摘要：

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摘要：
为解决可再生能源输出功率波动性导致的电力系统频率不稳定问题，提出了一种基于自适应扰动补偿的有限时间滑模负荷频率控制（LFC）策略，使得电力系统面对未知扰动时可以在有限时间内实现频率的快速稳定。首先，针对可再生能源输出功率和负荷不确定导致的扰动上界未知问题，引入了一种自适应滑模扰动观测器，在不需要扰动上界信息的情况下获得扰动估计值，并直接在输入通道实现扰动补偿；然后，将自适应滑模扰动观测器与非奇异终端滑模控制（TSMC）相结合，利用终端滑模的有限时间收敛特性实现频率快速稳定。仿真分析发现，所提出的控制策略在面对风光输出功率波动和系统负荷扰动的情况下能快速维持频率稳定，提高了系统调频性能。

摘要：
开放式通信网络在互联电力系统中的普遍使用，使原来专用通道的恒定时滞变成了时变时滞。时变时滞恶化了负荷频率控制（LFC）的动态性能，导致系统频率不稳定，因此提出了一种用于时变时滞多区域互联电力系统的滑模LFC方法，并基于Lyapunov泛函进行了稳定性分析。首先，Caputo型分数阶Lyapunov泛函被引入到稳定性分析，通过调整函数积分的上限，减少了稳定性分析的保守性；然后，结合Lyapunov理论和积分不等式，得到线性矩阵不等式描述的时变时滞电力系统的稳定性条件；最后，通过仿真，验证了所提出的控制策略对LFC动态性能的影响，及对负载扰动和风机功率波动的鲁棒性。

摘要：
针对双馈感应发电机（DFIG）易受外界干扰而对并网产生影响的问题，将循环Legendre模糊神经网络（RLFNN）与二阶滑模控制（SOSMC）应用于DFIG控制中，从而提高了DFIG在传感器故障和不确定条件下的功率跟踪能力。首先，SOSMC采用超螺旋算法进行推导，并使用Lyapunov第二定理证明了控制系统的渐近稳定性。其次，提出了使用RLFNN来估计不确定部分，RLFNN的控制律与参数可在线训练，以进一步确保系统鲁棒性。仿真结果表明，所提出的方法能够使DFIG在发生传感器故障、参数变化以及外部干扰情况下保持正常运行，实现了有效容错控制。

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针对低温多效蒸馏（LT-MED）海水淡化系统中冷凝器出口海水温度控制问题，在蝴蝶优化算法（BOA）的基础上，提出了一种改进BOA-PID控制方法，并利用MATLAB软件搭建仿真模型，将改进BOAPID控制的控制效果与BOA-PID控制、常规PID控制进行对比。结果表明，改进BOA-PID在适应度值和全局搜索能力方面表现卓越；与常规PID控制相比，基于改进BOA-PID控制系统中相应的优化程序能够自动整定各个参数，提升了系统的响应速度，大幅减小了超调量，提升了海水淡化系统的造水比，系统能正常运行。

摘要：
为提高同一区域多个不同利益主体的微电网低碳经济运行，提出了一种考虑风光不确定性的多微电网主从博弈低碳优化方法。首先，基于多智能体技术，建立以多微电网运营商为领导者、各微电网为跟随者的多微电网系统能量交互模型。其次，针对风光不确定性，并考虑各主体的运行成本、碳交易成本，建立基于条件风险价值的主从博弈模型。最后，结合遗传算法和CPLEX求解器进行求解。结果表明，该优化策略可以有效提高各主体的经济性，促进可再生能源消纳，降低碳排放量。

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为了实现虚拟电厂与楼宇集群之间的有效互动，基于主从博弈理论提出了以虚拟电厂运营商为领导者、楼宇集群为跟随者的动态定价模型。首先，由运营商作为领导者制定动态电价，引导楼宇集群用能策略，下层楼宇集群根据领导者发布的动态定价优化自身用能策略；然后，在楼宇集群侧建立了考虑分时碳计量的电-碳耦合能量共享模型，各楼宇通过能量共享提高能源的互补性；最后，采用机会约束方法分析了风光的不确定性问题，并考虑了需求响应的不确定性给系统运行带来的影响，从而提升系统应对不确定性风险的能力。通过仿真实验验证了该模型在降低系统碳排放量的同时，实现了虚拟电厂与楼宇集群的利益最优。

