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欢迎阅读IEEE Transactions on Power Electronics期刊2025年issue11最新研究论文推送（第6期/共12期）。本期推送共包含10篇研究论文，聚焦于高性能电机驱动控制、功率半导体器件优化、无传感器控制策略、电力电子变换器效率提升以及功率器件寿命预测等前沿领域，涵盖了从电机控制算法创新、混合开关技术分析到航空电驱动系统设计等多个重要研究方向。
本期推送论文不仅侧重提升系统响应速度和控制精度，也注重在复杂电磁环境与高负载工况下的系统适应性和鲁棒性，为未来高效、低损耗的电机及电力电子系统设计提供了坚实的理论基础和技术支持。
本期目录
📖 第1篇：基于自适应RBF神经网络的电机驱动平滑速度控制方法
📖 第2篇：碳化硅MOSFET与逆导型IGBT混合开关：损耗与浪涌电流分析
📖 第3篇：基于全阶超螺旋观测器和HR-PI前馈锁相环可调前向增益的SPMSM无传感器控制
📖 第4篇：面向未来航空应用的高速双三相永磁电机无传感器控制设计与稳定性分析
📖 第5篇：基于自监督学习的伺服系统多参数优化框架
📖 第6篇：基于新型趋近律与变参数广义超螺旋观测器的永磁同步电机鲁棒速度控制策略
📖 第7篇：基于时变非对称模型的永磁直线同步电机鲁棒无差拍预测电流控制
📖 第8篇：高电流超低电压LLC直流变压器中同步整流器的谐振驱动优化研究
📖 第9篇：基于物理信息深度学习与稀疏数据的电力电子器件剩余寿命预测
📖 第10篇：零电压开关下最小化电压-电流重叠以降低DAB转换器关断损耗
📖 第1篇
📌 基于自适应RBF神经网络的电机驱动平滑速度控制方法
Smooth Speed Control for Electric Drives Based on Adaptive RBF Neural Network Method
作者：Chenhao Zhao，Yuefei Zuo，Huanzhi Wang，Haiyang Cao，Christopher H.T. Lee
在电动飞机应用中，高性能电机驱动的平滑速度控制至关重要。齿槽转矩和电流采样误差等转矩脉动源不可避免，会引起周期性速度振荡。传统基于自适应线性神经元（ADALINE）的方法尽管可以快速近似已知谐波阶次的周期性扰动，但现实应用中往往无法预先获知扰动频率。本文提出了基于在线训练径向基函数神经网络（RBFNN）的创新控制方法，通过在原ADALINE结构中插入隐藏层，直接以转子位置作为网络输入，无需扰动频率信息即可有效抑制速度脉动，增强系统适用性与鲁棒性。
该方法在dSPACE MicroLabBox永磁同步电机平台大量对比实验，验证了其在线学习和实时抑制周期扰动的能力。训练过程包括网络参数在线更新，无需预先设定扰动频率，关键实现了自适应观测与补偿算法，显著提高控制精度和鲁棒性，适配多工况变速变负载。
实验表明，RBFNN方法在100-1000r/min转速和25%-100%额定转矩负载条件下，控制性能优于ADALINE。特别在未知扰动频率情形下，RBFNN能自适应补偿所有与转子位置相关扰动。虽然动态响应稍慢，但稳态时谐波抑制更全。研究为电动飞机推进系统提供了兼顾高精度与强鲁棒性的速度控制方案，有效应对复杂周期扰动，共提升系统稳定性与可靠性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10959725
📖 第2篇
📌 碳化硅MOSFET与逆导型IGBT混合开关：损耗与浪涌电流分析
SiC MOSFET Hybrid Switches With Reverse Conducting IGBTs: Loss and Surge Current Analysis
作者：Arkadeep Deb，Jose Ortiz Gonzalez，Saeed Jahdi，Ruizhu Wu，Xibo Yuan，Olayiwola Alatise
混合开关技术融合了SiC MOSFET的优异开关性能和硅IGBT良好导通性能，降低系统成本。但SiC MOSFET电流额定较低，尤其不使用碳化硅肖特基势垒二极管（SBD）时，损耗性能及第三象限浪涌电流鲁棒性仍需深入研究。本文对三种混合开关配置（HS-A、HS-B、HS-C）在多温度电流条件下的静态与动态特性展开对比分析。
