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文献类型:期刊文章
QI Xin;SU Tao;ZHOU Ke;YANG Jiancheng;GAN Xinpeng;ZHANG Yongchang(School of Mechanical Engineering,University of Science and Technology Beijing,Haidian District,Beijing 100083,China;School of Advanced Engineering,University of Science and Technology Beijing,Haidian District,Beijing 100083,China;Beijing Institute of Power Machinery,Fengtai District,Beijing 100074,China;Power Electronics and Motor Drive Engineering Research Center(Beijing North China University of Technology),Shijingshan District,Beijing 100144,China)
机构地区:[1]北京科技大学机械工程学院,北京市海淀区100083 [2]北京科技大学高等工程师学院,北京市海淀区100083 [3]北京动力机械研究所,北京市丰台区100074 [4]北方工业大学电力电子与电气传动北京市工程研究中心,北京市石景山区100144
基 金:国家自然科学基金项目(51407007)。
年 份:2021
卷 号:41
期 号:18
起止页码:6408-6418
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EAPJ、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要:模型预测控制(model predictive control,MPC)早在20世纪80年代早期就已被提出,但由于当时控制器的硬件限制,未能引起重视。近年,随着微处理器运算性能的不断提升,模型预测控制逐渐引起广大学者的关注。由于具有滚动优化、反馈校正等诸多优点,模型预测控制已成为电力电子领域的研究热点,并在实际应用中得到不断发展和完善。该文回顾了模型测控制的发展历程,总结近年来关于权重系数设计、无速度传感器控制、过调制与弱磁控制技术以及图形边界限定策略等方面的研究成果,分析各类方法的特点;对模型预测控制未来的研究方向进行了展望。
关 键 词:模型预测控制 代价函数 图形边界限定形式 有限控制集预测控制 控制策略
分 类 号:TM302]
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引证文献:
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