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龙图腾网恭喜青岛大学申请的专利考虑电压波动的永磁同步电动机指令滤波离散容错控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115549541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211247603.2，技术领域涉及：H02P21/14；该发明授权考虑电压波动的永磁同步电动机指令滤波离散容错控制方法是由于金鹏;刘占杰;赵科淇;于金飞;刘加朋;王保防;郑晓阳;马玉梅;徐庆龙;孙吉华;于慧慧设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑电压波动的永磁同步电动机指令滤波离散容错控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑电压波动的永磁同步电动机指令滤波离散容错控制方法。该方法包括如下步骤：步骤1.建立同步电动机系统离散数学模型；步骤2.考虑电压失效故障和电压偏差故障，得到电压波动故障模型；基于神经网络设计同步电动机新型指令滤波离散容错控制器；步骤3.选取Lyapunov函数进行推导，证明由步骤2设计的控制器所控制系统Lyapunov稳定。本发明针对永磁同步电动机容易出现电压波动问题易引发安全事故以及精度要求等问题，通过新型指令滤波技术克服了反步控制算法中存在的计算复杂性和因果矛盾问题；同时结合神经网络自适应技术针对输入电压波动问题进行控制器设计，消除了电压波动对系统的影响。本发明方法实现了电动机快速稳定的速度跟踪控制。

本发明授权考虑电压波动的永磁同步电动机指令滤波离散容错控制方法在权利要求书中公布了：1.考虑电压波动的永磁同步电动机指令滤波离散容错控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.建立永磁同步电动机离散系统动态数学模型；在同步旋转坐标系下，永磁同步电动机离散系统动态数学模型表示为： 其中，k为永磁同步电动机离散系统的步数；ωk、ωk+1分别表示永磁同步电动机离散系统第k步、k+1步的角速度；idk、idk+1分别表示永磁同步电动机离散系统第k步、k+1步的d轴电流；iqk、iqk+1分别表示永磁同步电动机离散系统第k步、k+1步的q轴电流；udk表示永磁同步电动机离散系统第k步d轴的非线性输入；uqk表示永磁同步电动机离散系统第k步q轴饱和非线性输入；id和iq分别表示d轴和q轴电流，ud和uq分别表示d轴和q轴电压；Ld和Lq分别表示d轴和q轴定子侧电感；B表示摩擦因数，Δt表示系统的采样时间，ω表示永磁同步电动机的转子角速度，TL表示负载转矩，J表示转动惯量，p表示磁极对数；φ和Rs分别表示永磁体产生磁链和定子等效电阻；为简化以上永磁同步电动机离散系统动态数学模型即公式1，定义新的变量如下： 第一种为电压失效故障模型，定义为：usk＝1-ρuk；其中，ρ表示输入电压有效性的损失率，0＜ρ＜1，uk表示需要设计的控制信号，即执行器输入信号，usk表示执行器输出信号；第二种为电压偏差故障模型，定义为：usk＝uk+l；其中，l表示未知但有界的偏差量；给出永磁同步电动机系统的电压波动模型为： 其中，uqsk表示执行器q轴非线性输出，udsk表示执行器d轴非线性输出；ρq表示执行器q轴输出电压有效性的损失率，ρd表示执行器d轴输出电压有效性的损失率；uqk表示执行器q轴非线性输入，udk表示执行器d轴非线性输入；lq表示执行器q轴输出电压的偏差量，ld表示执行器d轴输出电压的偏差量；则考虑电压波动的永磁同步电动机离散模型为： 步骤2.根据指令滤波技术和反步法原理设计一种考虑电压波动的永磁同步电动机指令滤波离散容错控制器；永磁同步电动机离散系统的动态数学模型简化为两个独立的子系统，即由状态变量x1k、x2k和q轴非线性输入uqsk作为输入信号组成的子系统以及由状态变量x3k和d轴非线性输入udsk作为输入信号组成的子系统；假设fZ在紧集ΩZ中是一个连续的函数，存在径向基函数神经网络WTSZ使得：fZ＝WTSZ+τ；其中，τ是逼近误差且满足|τ|≤ε，ε为任意小的正常数；是输入向量，q是神经网络输入维数，Rq为实数向量集，Ωz表示一个紧集；W∈Rh是权重向量，神经网络节点数h为正整数，且h＞1，Rh为实数向量集；SZ＝[s1Z,...,shZ]T∈Rh为基函数向量；scZ为高斯函数，表达式为： 其中，c＝1,...,h，μc是高斯函数scZ接受域的中心，ηc为高斯函数scZ的宽度；定义指令滤波器如下公式3所示： 其中，系统误差e1k为滤波器输入，为滤波器输出，ωc表示设计的正参数；定义系统误差e1k、e2k、e3k分别为： 其中，x1dk为给定的期望信号，虚拟控制函数α1k为指令滤波器的输入信号；离散控制方法每一步都选取一个Lyapunov函数来构建一个虚拟控制函数，具体过程如下：步骤2.1.定义误差根据误差变量e1k＝x1k-x1dk得到： 选取Lyapunov函数对V1k求差分得到ΔV1k，即： 其中，N为正数；构造虚拟控制函数α1k为： 根据虚拟控制函数α1k和公式4，利用杨氏不等式得： 步骤2.2.根据误差变量e2k＝x2k-α1k得到：e2k+1＝f2k+a4Δt[1-ρquqk+lq]；其中，f2k＝1+a1Δtx2k+a2Δtx1k+a3Δtx1kx3k-α1k+1；选择Lyapunov函数则对V2k求差分得到ΔV2k，即： 由RBF神经网络逼近定理得知，对于任意值d2＞0，设计RBF神经网络其中，Z2k＝[x1k,x2k,x3k]Τ，τ2为逼近误差，且满足|τ2|≤d2；选择控制律和自适应律为： 其中，γ2和δ2为有界的正常数；表示权向量的范数，定义为η2的估计值，为估计误差；将公式7代入公式6，利用Young不等式得知： 步骤2.3.根据误差变量e3k＝x3k得到：e3k+1＝f3k+b3Δt[1-ρdudk+ld]；其中，f3k＝1+b1Δtx3k+b2Δtx1kx2k；选择Lyapunov函数：其中，A＞0，对V3k求差分得到ΔV3k，即： 由RBF神经网络逼近定理得知，对于任意值d3＞0，设计RBF神经网络令其中，Z3k＝[x1k,x2k,x3k]Τ，τ3为逼近误差，且满足|τ3|≤d3；选择控制律和自适应律为： 其中，γ3和δ3为有界的正常数；表示权向量的范数，定义为η3的估计值，为估计误差；将公式11代入公式10，利用Young不等式得知： 将公式5和公式9代入式13得： 步骤3.对考虑电压波动的永磁同步电动机指令滤波离散容错控制器进行稳定性分析。

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