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发表于
2025-11-20
|
更新于
2025-11-28
|
日志
|
总字数:
10
|
阅读时长:
1分钟
|
浏览量:
一级标题
公式测试
α
= 4
文章作者:
Josh Chen
文章链接:
https://joshchen9.github.io/2025/11/20/%E6%A8%A1%E6%9D%BF/
版权声明:
本博客所有文章除特别声明外,均采用
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测试
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无差拍预测电流控制(DPCC)及其鲁棒性提升策略
概述 传统FOC控制框架下的PI电流控制环节虽然结构简单,但是无法实现dq轴的完全解耦,因此无法实现最优的电流控制性能。常见的前馈解耦策略在电机参数失配的情况下,解耦效果下降,也有研究提出将内模控制策略或滑膜控制应用于电流控制环节,以消除参数摄动带来的影响,但是存在电流纹波增大和“抖振”等问题。模型预测电流控制MPCC就是将FOC中的PI电流控制环节替换为MPC控制,实现高度解耦,性能最优的电流调节。 MPCC可以分为有限集模型预测电流控制FCS-MPCC和连续集模型预测电流控制CCS-MPCC。FCS-MPCC通过计算不同逆变器电压矢量作用下电机下个时刻的dq轴电流,并根据最小价值函数的原则,选择最优的电压矢量,无需PWM调制环节。CCS-MPCC则是根据价值函数先计算出最优的电压矢量,再将最优的电压空间矢量输入PWM调制环节进行调制。CCS-MPCC可以预测单个或未来多个周期的电流,也可以使用多种价值函数以实现多目标优化。其中,专注于电流无差拍跟踪的单步CCS-MPCC也被称为无差拍预测电流控制(Deadbeat Predictive Current Control,D...
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