An Improved Sensorless Control of IPMSM Based On Pulsating High-Frequency Signal Injection With Less Filtering for Rail Transit Applications

静止坐标系 控制理论(社会学) 参考坐标系 带宽(计算) 电感 计算机科学 信号(编程语言) 低通滤波器 锁相环 转子(电动) 电流回路 电子工程 工程类 帧(网络) 电压 电气工程 电信 感应电动机 抖动 控制(管理) 人工智能 程序设计语言
作者
Abebe Teklu Woldegiorgis,Xinglai Ge,Songtao Li,Yun Zuo
出处
期刊:IEEE Transactions on Vehicular Technology [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:70 (6): 5605-5617 被引量:24
标识
DOI:10.1109/tvt.2021.3077552
摘要

A pulsating high-frequency signal injection-based low-speed sensorless control of interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) using a conventional stationary reference frame low-pass filter (LPF) may experience a phase delay. Similarly, the heterodyning process may exhibit time delay and bandwidth restriction. Thus, an improved approach with a single high-pass filter in a stationary reference frame is proposed. The rotor position error is extracted from the high-frequency current using the sign of sine of the injected signal considering the phase shift. Consequently, the estimated reference frame LPF in the heterodyning process and the delay compensator for a stationary reference frame LPF-based approach are discarded. A phase-shift tracking observer (PSTO) independent of position error is included. Meanwhile, an online d-axis high-frequency current amplitude estimation is adopted to normalize the effect of d-axis inductance variation. The comparative study with a stationary reference frame LPF and the heterodyning process has shown that the proposed self-sensing strategy delivers an excellent speed sensorless control performance. Thanks to the online d-axis current amplitude estimation, the impact of d-axis inductance variation on speed-position identification has been improved. The proposed self-sensing strategy has been validated using MATLAB simulation and Hardware-in-the-loop (HIL) with TMS320F28335 digital signal processor considering rail transit applications.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
5秒前
小琰砸完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
6秒前
Ava应助二瓦采纳,获得10
6秒前
7秒前
7秒前
厚朴大师完成签到,获得积分10
7秒前
wenxiansci发布了新的文献求助10
7秒前
脑洞疼应助LLLLLL采纳,获得10
9秒前
9秒前
sanmu完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
整齐醉冬完成签到,获得积分10
10秒前
云朵朵要学习完成签到,获得积分10
10秒前
笑点低的羞花完成签到,获得积分20
11秒前
天天快乐应助111采纳,获得10
11秒前
高贵尔竹发布了新的文献求助10
11秒前
笨笨的乐驹完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
solution完成签到 ,获得积分10
13秒前
内向忆南完成签到,获得积分10
13秒前
皮在痒完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
14秒前
15秒前
15秒前
orixero应助Justice采纳,获得10
16秒前
16秒前
wenxiansci完成签到,获得积分0
16秒前
17秒前
Liulu发布了新的文献求助10
17秒前
传奇3应助Tao采纳,获得10
17秒前
诚心完成签到 ,获得积分10
17秒前
echo完成签到,获得积分10
17秒前
久9发布了新的文献求助10
17秒前
顾矜应助一个迷途小书童采纳,获得10
18秒前
民工完成签到,获得积分10
18秒前
woshi123应助江俊采纳,获得10
19秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
全员动态考核,锚定高质量发展:读懂同济大学教师人事改革新政的深层价值 900
Health Psychology 800
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
Römisch-Germanische Forschungen 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7594208
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9171295
关于积分的说明 19631108
捐赠科研通 7171838
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3267694
关于科研通互助平台的介绍 2432486
邀请新用户注册赠送积分活动 2260503