清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Sensorless Control of PMSM With Improved Adaptive Super-Twisting Sliding Mode Observer and IST-QSG

控制理论(社会学) 稳健性(进化) 观察员(物理) 计算机科学 积分器 反电动势 工程类 电压 带宽(计算) 人工智能 控制(管理) 物理 计算机网络 生物化学 化学 电气工程 基因 量子力学
作者
Deqiang Wang,Xudong Liu
出处
期刊:IEEE Transactions on Transportation Electrification 卷期号:11 (1): 721-731 被引量:6
标识
DOI:10.1109/tte.2024.3395318
摘要

In this paper, to enhance speed estimation accuracy and restrain the chattering in sensorless control of permanent magnet synchronous motor (PMSM), an improved adaptive super-twisting algorithm-based sliding mode observer (IAST-SMO) and a novel quadrature signal generator based on improved super-twisting algorithm (IST-QSG) is proposed. Firstly, by introducing the linear terms and adaptive gains, a new super-twisting sliding mode observer is proposed to estimate the back Electromotive Force (EMF), which solves the problems of harmful chattering. Meanwhile, the proposed adaptive method has the high estimation accuracy in a wide speed range. Furthermore, the adaptive gains are proven to satisfy the stability conditions. Then, to eliminate the noise of back-EMF and improve the estimation accuracy, the second-order generalized integrator-based quadrature signal generator(SOGI-QSG) is often used to filter back-EMF, but due to the problem of its estimated speed feedback, the estimated rotor position error will become larger. To solve the problem, an IST-QSG is proposed to extract the smooth back-EMF, and the accuracy of speed estimation is significantly increased. Finally, the comparative experiments in different conditions confirm that the proposed sensorless control strategy exhibits excellent feature in terms of position and speed estimation accuracy, dynamic performance, and robustness.
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
量子星尘发布了新的文献求助10
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
18秒前
大海完成签到 ,获得积分10
18秒前
Yolo完成签到 ,获得积分10
26秒前
量子星尘发布了新的文献求助50
26秒前
羊白玉完成签到 ,获得积分10
31秒前
凶狠的期待完成签到,获得积分10
33秒前
亮总完成签到 ,获得积分10
36秒前
现实的曼安完成签到 ,获得积分10
36秒前
量子星尘发布了新的文献求助30
47秒前
50秒前
xlj730227完成签到 ,获得积分10
53秒前
阿巴阿巴发布了新的文献求助10
53秒前
时舒完成签到 ,获得积分10
55秒前
59秒前
59秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
阿巴阿巴完成签到,获得积分10
1分钟前
小张完成签到,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
怕孤独的访云完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
李新光完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
lilylwy完成签到 ,获得积分0
1分钟前
迈克老狼完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
认真搞科研啦完成签到,获得积分10
1分钟前
666完成签到,获得积分10
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
熊熊出击完成签到 ,获得积分10
2分钟前
净禅完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Dongjie完成签到 ,获得积分10
2分钟前
pandarion完成签到 ,获得积分10
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
小布完成签到 ,获得积分10
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
高分求助中
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Neuromuscular and Electrodiagnostic Medicine Board Review 1000
Statistical Methods for the Social Sciences, Global Edition, 6th edition 600
こんなに痛いのにどうして「なんでもない」と医者にいわれてしまうのでしょうか 510
ALUMINUM STANDARDS AND DATA 500
Walter Gilbert: Selected Works 500
岡本唐貴自伝的回想画集 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3666449
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3225448
关于积分的说明 9763038
捐赠科研通 2935282
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1607593
邀请新用户注册赠送积分活动 759271
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 735188