采用电热极限测试对第三象限浪涌电流鲁棒性进行评估，结果显示HS-A方案具有最佳整体性能，损耗比HS-B降低16%且与HS-C竞争力相当。逆导型IGBT内置PiN二极管提高了第三象限导通性能，尽管增加反向恢复电荷。仿真与300kW牵引逆变器实验表明，HS-A在低频率及高第三象限使用环境下实现最佳成本性能平衡。
浪涌测试表明，HS-A的临界浪涌能量比HS-B高25%，虽低于HS-C的56%，但证明了逆导型IGBT在混合开关中的可靠性优势。整体研究为电动汽车牵引系统等领域提供具有高效率与成本控制优势的混合开关设计参考。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11086371
📖 第3篇
📌 基于全阶超螺旋观测器和HR-PI前馈锁相环可调前向增益的SPMSM无传感器控制
Sensorless Control of SPMSM Using a Full-Order Supertwisting Observer and HR-PI-Based FPLL With Tunable Forward Gain
作者：Xiaojiang Zhang，Junjie Zhu，Xuan Wu，Zhian Zheng，Haoran Liu，Yongfei Xue，Fangying Wan，Hengxiang Zou
表面贴装永磁同步电机（SPMSM）因结构简单、功率因数高及体积小，广泛应用于制造和家电领域。传统依赖机械编码器的定位增加成本及降低可靠性，无传感器控制通过电流电压采集估算转子位置及速度，具备高可靠性与环境适应性。本文提出结合全阶超螺旋滑模观测器（STA-FSMO）和HR-PI控制器的前馈锁相环（FPLL）的无传感策略，解决传统滑模观测器高频抖振及对线性增长扰动抗性不足问题。
STA-FSMO采用双层校正机制：远离平衡位置时线性反馈快速响应，接近平衡则非线性超螺旋动作实现有限时间收敛。该设计引入强李雅普诺夫函数，证明系统稳定性和鲁棒性。HR-FPLL用HR-PI代替传统PI，利用自适应谐振有效抑制逆变器非线性与空间谐波导致的电动势畸变。
通过临界低速及零速反转负载实验证明，该方法表现出优异的精度与鲁棒性。敏感性分析验证了定子电阻、电感变化下估计误差有界，为SPMSM无传感控制提供了高精度且强鲁棒性的有效方案。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11087708
📖 第4篇
📌 面向未来航空应用的高速双三相永磁电机无传感器控制设计与稳定性分析
Sensorless Control Design and Stability Analysis of High-Speed Dual Three-Phase Permanent Motor Drive for Future Aircraft Applications
作者：Guangdong Bi，Yuzheng Chen，Kaixuan Wang，Shengyu Cao，Tao Yang
双三相永磁同步电机（PMSM）无传感驱动因高功率密度及潜在容错能力，在电动飞机应用中备受关注。模型参考自适应系统（MRAS）常用无传感控制方法，且飞机发动机高速特性要求更高的离散化设计精度。本文提出基于二阶泰勒展开（SOTE）的离散时域MRAS无传感控制设计，直接推导非线性数学模型，降低离散步长影响，提升离散化精度和系统稳定性。
研究开发了线性化离散小信号模型，分析系统稳定性与参数影响。通过全阶离散状态演化方程分析系统状态矩阵特征值，揭示各工况下稳定区域，指导参数配置。与一阶泰勒展开法相比，SOTE更精准近似非线性离散系统，显著扩展高速稳定运行范围。
实验在双三相PMSM驱动平台验证，结果显示方法提高位置估计精度，增强高速运行鲁棒性。研究创新点包括利用双三相绕组优势的自适应模型、减小截断误差的SOTE方案及完善的系统状态表征，对未来净零航空及欧盟清洁航空项目具备重要应用价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11004004
📖 第5篇
📌 基于自监督学习的伺服系统多参数优化框架
Self-Supervised Learning-Based Multiparameters Optimization Framework in Servo Systems
