Многоступенчатое предиктивное управление током, разработанное для электроприводов с адаптивными горизонтами

Традиционные стратегии управления с прогнозированием модели (MPC) в системе управления двигателем не могут полностью соответствовать требованиям. Как третье поколение передовой технологии управления, ее потенциал должен быть использован для достижения превосходных характеристик управления.

Для обычного MPC качество цели управления ограничено из-за ограниченных ресурсов процессора и сильной зависимости от коэффициентов горизонтов и весовых коэффициентов, а применение в высокотехнологичном производстве ограничено. Разумная схема распределения ресурсов важна для компромисса между стабильностью системы, качеством тока и тяжестью вычислений.

В исследовании, опубликованном в IEEE Transactions on Industrial Electronics, группа профессора Ван Фэнсяна из Фуцзяньского института исследований структуры материи Китайской академии наук разработала многоступенчатую стратегию прогнозирующего управления током с адаптивными горизонтами для электроприводов, чтобы реализовать лучшие комплексные характеристики управления, такие как точность прогнозирования, нагрузка на вычисления и объективная важность, полностью используя ограниченные ресурсы процессора.

Исследователи сначала проанализировали развитие объективных функций с различными типами длинных горизонтов прогнозирования и выборами векторов, а также проверили необходимость группы подходящих весовых коэффициентов в MPC. Посредством многих повторяющихся процессов прогнозирования переменные состояния прогнозируются на будущий период выборки больше единицы, и группа весовых коэффициентов, сходящихся к нулю, выбирается для уменьшения субоптимальной возможности и улучшения скорости сходимости.

Хотя устойчивость в переходных состояниях может быть улучшена путем увеличения горизонта прогнозирования для обеспечения сходимости, возникают серьезные проблемы, связанные с нагрузкой на вычисления и ошибкой прогнозирования. Исследователи обнаружили, что эти проблемы могут быть эффективно решены с помощью гибкого горизонта управления и весового коэффициента. Для реализации этой функции рабочие состояния были разделены на три типа и определены логикой гистерезиса для коррекции сигнала изменяющихся шагов горизонтов.

Адаптивная логика была создана для получения горизонтов, скорректированных в режиме онлайн, и для достижения хорошего закона управления в соответствии с текущим рабочим состоянием и накопленными ошибками скорости.

Исследователи использовали шкалу перегрузки для получения оптимального весового коэффициента с помощью разработанного алгоритма ветвления и ограничения в реальном времени, и это значение применяется в системе в конце горизонта управления для настройки важности целей. Перечислены все возможности превышения шкалы времени для достаточного использования ограниченных ресурсов процессора, и это понятие становится потенциальной оптимизацией.

Традиционные стратегии управления с прогнозированием модели (MPC) в системе управления двигателем не могут полностью соответствовать требованиям. Как третье поколение передовой технологии управления, ее потенциал должен быть использован для достижения превосходных характеристик управления. Для обычного MPC качество цели управления ограничено из-за ограниченных ресурсов процессора и сильной зависимости от коэффициентов горизонтов и весовых коэффициентов, а применение в…