永磁同步电机解耦模型预测转矩控制策略的研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51907189
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0703.电机及其系统
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The model predictive torque control strategy (MPTC) for permanent magnet synchronous motor has many intelligent features, which is one of the important directions and hot spots in the development of modern motor control. However, the bottlenecks about poor robustness and complexity of the strategy are preventing MPTC from further development. In order to solve the above problems, the fundamental research contents are conducted as follows: the predictive model of the MPTC is decoupled based on the idea from direct torque control that voltage vector can be decomposed into independent flux component and torque component; in the finite control sets, multiple vector strategies and multi-step strategies are applied to ensure a certain steady state accuracy and have a fast dynamic response; in the continuous control sets, the non-beat decoupled MPTC and the non-cascading controller considering the targets and constraints of full-speed domain operation are respectively designed to achieve high-precision control; Based on the explicit model predictive theory and the combination of fuzzy decision and adaptive theory, the response speed and robustness of the decoupled MPTC are further improved. As a result, this project can provide theoretical basis for the application of decoupled MPTC under different control requirements and is of great research significance to accelerate the industrialization of decoupled MPTC for permanent magnet synchronous motor.
永磁同步电机模型预测转矩控制(Model Predictive Torque Control,简称MPTC)具有多种智能化特征,是现代电机控制领域发展的重要方向之一。但现有MPTC存在底层预测模型磁链和转矩不解耦的瓶颈问题,本项目以解决该问题为目标,拟开展以下基础研究:基于直接转矩控制中电压矢量可以分解为独立的磁链和转矩分量的思想,实现MPTC预测模型的解耦;在有限集下分别应用多矢量策略与多步策略,实现较高动态响应及稳态精度;在连续集下分别设计无差拍控制、考虑全速域运行目标与约束时的非级联控制器,实现高精度控制;基于显式模型预测理论、结合模糊决策和自适应理论,进一步提高解耦MPTC的算法响应速度和鲁棒性。本项目的研究成果将进一步提升MPTC的控制性能,具有重要的理论价值与意义。

结项摘要

针对现有永磁同步电机解耦模型预测转矩存在底层的磁链和转矩预测模型不解耦的瓶颈问题,在建立直接控制转矩和磁链系列算法保持定子磁链恒定再控制电磁转矩的核心控制理论基础之上,提出解耦的模型预测转矩控制并建立其数学模型,并提出一簇解耦模型预测转矩控制的实现方法,通过实验验证了所提算法的有效性。具体工作如下:.定量推导了正矢量、负矢量和零矢量对电磁转矩的控制作用,分析了每个控制周期固定的控制作用是单矢量解耦模型预测转矩控制转矩脉动较大的主要原因,提出增加对转矩控制有缓慢降低作用零矢量的双矢量优化策略和待选电压矢量集为正六边形的三矢量优化策略降低了转矩脉动,提出DMPTC的无差拍算法降低了电流谐波含量进一步提升了控制性能。.针对价值函数中权重系数整定复杂的问题,提出两种消除权重系数的控制策略的方法:将转矩偏差和磁链偏差利用无差拍理论转化为可以完全消除偏差的理想电压矢量,再利用价值函数滚动选择距离理想电压矢量最近的电压矢量为最优电压矢量;利用定子磁链坐标系下磁链和转矩的预测模型将转矩偏差推导为定子磁链增量的分量,无需价值函数直接构建定子磁链增量和三相桥臂占空比的关系实现控制。.针对有限集下解耦模型预测转矩控制稳态性能较差的问题,提出通过增加虚拟空间电压矢量扩展待选电压矢量集的方法来提高稳态性能,并提出将电压矢量的方向和模长完全离散化生成虚拟电压矢量的优化策略。为进一步提高稳态性能,提出了将电压矢量方向离散化后再结合占空比调制连续改变电压矢量模长生成虚拟电压矢量的优化策略。.针对连续集下模型预测转矩控制思路多局限于无差拍控制策略以及动态响应较差的问题,提出结构简单的转速、转矩及磁链双闭环控制策略。为提高稳态性能,基于转速、转矩和磁链的增量模型提出了双闭环级联模型预测控制策略。为进一步提高动态性能,通过构造降阶负载观测器消除速度MPC调节器,提出转速、转矩和磁链非级联模型预测控制策略。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(0)
永磁同步电机单矢量解耦模型预测转矩控制策略研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    电工电能新技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    班斐;连广坤;顾国彪;叶海来;丁海林
  • 通讯作者:
    丁海林
General-purpose controller for multiple types of magnetic bearing rotor systems
适用于多种类型磁力轴承转子系统的通用控制器
  • DOI:
    10.1016/j.egyr.2022.10.423
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
    Energy Reports
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Cheng Xu;Feng Zhao;Guxuan Xu;Guangkun Lian
  • 通讯作者:
    Guangkun Lian
基于非注入法PMSM低速域无位置传感器控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    电气工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    谢曼莎;李萍;肖惠文;赵峰;连广坤
  • 通讯作者:
    连广坤

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其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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