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用于永磁同步电机模型预测电流控制的数据驱动递归最小二乘估计
Data-Driven Recursive Least Squares Estimation for Model Predictive Current Control of Permanent Magnet Synchronous Motors
Anian Brosch · Soren Hanke · Oliver Wallscheid · Joachim Bocker · IEEE Transactions on Power Electronics · 2021年2月
模型预测控制（MPC）的性能高度依赖于模型精度。传统的物理建模方法难以覆盖寄生效应且存在参数偏差。本文提出一种数据驱动的递归最小二乘（RLS）估计方法，旨在解决电机控制中参数不确定性问题，提升MPC在复杂工况下的控制鲁棒性与动态响应性能。
解读: 该技术主要针对永磁同步电机（PMSM）的控制优化，与阳光电源的电动汽车充电桩（电机驱动相关）及风电变流器业务具有技术关联。在风电变流器中，发电机侧控制同样面临参数漂移和模型不确定性问题，引入数据驱动的RLS参数估计可提升变流器在宽转速范围内的控制精度。建议研发团队关注该算法在复杂电网环境下对变流器动...