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公开(公告)号：CN118367835A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410428741.3
申请日：2024-04-10
Applicant: 山东大学
IPC: H02P21/22 , H02P25/024 , H02P27/06
Abstract: 本发明属于永磁同步电机调速控制技术领域，提供了一种永磁同步电机预测转速控制的权系数优化方法及系统，针对经典预测转速控制(PSC)策略通过将转速和电流合并在同一代价函数中，消除了外环控制回路，然而，由于转速和电流物理量纲差异较大，工况变化会加剧这一差异的影响，仅通过调整权系数难以获得理想动稳态性能。为弥补这一缺陷，本发明消除了PSC中的权系数，将转速和电流分别使用不同的代价函数依次寻优，既保留了高动态响应，又简化了控制架构，无需复杂的参数整定过程即获得理想的控制性能。
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公开(公告)号：CN103833275A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201410006964.7
申请日：2014-01-07
Applicant: 山东大学
CPC classification number: Y02A90/342
Abstract: 本发明涉及一种满足电阻率和波速要求，结构简单、操作方便的地震法、电磁法、电法联合探测物理模型试验的相似材料及其制备方法。本发明所述的相似材料由以下重量份组分压实组成：土100份；水泥4-20份；石子10-25份。其中土的含水率控制在8%～16%，整个相似材料压实度控制在0.75～0.95。制备时按照所需材料电阻率、波速参数，按照波速与电阻率与含水率、压实度关系曲线，按数值找出合适的含水率与压实度；现挖地下土样若干，通过烘干、日照、加水方法，使土体含水率达到预定含水率，砾石通过筛子筛选出3～4目粒径若干；分别称取各原材料；将已称取土、水泥、石子放入搅拌机中，充分拌合；将混合材料放入模型中，分层堆料，进行人工夯实，达到预定压实度。
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公开(公告)号：CN115967322A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310176317.X
申请日：2023-02-23
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机无模型预测电流控制方法及系统，包括：利用并联扩张状态观测器对永磁同步电机的总扰动进行观测；其中，所述并联扩张状态观测器的最佳宽带通过神经网络预测得到；基于所述总扰动和最佳宽带构建永磁同步电机模型预测电流控制器，所述永磁同步电机模型预测电流控制器输出的电压矢量，通过SVPWM调制控制开关管的导通状态，实现对永磁同步电机的控制。本发明利用并联扩张观测器结合神经网络带宽最小化技术，实现了永磁同步电机在相对较低的控制带宽下，精确的无模型预测控制，同时可以减小系统开关频率，降低损耗，提升永磁同步电机伺服系统运行效率。
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公开(公告)号：CN115347835A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211276256.6
申请日：2022-10-19
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明属于控制或调节系统技术领域，提供了一种权重自适应的电机控制方法、系统、介质及电子设备；依据计算得到的多个J1和J2得到每个新代价函数下的最小电压矢量；依据每个新代价函数下的最小电压矢量，得到k+3时刻的定子磁链预测值和电磁转矩预测值；依据k+3时刻的电磁转矩预测值和k+3时刻的定子磁链预测值，计算得到多个数值；将得到的多个数值带入评价函数，使得评价函数的值最小的两个权重系数作为下一时刻k+1的权重系数，将下一时刻k+1的权重系数对应下的最小电压矢量；可以使感应电机模型预测控制算法中的两个权重系数合理变化，解决了感应电机模型预测控制算法在遇到参考值发生变化情况时，控制效果较差的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116027672B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310310441.0
申请日：2023-03-28
Applicant: 山东大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的模型预测控制方法，属于模型预测技术领域，包括以下步骤：S1、建立永磁同步电机状态方程；S2、将状态方程离散化，得到预测方程；S3、计算电磁转矩Te、d轴定子电流有效分量iwd、总可控损耗PLoss的预测值，而后计算下一时刻的预测方程，重复迭代计算，得到各变量在下一时刻的预测值；S4、使用神经网络设计权重系数。本发明采用上述基于神经网络的模型预测控制方法，在控制目标、权重系数、工况、性能指标四者之间建立了明确的联系，能自动化设置权重系数，并在不同工况下保证权重系数的最优性。
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公开(公告)号：CN115347835B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202211276256.6
申请日：2022-10-19
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明属于控制或调节系统技术领域，提供了一种权重自适应的电机控制方法、系统、介质及电子设备；依据计算得到的多个J1和J2得到每个新代价函数下的最小电压矢量；依据每个新代价函数下的最小电压矢量，得到k+3时刻的定子磁链预测值和电磁转矩预测值；依据k+3时刻的电磁转矩预测值和k+3时刻的定子磁链预测值，计算得到多个数值；将得到的多个数值带入评价函数，使得评价函数的值最小的两个权重系数作为下一时刻k+1的权重系数，将下一时刻k+1的权重系数对应下的最小电压矢量；可以使感应电机模型预测控制算法中的两个权重系数合理变化，解决了感应电机模型预测控制算法在遇到参考值发生变化情况时，控制效果较差的问题。
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公开(公告)号：CN115378324B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202211201152.9
申请日：2022-09-29
Applicant: 山东大学
IPC: H02P21/00 , H02P21/14 , H02P21/22 , H02P25/022
Abstract: 本发明属于电数字数据处理技术领域，提供了一种永磁同步电机控制方法、系统、介质及电子设备，包括：获取永磁同步电机当前时刻的运行参数；依据永磁同步电机当前时刻的运行参数，以及预设的预测控制模型，得到下一时刻定子电流有效分量；利用得到的下一时定子电流有效分量，对永磁同步电机进行控制；预测控制模型为第一子模块、第二子模块、第三子模块和第四子模块的加和，通过对各子模块进行详细设计和优化，得到具有精确定子电流有效分量和计算方法的预测控制模型，解决了现有技术中电流有效分量计算方式存有误差的问题，使用精确的预测控制模型，解决了现有技术中电流有效分量计算方式存有误差的问题。
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公开(公告)号：CN116027672A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310310441.0
申请日：2023-03-28
Applicant: 山东大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的模型预测控制方法，属于模型预测技术领域，包括以下步骤：S1、建立永磁同步电机状态方程；S2、将状态方程离散化，得到预测方程；S3、计算电磁转矩Te、d轴定子电流有效分量iwd、总可控损耗PLoss的预测值，而后计算下一时刻的预测方程，重复迭代计算，得到各变量在下一时刻的预测值；S4、使用神经网络设计权重系数。本发明采用上述基于神经网络的模型预测控制方法，在控制目标、权重系数、工况、性能指标四者之间建立了明确的联系，能自动化设置权重系数，并在不同工况下保证权重系数的最优性。
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公开(公告)号：CN115378324A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211201152.9
申请日：2022-09-29
Applicant: 山东大学
IPC: H02P21/00 , H02P21/14 , H02P21/22 , H02P25/022
Abstract: 本发明属于电数字数据处理技术领域，提供了一种永磁同步电机控制方法、系统、介质及电子设备，包括：获取永磁同步电机当前时刻的运行参数；依据永磁同步电机当前时刻的运行参数，以及预设的预测控制模型，得到下一时刻定子电流有效分量；利用得到的下一时定子电流有效分量，对永磁同步电机进行控制；预测控制模型为第一子模块、第二子模块、第三子模块和第四子模块的加和，通过对各子模块进行详细设计和优化，得到具有精确定子电流有效分量和计算方法的预测控制模型，解决了现有技术中电流有效分量计算方式存有误差的问题，使用精确的预测控制模型，解决了现有技术中电流有效分量计算方式存有误差的问题。
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