基于即时学习的同步发电机励磁控制器设计：快速收敛与高效电压保持

本文主要探讨了新型同步发电机励磁控制器的设计问题，针对传统迭代学习控制算法在应用中遇到的挑战——初始控制信号依赖于经验设定，提出了创新性的解决方案。这种新的控制器采用了即时学习型迭代学习控制算法，通过将即时学习算法融入到迭代过程中，能够自适应地计算出初始控制信号，从而显著减小了初始控制信号与理想控制信号之间的偏差。 传统的同步发电机励磁控制可能存在控制精度受初始条件影响较大，且需要人为调整的问题。而即时学习算法的引入使得控制器能够根据当前状态动态优化控制输入，避免了过度依赖经验参数。这不仅提高了控制的准确性，还加快了控制器的收敛速度，提升了系统稳定性。 文章引用了多篇相关领域的研究文献，如PWM整流器控制、电压型PWM整流器的非线性控制技术，以及空间矢量调制(SVM)在直接功率控制中的应用，这些都为控制器设计提供了理论基础和技术支持。例如，文献[4]中提到的DPC-SVM方法展示了空间矢量调制在三相PWM整流器中的应用，为解决同步发电机励磁控制中的复杂问题提供了新的视角。 无电网电压传感器的三相PWM整流器控制也是文中关注的重点，如赵仁德和贺益康的研究[5]，他们针对这一问题进行了深入探讨，为设计新型励磁控制器提供了实用的参考。 通过Matlab仿真实验，研究者验证了所提控制策略的有效性和优越性，尤其是在维持机端电压的稳定性和响应速度方面。实验结果显示，新型同步发电机励磁控制器在实际运行中表现出了优秀性能，对于电力系统的稳定性和效率提升具有重要意义。 本文的关键词包括同步发电机、励磁控制器、迭代学习控制和即时学习算法，表明了研究的核心内容和焦点。中图分类号TD614反映了该研究属于电力工程的自动控制范畴，文献标识码A则表示该论文达到了学术期刊的发表标准。 这篇论文旨在解决同步发电机励磁控制中的关键问题，通过引入即时学习算法，实现了控制策略的智能化和自适应性，对提高电力系统运行效率和稳定性具有重要的工程价值。