摘要：
高比例新能源接入电网，对电力系统的灵活调节能力提出了更高要求。提出了一种工业园区向上级电力系统提供爬坡服务的优化调度模型。首先，对风光不确定性进行处理生成典型场景，计算系统的灵活爬坡需求。然后，综合考虑调度成本与爬坡收益，以园区运行总成本最小为目标构建两阶段优化调度模型。最后，进行案例分析。结果显示：高载能负荷参与灵活爬坡服务后的园区收益较之前增加了57.01%，园区运行成本较高载能负荷未参与时降低了11.5%，有效提升了系统灵活性和降低了园区的运行成本。

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针对固定补偿电价造成的楼宇电能系统调度困难的问题，建立了一种考虑用户用能差异性的补贴模型和多目标楼宇电能优化调度模型。首先，将补贴电价和温度设定值按照峰、平、谷时段划分为3个优化调度时段，并且建立了动态补贴电价模型。其次，建立了考虑用户热舒适度和经济性的综合满意度模型，以用户综合满意度最优、总运行成本最小、日负荷峰谷差最小、峰负荷最小建立多目标优化模型。最后，仿真验证了所提模型在保证用户综合满意度的同时，能有效降低运行成本和负荷峰谷差。

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深远海场景下的风电场受热带气旋等极端气候影响将产生大规模风电功率爬坡事件，严重威胁电网安全稳定运行。对此，提出了一种将深度强化学习和分布鲁棒优化结合起来平抑风电功率爬坡事件的储能容量优化配置方法。首先，基于改进旋转门算法识别风电功率爬坡事件，采用近端策略优化算法对风电功率爬坡事件进行平抑。其次，基于深度强化学习训练的模型，采用分布鲁棒优化对储能进行容量配置优化。最后，对不同场景下的储能容量配置结果进行比较分析。仿真结果验证了所提优化配置方法的有效性。

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定子绕组匝绝缘劣化是导致变频电机故障的主要原因之一。通过在线监测其状态，可以及时发现潜在的安全隐患，但会面临匝绝缘劣化特性微弱的挑战。为了提高匝绝缘劣化灵敏度，提出了一种利用分数阶傅里叶变换结合卷积神经网络（FrFT-CNN）的变频电机匝绝缘状态监测方法。首先，在分数域内分析了高频开关振荡电流对匝绝缘变化的灵敏性。然后，设计了一种适用于变频电机匝绝缘状态监测的一维卷积神经网络模型。实验结果表明，与传统卷积神经网络方法相比，FrFT-CNN方法显著提高了匝绝缘状态监测的准确率，且兼具稳定性较高的优点。

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针对双三相永磁同步电机在传统矢量控制中电流脉动较大的问题，提出了一种基于电压矢量合成原理的多矢量模型预测电流控制策略。首先，通过结合双dq解耦变换与三相解耦脉宽调制（PWM）算法，将电机的每组三相绕组视为基本单元。其次，在每个控制扇区内，通过选择2个有效电压矢量和1个零矢量，构造出所需的目标电压矢量，并将其纳入备选电压矢量集，以实现任意方向和幅值的电压覆盖。最后，采用dq轴电流的无差拍算法确定各矢量的作用时间。仿真结果表明，所提控制策略显著降低了电流脉动，增强了系统稳定性。

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为了解决传统变频电机轴承故障诊断方法易受到低频噪声和基频电流干扰的问题，提出了一种利用脉冲宽度调制（PWM）开关高频振荡进行变频电机轴承故障诊断的新方法。首先，分析了变频电机轴承故障诊断的机理以及轴承电流的产生机理和流通路径，并用仿真验证了PWM开关dv/dt轴承电流对轴承故障状态敏感；然后，利用PWM开关dv/dt轴承电流是地线电流的一个分量，将地线电流中的高频振荡信号作为故障诊断特征变量和数据源；最后，设计了一种用于电机轴承故障诊断的轻量级一维卷积神经网络模型，用于特征提取和故障分类。实验结果表明，该方法的准确率达到了96.63%，能够准确诊断变频电机轴承故障。

