基于模型预测控制的MLP-ANN,以提高电动汽车驱动周期的跟踪响应与节能,使用五相IPMSM
Ahmed M Hassan1,2, Hamada Esmaiel3, Mohammed M Alammar3
1Department of Electrical Power and Machines Engineering, Faculty of Engineering, Benha University, Cairo, Egypt.
本研究介绍了一种新方法,用于电动汽车 (EV) 速度跟踪控制和节能,使用人工神经网络 (ANN) 来优化驱动系统. 这种方法提高了电动汽车的性能和电池寿命.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 控制系统 控制系统
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 电动汽车驱动系统 (EVDS) 需要高效的速度跟踪控制 (STC) 和节能,以实现最佳性能.
- 内部永磁同步电机 (IPMSM) 在EVDS中受到青,因为它们的效率,可靠性和功率密度.
- 传统的控制方法可能无法同时完全优化STC和节能.
研究的目的:
- 为EVDS.提出和验证一种新的STC和节能方法.
- 为了提高电动汽车驱动系统性能的稳定性和有效性.
- 为了将基于ANN的在线调整与EV控制的离线优化技术进行比较.
主要方法:
- 在EVDS中使用了5相内部永磁同步电机 (IPMSM).
- 实现了多层感知器 (MLP) 人工神经网络 (ANN) 进行在线PI控制器调整.
- 采用模型预测控制 (MPC) 来产生5相电压源逆变器 (VSI) 的门脉冲,以最大限度地减少电流波和扭矩波动.
- 通过使用欧洲驱动周期 (ECE-15) 和自定义IM240驱动周期进行比较分析,评估超标,MSE,IAE和节能等指标.
主要成果:
- 拟议的方法证明了EVDS的优越速度跟踪性能.
- 实现了显著的能源节约,通过驱动周期测试验证.
- 在线MLP-ANN调整在关键绩效指标上表现优于线下运输搜索优化 (TSO).
- 由于MPC的实施,观察到减少了电流波和扭矩波动.
结论:
- 新的STC和节能方法对EVDS有效.
- 基于ANN的在线调制方法比传统的离线方法具有优势.
- 拟议的系统有助于降低电池充电成本,并延长电动汽车的电池寿命.
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