Improved Deadbeat Predictive Current Control of PMSM Based on a Resistance Adaptive Position Observer

控制理论(社会学) 定子 稳健性(进化) 灵敏度(控制系统) 计算机科学 观察员(物理) 模型预测控制 电流(流体) 抖动 职位(财务) 控制工程 工程类 控制(管理) 物理 电子工程 人工智能 机械工程 电信 生物化学 化学 电气工程 财务 量子力学 经济 基因
作者
Ting Wu,Huiyu Chen,Bo Liu,Ting Wu,Chao Wang,Shoudao Huang
出处
期刊:IEEE Transactions on Transportation Electrification [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-1
标识
DOI:10.1109/tte.2023.3328948
摘要

Deadbeat predictive current control (DPCC) features fast dynamic responses and excellent current tracking capabilities. However, it suffers from steady-state current prediction error caused by machine parameter mismatch,notably the resistances at low speeds. For the purpose of minimizing the parameter sensitivity of the DPCC approach and optimize the performance of permanent magnet synchronous motor (PMSM) drive systems,an improved DPCC with a stator-resistance adaptive position observer(DPCC+RAPO) is proposed. Initially, the parameter sensitivity of the conventional DPCC approach is analyzed,which reveals that inaccurate resistance can lead prediction current error and current jitter problems directly.Then,a real-time stator-resistance adaptation algnorithm based on sensorless control is introduced in this paper and applied to DPCC. It effectively enhanced the resilience to parameter perturbations of the DPCC method.In addition,compare with the conventional sensorless DPCC control, the presented methodology is capable to increase the robustness of PMSM at low speeds. Finally,the effectiveness of the method is verified by experiments at a 1.5kW PMSM drive platform.

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
popo完成签到,获得积分10
1秒前
NANA完成签到,获得积分10
1秒前
wei发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
华仔的应助被王小冉采纳,获得10
2秒前
脑洞疼的应助被美满怀绿采纳,获得10
2秒前
2秒前
Eclipse12138完成签到,获得积分10
4秒前
带VS和发布了新的文献求助10
4秒前
ccc完成签到,获得积分10
4秒前
Nicole发布了新的文献求助10
5秒前
YQP发布了新的文献求助10
5秒前
酷波er的应助被369ninja采纳,获得10
5秒前
6秒前
LI完成签到,获得积分10
7秒前
扬桥完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
9秒前
zbw完成签到,获得积分20
9秒前
无花果的应助被无限的寒珊采纳,获得10
9秒前
9秒前
小蘑菇的应助被东起欧采纳,获得10
9秒前
小情绪发布了新的文献求助10
10秒前
华仔的应助被张张张采纳,获得10
10秒前
小马甲的应助被复杂万仇采纳,获得10
10秒前
Nicole完成签到,获得积分20
10秒前
可米发布了新的文献求助10
10秒前
lightly关注了科研通微信公众号
11秒前
秋风的应助被DA采纳,获得20
11秒前
11秒前
12秒前
12秒前
12秒前
风吹麦浪的应助被xjy12310采纳,获得10
12秒前
犹豫草莓完成签到,获得积分10
13秒前
今后的应助被刘海青采纳,获得10
15秒前
lilith完成签到,获得积分10
15秒前
以七发布了新的文献求助10
15秒前
15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
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
IRTSD: Open-Source Data and Toolset for Electromagnetic Transient Analysis of Disturbances and IBR Control Malfunctions in Transmission Systems 1000
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
拉伸高分子熔体中缠结行为的模拟和小角中子散射研究 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8135204
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9536590
关于积分的说明 21618351
捐赠科研通 7717959
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3419478
关于科研通互助平台的介绍 2544778
邀请新用户注册赠送积分活动 2461180