作者：Hongjie Li，Gan Wang，Tingna Shi，Yanfei Cao，Chen Li，Changliang Xia
伺服控制系统中存在多个强耦合控制参数，在优化过程中既要保证优化效率又要兼顾稳定性。传统系统优化方法依赖精准建模且结构侵入性强、效率低、数据依赖性高。本文提出物理约束自监督优化框架（PC-SO），用双相分层编码器和独立编码器结构提取关键参数特征，实现非侵入式高效参数优化。
通过先验特征预训练编码器，显著减少对真实数据的依赖。优化框架支持轨迹自预测机制，嵌入物理约束保证软硬件一致性。训练过程兼顾误差收敛速度与参数空间探索，有效避免过拟合，带来更快速的长期稳定性能提升。
在PI和ADRC控制结构下测试，经过25-30次迭代，PI控制误差从7941.92降至1.31，ADRC误差从205.23降至2.02，跟踪精度分别提升约6063倍和102倍。该方法为高精度制造领域伺服系统的非侵入式多参数整定提供了通用高效方案。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11095332
📖 第6篇
📌 基于新型趋近律与变参数广义超螺旋观测器的永磁同步电机鲁棒速度控制策略
Robust Speed Control Strategy of PMSMs Using Improved Sliding-Mode Controller With New Reaching Law and Variable-Parameter Generalized Super-Twisting Observer
作者：Yifan Xu，Bin Zhang，Yongting Deng，Yuxin Kang，Xiufeng Liu，Haiyang Cao
永磁同步电机（PMSM）在高精度伺服控制中应用广泛，传统PI控制难以满足负载扰动及参数变化下的高精度需求。研究提出了创新鲁棒速度控制策略（RSCS），结合新型滑模趋近律（NSMRL）和变参数广义超螺旋观测器（VGSTO），提升速度调节性能与抗扰动能力。
NSMRL基于终端吸引子和自适应算法设计，加入非线性指数项和自适应函数，实现远离滑模面时加速收敛，接近时减小高频抖振，组合积分滑模面优化响应。VGSTO解决ESO带宽限制问题，增设线性和额外项加速收敛，结合变参数增益调整，在无需增加带宽基础上提升观测精度和抗干扰性。
实验在2.2kW表面贴装PMSM平台，RSCS与PI、传统滑模控制和非线性指数趋近律方法比较，阶跃响应调节时间缩短超过50%，稳态电流波动减少40%，在变转速及突加负载场景下展现更强鲁棒性与抗扰能力，实用性显著提升。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11095647
📖 第7篇
📌 基于时变非对称模型的永磁直线同步电机鲁棒无差拍预测电流控制
Robust Deadbeat Predictive Current Control of Permanent Magnet Linear Synchronous Machines Based on Time-Varying Asymmetric Model
作者：Ziyu Zou，Mengfei Zheng，Yanxin Li，Qinfen Lu
永磁直线同步电机（PMLSM）因纵向端部效应呈现时变非对称参数，为无差拍预测电流控制（DPCC）带来额外扰动与稳定性挑战。本文提出鲁棒DPCC方法，融合不确定性扰动估计器（UDE）与参数失配观测器（PMO），增强系统的抗干扰能力。
研究建立了PMLSM时变非对称数学模型，分析参数失配扰动频率特性。创新地将UDE嵌入预测控制框架，采用频域滤波观测集总扰动，并设计PMO专门观测时变耦合电感失配，扩展扰动抑制带宽范围。
理论证明所提方法为时变非对称系统提供严谨稳定性，能全频段抑制扰动。实验条件下电阻、电感及磁链显著失配，电流跟踪误差降低超过60%。与ESO和LDO方法相比，新方案对时变耦合参数扰动具有更优适应性与鲁棒性。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11072313
📖 第8篇
📌 高电流超低电压LLC直流变压器中同步整流器的谐振驱动优化研究
Resonant Drive Optimization for Synchronous Rectifiers in High-Current and Ultra-Low-Voltage LLC DCX