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为解决可再生能源输出功率波动性导致的电力系统频率不稳定问题，提出了一种基于自适应扰动补偿的有限时间滑模负荷频率控制（LFC）策略，使得电力系统面对未知扰动时可以在有限时间内实现频率的快速稳定。首先，针对可再生能源输出功率和负荷不确定导致的扰动上界未知问题，引入了一种自适应滑模扰动观测器，在不需要扰动上界信息的情况下获得扰动估计值，并直接在输入通道实现扰动补偿；然后，将自适应滑模扰动观测器与非奇异终端滑模控制（TSMC）相结合，利用终端滑模的有限时间收敛特性实现频率快速稳定。仿真分析发现，所提出的控制策略在面对风光输出功率波动和系统负荷扰动的情况下能快速维持频率稳定，提高了系统调频性能。

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开放式通信网络在互联电力系统中的普遍使用，使原来专用通道的恒定时滞变成了时变时滞。时变时滞恶化了负荷频率控制（LFC）的动态性能，导致系统频率不稳定，因此提出了一种用于时变时滞多区域互联电力系统的滑模LFC方法，并基于Lyapunov泛函进行了稳定性分析。首先，Caputo型分数阶Lyapunov泛函被引入到稳定性分析，通过调整函数积分的上限，减少了稳定性分析的保守性；然后，结合Lyapunov理论和积分不等式，得到线性矩阵不等式描述的时变时滞电力系统的稳定性条件；最后，通过仿真，验证了所提出的控制策略对LFC动态性能的影响，及对负载扰动和风机功率波动的鲁棒性。

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针对双馈感应发电机（DFIG）易受外界干扰而对并网产生影响的问题，将循环Legendre模糊神经网络（RLFNN）与二阶滑模控制（SOSMC）应用于DFIG控制中，从而提高了DFIG在传感器故障和不确定条件下的功率跟踪能力。首先，SOSMC采用超螺旋算法进行推导，并使用Lyapunov第二定理证明了控制系统的渐近稳定性。其次，提出了使用RLFNN来估计不确定部分，RLFNN的控制律与参数可在线训练，以进一步确保系统鲁棒性。仿真结果表明，所提出的方法能够使DFIG在发生传感器故障、参数变化以及外部干扰情况下保持正常运行，实现了有效容错控制。

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针对低温多效蒸馏（LT-MED）海水淡化系统中冷凝器出口海水温度控制问题，在蝴蝶优化算法（BOA）的基础上，提出了一种改进BOA-PID控制方法，并利用MATLAB软件搭建仿真模型，将改进BOAPID控制的控制效果与BOA-PID控制、常规PID控制进行对比。结果表明，改进BOA-PID在适应度值和全局搜索能力方面表现卓越；与常规PID控制相比，基于改进BOA-PID控制系统中相应的优化程序能够自动整定各个参数，提升了系统的响应速度，大幅减小了超调量，提升了海水淡化系统的造水比，系统能正常运行。

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为提高同一区域多个不同利益主体的微电网低碳经济运行，提出了一种考虑风光不确定性的多微电网主从博弈低碳优化方法。首先，基于多智能体技术，建立以多微电网运营商为领导者、各微电网为跟随者的多微电网系统能量交互模型。其次，针对风光不确定性，并考虑各主体的运行成本、碳交易成本，建立基于条件风险价值的主从博弈模型。最后，结合遗传算法和CPLEX求解器进行求解。结果表明，该优化策略可以有效提高各主体的经济性，促进可再生能源消纳，降低碳排放量。

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为了实现虚拟电厂与楼宇集群之间的有效互动，基于主从博弈理论提出了以虚拟电厂运营商为领导者、楼宇集群为跟随者的动态定价模型。首先，由运营商作为领导者制定动态电价，引导楼宇集群用能策略，下层楼宇集群根据领导者发布的动态定价优化自身用能策略；然后，在楼宇集群侧建立了考虑分时碳计量的电-碳耦合能量共享模型，各楼宇通过能量共享提高能源的互补性；最后，采用机会约束方法分析了风光的不确定性问题，并考虑了需求响应的不确定性给系统运行带来的影响，从而提升系统应对不确定性风险的能力。通过仿真实验验证了该模型在降低系统碳排放量的同时，实现了虚拟电厂与楼宇集群的利益最优。

