永磁同步電機模型預測控制

程諄

永磁同步電機模型預測控制
  • 出版商: 湖南大學
  • 出版日期: 2026-06-01
  • 售價: $408
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 213
  • ISBN: 7566748351
  • ISBN-13: 9787566748355
  • 相關分類: Machine Learning

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商品描述

全書內容共分為6章，第1章為全書的理論基礎，系統闡述永磁同步電機的結構、工作原理、在不同坐標系下的數學模型，以及電壓源逆變器和矢量控制的基本原理。第2章聚焦於多矢量模型預測電流控制的性能優化與覆雜度降低。第3章深入探討參數不確定性對模型預測轉矩控制性能的影響及其增強策略。第4章從預測誤差機理分析與補償角度出發，系統研究參數魯棒性模型預測電流控制的設計方法。第5章引入自適應學習機制，探討基於Adaline神經網絡的參數在線辨識技術。第6章將模型預測控制拓展至準Z源逆變器驅動的永磁同步電機系統。 本書能為從事電機控制、電力電子與運動控制相關領域的研究人員、工程師以及高校師生提供有益的參考與借鑒。

目錄大綱

第1章 基礎理論與概述
1.1 引言
1.2 永磁同步電機的數學模型
1.3 永磁同步電機驅動系統與逆變器拓撲
1.4 永磁同步電機模型預測控制策略
1.5 實驗平臺
1.6 本書結構
第2章 改進型永磁同步電機三矢量模型預測電流控制
2.1 引言
2.2 簡化三矢量PMSM固定開關頻率模型預測電流控制
2.3 簡化最優占空比的固定開關頻率三矢量模型預測電流控制
2.4 實驗驗證及結果分析
2.5 總結
第3章 參數失配下永磁同步電機模型預測轉矩控制
3.1 引言
3.2 基於IDEKF在線參數識別的PMSM魯棒MPTC
3.3 基於ASPSO的PMSM改進型MPTC
3.4 基於CSMDO的PMSM無權重系數MPTC
3.5 總結
第4章 具備參數魯棒性的永磁同步電機模型預測控制
4.1 引言
4.2 魯棒性模型預測電流控制
4.3 具有參數魯棒性的低覆雜度MPCC策略
4.4 實驗驗證及結果分析
4.5 總結
第5章 基於Adaline神經網絡參數辨識的永磁同步電機模型預測控制
5.1 引言
5.2 改進型變步長Adaline神經網絡參數辨識MPCC策略
5.3 基於Adaline神經網絡參數辨識和ESO的TV-MPCC策略
5.4 實驗驗證
5.5 總結
第6章 準Z源永磁同步電機系統的模型預測控制
6.1 引言
6.2 準Z源永磁同步電機系統
6.3 基於改進型無差拍算法的級聯模型預測控制策略
6.4 基於驅動信號調制的無代價函數模型預測控制策略
6.5 考慮驅動信號優化的虛擬矢量調制模型預測控制策略
6.6 總結
參考文獻

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