩控制方法。利用带遗忘因子的递推最小二乘法对电感参数进行辨识,将辨识得到的电感参数用于模型预测转矩控制中,可提高模型预测控制中数学模型的准确性、减少电感参数变化对模型预测转矩控制性能的影响。引入离散空间矢量调制技术,该技术通过合成大量的虚拟矢量提高系统的稳态性能,同时提出一种电压矢量选择简化方法,避免计算全部电压矢量,可减少计算量。仿真结果表明,该方法转矩与磁链脉动小,具有良好的动稳态性能。 Aiming at the problem of large torque ripple and large influence of inductance parameters in synchronous reluctance motor model predictive torque control,an improved model predictive torque control method for synchronous reluctance motor is proposed.The recursive least square method with forgetting factor is used to identify the inductance parameters.The identified inductance parameters are used in the model predictive torque control,which improves the accuracy of the mathematical model in the model predictive control and reduces the influence of the change of inductance parameters on the performance of the model predictive torque control.Discrete space vector modulation technology is introduced,which improves the steady-state performance of the system by synthesizing a large number of virtual vectors.At the same time,a simplified method for voltage vector selection is proposed to avoid calculating all voltage vectors and reduce the amount of calculation.The simulation results show that this method has small torque and flux ripple and good dynamic and steady-state performance.
作者 赵正阳 杜钦君 凌辉 杨姝欣 冯晗 李存贺 Zhao Zhengyang;Du Qinjun;Ling Hui;Yang Shuxin;Feng Han;Li Cunhe(School of Electrical and Electronic Engineering,Shandong University of Technology,Zibo 255049,China)
出处 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期469-476,共8页 Acta Energiae Solaris Sinica
基金 国家自然科学基金(62076152) 山东省自然科学基金(ZR2020MF096) 山东省科技型中小企业创新能力提升工程项目(2021TSGC1109)。
关键词 风电机组 模型预测控制 参数辨识 转矩控制 同步磁阻电机 离散空间矢量调制 wind turbines model predictive control parameter identification torque control synchronous reluctance motor discrete space vector modulation
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