公开(公告)号：CN117240151A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311205255.7

申请日：2023-09-15

申请人： 郑州轻工业大学

发明人： 王辉 ,  张海洋 ,  叶国永 ,  何文斌 ,  杨宏杰 ,  刘红霞 ,  王晟硕 ,  吴深 ,  费志根 ,  王鹏鹏 ,  张亚琳

IPC分类号： H02P21/00 ,  H02P21/05 ,  H02P25/022

摘要： 本发明公开了一种基于LSTM神经网络的永磁同步电机双矢量模型预测控制方法。本发明采用双矢量模型预测控制算法，即从一个控制时间段中挑选出两个最佳的电压矢量，然后根据其所需的占空比进行调整，该算法能有效减小最优电压矢量与参考电压矢量的误差范围，在保证控制性能良好的情况下降低了计算负担以及逆变器的开关损耗。为了进一步降低MPC的计算量及PMSM模型参数带来的影响，本发明采用LSTM神经网络替代永磁同步电机双矢量模型预测控制算法，可以提高转矩控制的稳定性，解决传统神经网络面对时序性输入时，输出仅与当前时刻当前时刻输入简单对应的问题，从时序性输入的角度增加了前后时刻与电机转矩控制的连续性对应关系。