作者：Kangping Wang，Ruochen Zhao，Yuhang Ning，Hongchang Li，Xu Yang
面向人工智能处理器的超低电压极高电流输出需求，电压调节模块中的LLC直流变压器(DCX)作为解决方案，然而同步整流器（SR）驱动损耗显著，导通损耗对驱动速度高度敏感，尚缺乏深入研究。本文首次测量并建模SR反向导通特性，揭示沟道导通向体二极管转变过程。
基于模型分析驱动速度对SR导通及驱动损耗影响，提出谐振驱动协同优化方法，同时降低导通与驱动损耗。实验搭建40V-1V/200A DCX电路，验证优化驱动相比硬驱动峰值效率和满载效率分别提升3.2%和1.1%，驱动电路设计紧凑占板面积仅6%。
研究创新在于建立SR反向导通精准模型，量化驱动速度与导通损耗相关性，实现驱动电路与导通特性的协同优化。该技术对人工智能处理器高效供电及高功率密度应用电源设计价值显著。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11072307
📖 第9篇
📌 基于物理信息深度学习与稀疏数据的电力电子器件剩余寿命预测
Remaining Useful Life Prediction of Power Electronic Devices With Physics-Informed Deep Learning and Sparse Data
作者：Le Gao，Chaoming Liu，Yiping Xiao，Chunhua Qi，Mingxue Huo
碳化硅MOSFET在航空航天关键设备应用广泛，但面临辐射环境可靠性挑战。准确预测器件剩余使用寿命（RUL）对系统安全至关重要。传统深度学习依赖完整连续退化数据，辐射环境下数据稀疏难监测。本文提出物理信息深度学习（PIDL）方法，结合辐射退化机理，利用定制物理损失函数嵌入Transformer网络，实现领域知识与学习的深度融合。
损失函数强调界面陷阱电荷与氧化层陷阱电荷积累对导通电阻退化的惩罚，基于粒子群优化自动调节模型超参数，降低人工调参复杂度。钴-60γ辐照实验表明，在高达90%数据缺失条件下，方法相较传统Transformer使MAE降低27.90%，RMSE降低26.51%，综合评分提升22.90%。
本研究首开物理机理与深度学习框架融合先河，解决辐射环境下SiC MOSFET寿命预测的数据稀疏性难题。方法适用航空航天电源系统可靠性保障，亦可推广至其他电力电子器件寿命预测，具有重要工程应用价值。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=10976419
📖 第10篇
📌 零电压开关下最小化电压-电流重叠以降低DAB转换器关断损耗
Reducing Turn-OFF Losses in DAB Converters by Minimizing Voltage–Current Overlap Under ZVS Operation
作者：Zhixuan Wang，Xiangdong Sun，Weizhang Song，Patrick Wheeler，Biying Ren，Shenrui Liu
功率转换器开关频率提升带来开关损耗瓶颈，零电压开关（ZVS）条件下关断损耗主导损耗来源。本文针对双有源桥（DAB）转换器，提出最小化电压-电流重叠的三重移相（MVCO-TPS）调制策略，通过ZVS约束优化模型显著降低关断损耗。
基于Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件求解优化模型，给出了TPS占空比与传输功率及桥臂电流关系的解析解，支持全范围双向操作。实验验证显示，MVCO-TPS在保持ZVS与低导通损耗同时，关断损耗降低约30%，整体效率提升2-3%。
本策略创新点包括首次将电压-电流重叠最小化作为量化优化目标，支持模型预测控制实时计算，并能灵活调节ZVS电流阈值扩展ZVS范围。尤其适用于新能源储能、电动汽车及固态变压器等高开关频率环境，为高频高密度功率转换系统提供有效方案。
🔗 https://ieeexplore.ieee.org/stampPDF/getPDF.jsp?tp=&arnumber=11061788
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