生成式AI辅助的电机矢量控制参数自适应整定策略

李堂方; 何志勇; 顾立

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.12.014

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (12) : 40 -42. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.12.014

生成式AI辅助的电机矢量控制参数自适应整定策略

李堂方, 何志勇, 顾立

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

摘要

传统电机矢量控制参数整定方法存在依赖固定模型、收敛速度慢、抗干扰能力弱等缺陷，制约了系统的高精度运行。基于此，本文提出一种生成式人工智能(AI)辅助自适应整定策略，整合生成式对抗网络(GAN)参数辨识、强化学习整定与门控循环单元(GRU)干扰补偿模块，详细阐述了AI模型的具体应用过程。实验结果表明：该策略可使定子电阻辨识误差降低66.0%,整定收敛时间缩短73.1%,稳态转矩脉动幅值降至1.6%,有效克服了传统方法的局限性，能够保障复杂工况下系统的高精度运行。