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高比例新能源接入电网，对电力系统的灵活调节能力提出了更高要求。提出了一种工业园区向上级电力系统提供爬坡服务的优化调度模型。首先，对风光不确定性进行处理生成典型场景，计算系统的灵活爬坡需求。然后，综合考虑调度成本与爬坡收益，以园区运行总成本最小为目标构建两阶段优化调度模型。最后，进行案例分析。结果显示：高载能负荷参与灵活爬坡服务后的园区收益较之前增加了57.01%，园区运行成本较高载能负荷未参与时降低了11.5%，有效提升了系统灵活性和降低了园区的运行成本。

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针对固定补偿电价造成的楼宇电能系统调度困难的问题，建立了一种考虑用户用能差异性的补贴模型和多目标楼宇电能优化调度模型。首先，将补贴电价和温度设定值按照峰、平、谷时段划分为3个优化调度时段，并且建立了动态补贴电价模型。其次，建立了考虑用户热舒适度和经济性的综合满意度模型，以用户综合满意度最优、总运行成本最小、日负荷峰谷差最小、峰负荷最小建立多目标优化模型。最后，仿真验证了所提模型在保证用户综合满意度的同时，能有效降低运行成本和负荷峰谷差。

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深远海场景下的风电场受热带气旋等极端气候影响将产生大规模风电功率爬坡事件，严重威胁电网安全稳定运行。对此，提出了一种将深度强化学习和分布鲁棒优化结合起来平抑风电功率爬坡事件的储能容量优化配置方法。首先，基于改进旋转门算法识别风电功率爬坡事件，采用近端策略优化算法对风电功率爬坡事件进行平抑。其次，基于深度强化学习训练的模型，采用分布鲁棒优化对储能进行容量配置优化。最后，对不同场景下的储能容量配置结果进行比较分析。仿真结果验证了所提优化配置方法的有效性。

摘要：
定子绕组匝绝缘劣化是导致变频电机故障的主要原因之一。通过在线监测其状态，可以及时发现潜在的安全隐患，但会面临匝绝缘劣化特性微弱的挑战。为了提高匝绝缘劣化灵敏度，提出了一种利用分数阶傅里叶变换结合卷积神经网络（FrFT-CNN）的变频电机匝绝缘状态监测方法。首先，在分数域内分析了高频开关振荡电流对匝绝缘变化的灵敏性。然后，设计了一种适用于变频电机匝绝缘状态监测的一维卷积神经网络模型。实验结果表明，与传统卷积神经网络方法相比，FrFT-CNN方法显著提高了匝绝缘状态监测的准确率，且兼具稳定性较高的优点。

摘要：
针对双三相永磁同步电机在传统矢量控制中电流脉动较大的问题，提出了一种基于电压矢量合成原理的多矢量模型预测电流控制策略。首先，通过结合双dq解耦变换与三相解耦脉宽调制（PWM）算法，将电机的每组三相绕组视为基本单元。其次，在每个控制扇区内，通过选择2个有效电压矢量和1个零矢量，构造出所需的目标电压矢量，并将其纳入备选电压矢量集，以实现任意方向和幅值的电压覆盖。最后，采用dq轴电流的无差拍算法确定各矢量的作用时间。仿真结果表明，所提控制策略显著降低了电流脉动，增强了系统稳定性。

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为了解决传统变频电机轴承故障诊断方法易受到低频噪声和基频电流干扰的问题，提出了一种利用脉冲宽度调制（PWM）开关高频振荡进行变频电机轴承故障诊断的新方法。首先，分析了变频电机轴承故障诊断的机理以及轴承电流的产生机理和流通路径，并用仿真验证了PWM开关dv/dt轴承电流对轴承故障状态敏感；然后，利用PWM开关dv/dt轴承电流是地线电流的一个分量，将地线电流中的高频振荡信号作为故障诊断特征变量和数据源；最后，设计了一种用于电机轴承故障诊断的轻量级一维卷积神经网络模型，用于特征提取和故障分类。实验结果表明，该方法的准确率达到了96.63%，能够准确诊断变频电机轴承故障。

