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
MozzieMiao应助puppy采纳,获得10
刚刚
1秒前
2秒前
4秒前
parrowxg完成签到,获得积分20
4秒前
4秒前
Yxy2021完成签到 ,获得积分10
4秒前
科研通AI6.2应助我是666采纳,获得10
4秒前
科目三应助幽默霆采纳,获得10
5秒前
22336应助缥缈的含烟采纳,获得20
6秒前
早点毕业发布了新的文献求助10
6秒前
听闻墨笙发布了新的文献求助10
6秒前
思源应助无私的画笔采纳,获得10
7秒前
ray完成签到,获得积分10
7秒前
领导范儿应助大力的岩采纳,获得10
7秒前
搜集达人应助123采纳,获得10
7秒前
8秒前
8秒前
8秒前
LUNE发布了新的文献求助10
9秒前
完美世界应助ya采纳,获得30
10秒前
12秒前
12秒前
12秒前
13秒前
elle发布了新的文献求助10
14秒前
干净的琦发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
麦克劳林君完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
15秒前
Waiting完成签到 ,获得积分10
16秒前
17秒前
芝士薯片大盗完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
18秒前
19秒前
123发布了新的文献求助10
19秒前
无私的香菇完成签到 ,获得积分10
22秒前
Ll_l发布了新的文献求助10
22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
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
Additive Manufacturing Design and Applications (ASM Handbook, Volume 24A) 500
Variations: A More Diverse Picture of Contemporary Art 400
A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Fourth Edition 400
Induction Heating and Heat Treatment (ASM Handbook, Volume 4C) 300
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 7587101
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9165510
关于积分的说明 19615773
捐赠科研通 7167587
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3266810
关于科研通互助平台的介绍 2431763
邀请新用户注册赠送积分活动 2258648