永磁同期電動機制御システムの電流ループコントローラの性能を向上させ、モデルパラメータのミスマッチが制御システムに与える影響を低減するために、ガウス過程パラメータ同定に基づく有限集合モデル予測電流制御戦略（FCS-GPMPC）を提案した。まず、永磁同期電動機の電流予測モデルを紹介し、モデルパラメータのミスマッチがシステム性能に与える影響を分析した。次に、一般的な機械学習パラメータ同定アルゴリズムにおける複雑なハイパーパラメータの調整プロセスを簡略化するために、ガウス過程に基づくモデルパラメータ同定手法を提案した。同時に、予測値の信頼区間をパラメータ予測効果のリアルタイム評価指標として導入した。最後に、ガウス過程パラメータ同定とモデルベースの有限集合モデル予測電流制御（FCS-MPC）を組み合わせ、正確に同定されたパラメータを得た後、システム電流予測モデルを更新してシステムのロバスト性と電流ループ追従性能を向上させた。実験結果は、本論文で使用した訓練データの統計的特徴のもと、テストデータの二乗平均平方根誤差RMSEが0.0021であり、<inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><msup><mrow><mi>R</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msup></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/FCF0E2AE-9302-42f3-9DAE-797756030D23-M001.jpg"/><?fx-imagestate width="3.38666677" height="2.62466669"?></graphic><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/FCF0E2AE-9302-42f3-9DAE-797756030D23-M001c.jpg"/><?fx-imagestate width="3.38666677" height="2.62466669"?></graphic></alternatives></inline-formula>が0.99に達したことを示している。パラメータの変動条件下で、FCS-MPCと比較してFCS-GPMPC戦略は電流の変動度を30.5％低減し、電流の平均偏差を19.6％低減した。また、参照電流のステップ変化に対してFCS-GPMPCはより良好な動的応答を示した。実験結果は、ガウス過程に基づくモデル予測制御手法がモデルミスマッチが制御システムに与える影響を効果的に抑制でき、永磁同期電動機制御システムの電流制御器の性能向上に寄与することを示している。

永磁同期電動機;モデル予測制御;機械学習;ガウス過程;モデルミスマッチ