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为解决可再生能源输出功率波动性导致的电力系统频率不稳定问题，提出了一种基于自适应扰动补偿的有限时间滑模负荷频率控制（LFC）策略，使得电力系统面对未知扰动时可以在有限时间内实现频率的快速稳定。首先，针对可再生能源输出功率和负荷不确定导致的扰动上界未知问题，引入了一种自适应滑模扰动观测器，在不需要扰动上界信息的情况下获得扰动估计值，并直接在输入通道实现扰动补偿；然后，将自适应滑模扰动观测器与非奇异终端滑模控制（TSMC）相结合，利用终端滑模的有限时间收敛特性实现频率快速稳定。仿真分析发现，所提出的控制策略在面对风光输出功率波动和系统负荷扰动的情况下能快速维持频率稳定，提高了系统调频性能。

摘要：
开放式通信网络在互联电力系统中的普遍使用，使原来专用通道的恒定时滞变成了时变时滞。时变时滞恶化了负荷频率控制（LFC）的动态性能，导致系统频率不稳定，因此提出了一种用于时变时滞多区域互联电力系统的滑模LFC方法，并基于Lyapunov泛函进行了稳定性分析。首先，Caputo型分数阶Lyapunov泛函被引入到稳定性分析，通过调整函数积分的上限，减少了稳定性分析的保守性；然后，结合Lyapunov理论和积分不等式，得到线性矩阵不等式描述的时变时滞电力系统的稳定性条件；最后，通过仿真，验证了所提出的控制策略对LFC动态性能的影响，及对负载扰动和风机功率波动的鲁棒性。

摘要：
针对双馈感应发电机（DFIG）易受外界干扰而对并网产生影响的问题，将循环Legendre模糊神经网络（RLFNN）与二阶滑模控制（SOSMC）应用于DFIG控制中，从而提高了DFIG在传感器故障和不确定条件下的功率跟踪能力。首先，SOSMC采用超螺旋算法进行推导，并使用Lyapunov第二定理证明了控制系统的渐近稳定性。其次，提出了使用RLFNN来估计不确定部分，RLFNN的控制律与参数可在线训练，以进一步确保系统鲁棒性。仿真结果表明，所提出的方法能够使DFIG在发生传感器故障、参数变化以及外部干扰情况下保持正常运行，实现了有效容错控制。

摘要：
针对低温多效蒸馏（LT-MED）海水淡化系统中冷凝器出口海水温度控制问题，在蝴蝶优化算法（BOA）的基础上，提出了一种改进BOA-PID控制方法，并利用MATLAB软件搭建仿真模型，将改进BOAPID控制的控制效果与BOA-PID控制、常规PID控制进行对比。结果表明，改进BOA-PID在适应度值和全局搜索能力方面表现卓越；与常规PID控制相比，基于改进BOA-PID控制系统中相应的优化程序能够自动整定各个参数，提升了系统的响应速度，大幅减小了超调量，提升了海水淡化系统的造水比，系统能正常运行。

摘要：
为提高同一区域多个不同利益主体的微电网低碳经济运行，提出了一种考虑风光不确定性的多微电网主从博弈低碳优化方法。首先，基于多智能体技术，建立以多微电网运营商为领导者、各微电网为跟随者的多微电网系统能量交互模型。其次，针对风光不确定性，并考虑各主体的运行成本、碳交易成本，建立基于条件风险价值的主从博弈模型。最后，结合遗传算法和CPLEX求解器进行求解。结果表明，该优化策略可以有效提高各主体的经济性，促进可再生能源消纳，降低碳排放量。

摘要：
为了实现虚拟电厂与楼宇集群之间的有效互动，基于主从博弈理论提出了以虚拟电厂运营商为领导者、楼宇集群为跟随者的动态定价模型。首先，由运营商作为领导者制定动态电价，引导楼宇集群用能策略，下层楼宇集群根据领导者发布的动态定价优化自身用能策略；然后，在楼宇集群侧建立了考虑分时碳计量的电-碳耦合能量共享模型，各楼宇通过能量共享提高能源的互补性；最后，采用机会约束方法分析了风光的不确定性问题，并考虑了需求响应的不确定性给系统运行带来的影响，从而提升系统应对不确定性风险的能力。通过仿真实验验证了该模型在降低系统碳排放量的同时，实现了虚拟电厂与楼宇集群的利益最优。

