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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:康加逸 于新红 汪凤翔 KANG Jia-yi;YU Xin-hong;WANG Feng-xiang(Fuzhou University,Fuzhou 350108,China;不详)
机构地区:[1]福州大学,电气工程与自动化学院,福建福州350108 [2]中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心,电机驱动与功率电子国家地方联合工程中心,福建泉州362216
出 处:《电力电子技术》2023年第8期17-20,共4页Power Electronics
基 金:国家自然科学基金(5277070);福建省科技计划(2021T3064)。
摘 要:传统三电平中点箝位型(NPC)逆变器预测控制系统性能依赖模型精度,当受到外部扰动时,容易出现参数失配导致控制性能下降。针对该问题,此处提出一种基于线性扩张状态观测器(LESO)的无模型预测电流控制(MFPCC)方法。首先,建立超局部模型代替原有数学模型,降低系统物理参数依赖;其次,设计LESO实时估计超局部模型的未知扰动部分,增强控制系统鲁棒性;再次,采用多步预测和参考信号拉格朗日外推法对系统延时问题进行补偿,提升系统稳态性能。最后,实验结果验证了所提策略的有效性。The performance of conventional three-level neutral-point-clamped(NPC)inverter predictive control system depends on model accuracy.When the predictive control system is subject to external perturbations,it is prone to parameter mismatch leading to control performance degradation.To solve this problem,a model-free predictive current control(MFPCC)method is proposed based on linear extended state observer(LESO).Firstly,an ultra-local model is established to replace the original mathematical model to reduce the dependence on the system physical parameters.Secondly,LESO is designed to estimate the unknown disturbance part of the ultra-local model in real time to enhance the robustness of the control system.Thirdly,multi-step prediction and reference signal Lagrangian extrapolation are used to compensate for the system delay problem and improve the system's steady-state performance.Finally,the experimental results verify the effectiveness of the proposed strategy.
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