Sensorless Fixed-Time Sliding Mode Control of PMSM Based on Barrier Function Adaptive Super-Twisting Observer

控制理论(社会学) 沉降时间 观察员(物理) 趋同(经济学) 计算机科学 控制器(灌溉) 转子(电动) 滑模控制 Lyapunov稳定性 李雅普诺夫函数 电子速度控制 整体滑动模态 控制工程 工程类 控制(管理) 物理 阶跃响应 非线性系统 机械工程 农学 电气工程 量子力学 人工智能 生物 经济 经济增长
作者
Long Chen,Zhihui Jin,Ke Shao,Hai Wang,Guangyi Wang,Herbert Ho‐Ching Iu,Tyrone Fernando
出处
期刊:IEEE Transactions on Power Electronics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:39 (3): 3037-3051 被引量:8
标识
DOI:10.1109/tpel.2023.3336743
摘要

For the purpose of simplifying the physical structure, improving the anti-disturbance performance and enhancing the response performance of Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM), this paper proposes a novel sensorless fixed-time sliding mode control scheme with fast fixed-time convergence for PMSM. Firstly, to realize sensorless control, a Barrier Function (BF)-based Adaptive Super-Twisting Observer (BF-ASTO) is designed to accurately estimate the rotor's position and speed of the PMSM. The BF is chosen as an adaptive algorithm for online tuning the parameters of BF-ASTO to achieve a better speed estimation performance. Then, an Adaptive Fixed-Time Integral Sliding Mode Controller (AFTISMC) is proposed based on fixed-time stability theory, which guarantees both the independence of the settling time on the initial conditions and the finite time speed tracking error convergence. Lyapunov stability analysis is rigorously given for both the designed BF-ASTO and the AFTISMC, respectively. Finally, real-time experimental results are provided to verify the effectiveness of the proposed control method with the BF-ASTO.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

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
1秒前
梦里花落知多少完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
阳阳发布了新的文献求助10
2秒前
Poyd发布了新的文献求助10
4秒前
开开完成签到,获得积分10
4秒前
tao_blue发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
888完成签到,获得积分10
5秒前
饭神仙鱼完成签到,获得积分10
6秒前
KBYer发布了新的文献求助20
6秒前
Jzhang应助tmpstlml采纳,获得10
7秒前
YoYo发布了新的文献求助10
7秒前
豌豆发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
言叶完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
CipherSage应助清新的冷松采纳,获得10
11秒前
JamesPei应助Poyd采纳,获得10
12秒前
科目三应助药学牛马采纳,获得10
13秒前
lixm发布了新的文献求助10
14秒前
NAA完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
tao_blue完成签到,获得积分10
15秒前
荔枝完成签到,获得积分20
15秒前
15秒前
16秒前
许多知识完成签到,获得积分10
16秒前
缓慢的战斗机完成签到,获得积分20
17秒前
圣晟胜发布了新的文献求助10
17秒前
科研通AI5应助nextconnie采纳,获得10
18秒前
陈朝旧迹完成签到,获得积分10
18秒前
无花果应助虚心海燕采纳,获得10
19秒前
sun发布了新的文献求助30
20秒前
20秒前
KBYer完成签到,获得积分10
20秒前
FashionBoy应助阳阳采纳,获得10
20秒前
许多知识发布了新的文献求助10
21秒前
苏源智完成签到,获得积分10
21秒前
Andy完成签到 ,获得积分10
23秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
Luis Lacasa - Sobre esto y aquello 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527998
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3108225
关于积分的说明 9288086
捐赠科研通 2805889
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540195
邀请新用户注册赠送积分活动 716950
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709849