摘要：
高比例新能源接入电网，对电力系统的灵活调节能力提出了更高要求。提出了一种工业园区向上级电力系统提供爬坡服务的优化调度模型。首先，对风光不确定性进行处理生成典型场景，计算系统的灵活爬坡需求。然后，综合考虑调度成本与爬坡收益，以园区运行总成本最小为目标构建两阶段优化调度模型。最后，进行案例分析。结果显示：高载能负荷参与灵活爬坡服务后的园区收益较之前增加了57.01%，园区运行成本较高载能负荷未参与时降低了11.5%，有效提升了系统灵活性和降低了园区的运行成本。

摘要：
针对固定补偿电价造成的楼宇电能系统调度困难的问题，建立了一种考虑用户用能差异性的补贴模型和多目标楼宇电能优化调度模型。首先，将补贴电价和温度设定值按照峰、平、谷时段划分为3个优化调度时段，并且建立了动态补贴电价模型。其次，建立了考虑用户热舒适度和经济性的综合满意度模型，以用户综合满意度最优、总运行成本最小、日负荷峰谷差最小、峰负荷最小建立多目标优化模型。最后，仿真验证了所提模型在保证用户综合满意度的同时，能有效降低运行成本和负荷峰谷差。

摘要：
深远海场景下的风电场受热带气旋等极端气候影响将产生大规模风电功率爬坡事件，严重威胁电网安全稳定运行。对此，提出了一种将深度强化学习和分布鲁棒优化结合起来平抑风电功率爬坡事件的储能容量优化配置方法。首先，基于改进旋转门算法识别风电功率爬坡事件，采用近端策略优化算法对风电功率爬坡事件进行平抑。其次，基于深度强化学习训练的模型，采用分布鲁棒优化对储能进行容量配置优化。最后，对不同场景下的储能容量配置结果进行比较分析。仿真结果验证了所提优化配置方法的有效性。

摘要：
定子绕组匝绝缘劣化是导致变频电机故障的主要原因之一。通过在线监测其状态，可以及时发现潜在的安全隐患，但会面临匝绝缘劣化特性微弱的挑战。为了提高匝绝缘劣化灵敏度，提出了一种利用分数阶傅里叶变换结合卷积神经网络（FrFT-CNN）的变频电机匝绝缘状态监测方法。首先，在分数域内分析了高频开关振荡电流对匝绝缘变化的灵敏性。然后，设计了一种适用于变频电机匝绝缘状态监测的一维卷积神经网络模型。实验结果表明，与传统卷积神经网络方法相比，FrFT-CNN方法显著提高了匝绝缘状态监测的准确率，且兼具稳定性较高的优点。

摘要：
针对双三相永磁同步电机在传统矢量控制中电流脉动较大的问题，提出了一种基于电压矢量合成原理的多矢量模型预测电流控制策略。首先，通过结合双dq解耦变换与三相解耦脉宽调制（PWM）算法，将电机的每组三相绕组视为基本单元。其次，在每个控制扇区内，通过选择2个有效电压矢量和1个零矢量，构造出所需的目标电压矢量，并将其纳入备选电压矢量集，以实现任意方向和幅值的电压覆盖。最后，采用dq轴电流的无差拍算法确定各矢量的作用时间。仿真结果表明，所提控制策略显著降低了电流脉动，增强了系统稳定性。

摘要：
为了解决传统变频电机轴承故障诊断方法易受到低频噪声和基频电流干扰的问题，提出了一种利用脉冲宽度调制（PWM）开关高频振荡进行变频电机轴承故障诊断的新方法。首先，分析了变频电机轴承故障诊断的机理以及轴承电流的产生机理和流通路径，并用仿真验证了PWM开关dv/dt轴承电流对轴承故障状态敏感；然后，利用PWM开关dv/dt轴承电流是地线电流的一个分量，将地线电流中的高频振荡信号作为故障诊断特征变量和数据源；最后，设计了一种用于电机轴承故障诊断的轻量级一维卷积神经网络模型，用于特征提取和故障分类。实验结果表明，该方法的准确率达到了96.63%，能够准确诊断变频电机轴承故障。