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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于参数辨识的PMSM无权重系数模型预测控制方法，对永磁同步电机进行建模，根据电机的数学模型预测下一时刻的定子电流、有功转矩与无功转矩；设计代价函数包括有功转矩误差、无功转矩误差分量，由于二者为同一量纲，因此无需设计权重系数；然后利用模型参考自适应和扩展卡尔曼滤波对永磁体磁链、电感、定子电阻进行在线辨识，并将最终辨识结果带入预测模型以及代价函数中；根据代价函数最小原则选出最佳电压矢量，并在下一控制周期输出其对应的开关信号以驱动电机运转，本发明提供的控制方法解决了现有模型预测控制算法权重系数整定难以及电机参数失配导致控制精度下降的问题，提高模型预测控制的实用性以及系统鲁棒性。
主权项：1.基于参数辨识的PMSM无权重系数模型预测控制方法，其特征在于，对永磁同步电机在两相旋转坐标系下进行建模，根据电机的数学模型预测下一时刻的定子电流；再根据预测的定子电流以及瞬时功率理论预测基本电压矢量对应的下一刻的有功转矩与无功转矩；设计代价函数包括有功转矩误差、无功转矩误差分量；然后利用模型参考自适应和扩展卡尔曼滤波对电机参数进行在线辨识，将辨识的电感和永磁体磁链带入扩展卡尔曼滤波公式中对定子电阻进行在线辨识，并将最终辨识结果带入预测模型以及代价函数中；根据代价函数最小原则选出最佳电压矢量，并在下一控制周期输出其对应的开关信号以驱动电机运转。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于参数辨识的PMSM无权重系数模型预测控制方法
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