基于深度强化学习的无刷双馈电机空间矢量调制-电机与控制应用

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基于深度强化学习的无刷双馈电机空间矢量调制

作者:

关键词:

摘要：

研究背景与问题

本研究聚焦于无刷双馈电机（BDFM）在空间矢量调制直接转矩控制（SVM-DTC）系统中的应用。传统的SVM-DTC系统中，内环控制通常采用转矩与磁链的比例积分（PI）控制器。然而，由于BDFM系统本身的非线性特性和运行工况的频繁变化，固定的PI参数难以适应这些复杂条件，从而使得系统在全工作点难以维持最优的控制性能。这种控制策略的不适应性导致了电机性能的波动和能效的降低，因此，研究如何改进这一控制策略，以满足不同工况下的高效稳定运行，成为了本研究的出发点。

研究方法

针对上述问题，本文提出了一种基于深度强化学习（DRL）的SVM-DTC控制策略。该方法首先构建了一个基于DRL的智能控制器，该控制器能够通过学习在复杂动态环境中自动调整PI参数。具体而言，通过设计一个深度神经网络作为DRL模型的主体，并结合Q-learning算法，使得控制器能够在不断学习的过程中优化PI参数。此外，为了增强模型的泛化能力，引入了迁移学习策略，将模型在不同工况下的学习经验迁移到新的运行状态，从而提升了系统在多工况下的适应性。

核心结果

通过仿真实验和实际电机测试，本文验证了所提出控制策略的有效性。结果表明，与传统PI控制相比，基于DRL的SVM-DTC控制能够在全工作点实现更优的转矩和磁链控制，提高了系统的动态响应速度和稳态精度。特别是在复杂多变的工作条件下，该策略表现出了更高的鲁棒性和稳定性。此外，通过对不同工况下的学习效果进行分析，本文发现DRL模型能够有效地学习到适应各种工况的最佳控制参数，从而显著提高了系统的整体性能。

结论与意义

本文提出的基于深度强化学习的无刷双馈电机SVM-DTC控制策略，不仅有效地解决了传统PI控制策略在适应复杂工况时难以维持最优性能的问题，还为BDFM系统的高效稳定运行提供了新的技术路径。该研究成果不仅有助于提高电机系统的控制性能，降低能源消耗，还为相关领域的进一步研究和工程应用提供了有益的参考。未来，我们计划进一步优化DRL模型的结构和参数，并探索在实际工业环境中的应用可能性，以期实现BDFM系统的高效智能控制。

文章来源：《电机与控制应用》网址: http://www.djykzyy.cn/qikandaodu/2026/1027/326.html