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基于EKF参数辨识的矩阵变换器间接模型预测控制

发布日期:2025-01-20  浏览次数:107  下载次数:69   DOI字段:10.19457/j.1001-2095.dqcd25455

      摘要:为解决矩阵变换器的直接模型预测控制算法计算量大的问题,基于矩阵变换器的等效间接调制策略,将矩阵变换器的预测控制等效为虚拟整流环节和虚拟逆变环节的预测控制。与传统的直接模型预测控制方法相比,间接模型预测控制的算法计算量明显降低,减少了算法的执行时间。针对预测控制对模型参数依赖度较高的问题,采用扩展卡尔曼滤波器对系统模型参数进行在线辨识,进而提高模型预测控制的鲁棒性和抗干扰能力。实验结果表明,所提出的基于扩展卡尔曼滤波器参数辨识算法的间接模型预测控制对负载电流和网侧单位功率因数具有良好的控制效果,并且对模型参数的依赖度降低。


      关键词:矩阵变换器;模型预测控制;计算量;扩展卡尔曼滤波器;参数辨识


      中图分类号:TM921     文献标识码:A 





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