[发明专利]一种基于支持向量机用于DTC预测控制的方法

权利要求书

1.一种基于支持向量机用于DTC预测控制的方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：选取已有的电机运行参数作为输入与输出样本，已有的电机运行参数是采用成本函数进行电压矢量选择的电机运行参数，成本函数如下式(1)所示：

其中为参考幅值，为参考转矩，为实际幅值，T_e为实际转矩；

步骤二：将选取的输入与输出样本分别进行归一化处理，对输入和输出样本分别进行归一化处理的表达式如下式(2)所示：

其中，x_min为输入样本或者输出样本中最小值，x_max为输入样本或者输出样本中最大值；

步骤三：对归一化处理后的样本使用支持向量机进行训练，得到输出电压矢量的基于支持向量机用于DTC的预测模型，采用径向基函数作为支持向量机核函数，如式(3)所示：

k(x,x_i)＝exp(-γ||x-x_i||²),γ＞0 (3)其中x为输入，x_i为支持向量，γ是核参数；

步骤四：对当前电机的运行参数进行归一化处理，通过获得k时刻的定子磁链误差ψ_r，输出转矩误差T_r，负载角δ和转矩角α后，进行归一化处理；

步骤五：将步骤四中的经归一化处理后的定子磁链误差ψ_r，输出转矩误差T_r，负载角δ和转矩角α输入到预测模型中，通过预测模型输出施加的电压矢量；

步骤六：根据预测模型输出的电压矢量，控制逆变器的开关状态，完成基于支持向量机用于DTC预测控制。

2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机用于DTC预测控制的方法，其特征在于：步骤一中，成本函数的个数与电压矢量的个数相等，选取最小的成本函数所对应的电压矢量，即为所施加的电压矢量；选取全工况下的定子磁链误差ψ_r、输出转矩误差T_r、负载角δ和转矩角α作为训练预测模型的输入，选取施加的电压矢量作为输出。

3.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机用于DTC预测控制的方法，其特征在于：步骤三中，将步骤一中选取的输入和输出样本分为3组，将每个组的子集数据分别做一次验证集，其余的2组子集数据作为训练集，得到3个子模型，每个子模型分别对应着一组惩罚参数和核参数，用3个子模型中验证集的分类准确率的平均数作为分类器的性能指标。

4.根据权利要求3所述的一种基于支持向量机用于DTC预测控制的方法，其特征在于：若分类准确率的平均数大于等于90％，则选取分类准确率最高的一组惩罚参数和核参数作为预测模型的参数，若分类准确率的平均数小于90％，则重新训练。

5.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机用于DTC预测控制的方法，其特征在于：步骤四中归一化处理方式和步骤二相同。