基于深度学习的永磁同步电机主动抗扰优化控制方法

本发明公开了基于深度学习的永磁同步电机主动抗扰优化控制方法，包括以下步骤，S1、设计混合动力控制策略，用于实现线性与非线性自抗扰控制律之间的无缝切换；S2、基于所提出的控制策略，为永磁同步电机设计一种切换式自抗扰控制器SADRC；S3、针对SADRC的参数整定问题，将深度强化学习DRL应用于自抗扰控制器ADRC参数优化的自动整定，并建立DRL模型；S4、为解决SADRC的参数整定问题，提出一种基于深度确定性策略梯度DDPG和分类经验传导CEC策略梯度算法的DRL，即CEC‑DDPG算法。本申请的SADRC具有更好的动态性能，对于所提出的SADRC中的参数，采用DRL进行参数优化，获得了令人满意的动态性能。