Identification of PM Synchronous Machines Parameters for Design and Control Purposes

控制理论(社会学) 磁链 磁阻 控制工程 电感 鉴定(生物学) 同步电动机 扭矩 开关磁阻电动机 工程类 磁通量 直接转矩控制 计算机科学 机器控制 转子(电动) 控制(管理) 感应电动机 人工智能 磁铁 电压 物理 机械工程 电气工程 磁场 植物 量子力学 生物 热力学
作者
Gianmario Pellegrino
出处
期刊:Springer briefs in electrical and computer engineering 卷期号:: 77-107 被引量:2
标识
DOI:10.1007/978-3-319-32202-5_4
摘要

The knowledge of the machine magnetic parameters is of paramount importance for the design and control on synchronous machine drives. Among those machines, Synchronous Reluctance (Rel) and PM-assisted Synchronous Reluctance (PM/Rel) machines have highly nonlinear current to flux linkage relationships, due to magnetic saturation, including cross interference between the d and q rotor axes. This chapter reviews the modelling of nonlinear PM Synchronous machines of all types, and the techniques for identification of their current to flux linkage relationship. The cases of PM/Rel and Rel machines are covered by this general analysis. The identification and manipulation of the flux maps is useful in all phases of the machine’s life, from machine design to the implementation of control algorithms. Non-accurate magnetic parameters lead to torque and power capability miscalculations, non-optimal efficiency strategies over the drive duty cycle, deteriorated and chattering control response, instability of position self-sensing control. Accuracy of flux maps is a cornerstone of high-performance control around zero speed in servomotor drives. Classical and more recent identification techniques existing in the literature are explored, including self-commissioning methods. The flux maps approach is compared to the more popular inductance-based modeling approach, and commented. Results are presented for motor prototypes of different kinds, including PM/Reluctance machines.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
善学以致用应助jojo144采纳,获得10
刚刚
害羞聋五完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
orixero应助三十六采纳,获得10
1秒前
小蘑菇应助生动丹珍采纳,获得10
1秒前
时2完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
1秒前
大个应助Wangdx采纳,获得10
2秒前
柒月完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
任性雍发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
尹小末发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
顾矜应助风中的小松鼠采纳,获得10
4秒前
MitsubaAoki完成签到,获得积分10
5秒前
田様应助幽默厉采纳,获得10
5秒前
116发布了新的文献求助10
6秒前
mira完成签到,获得积分10
6秒前
彼得应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
烟花应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
桐桐应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
深情安青应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
科研通AI6应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
Zx_1993应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
顾矜应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
F_echo应助科研通管家采纳,获得20
7秒前
凝眸处应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
在水一方应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
彼得应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
日照金峰发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
wangguoxi应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7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
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 1561
Binary Alloy Phase Diagrams, 2nd Edition 1200
Holistic Discourse Analysis 600
Atlas of Liver Pathology: A Pattern-Based Approach 500
Latent Class and Latent Transition Analysis: With Applications in the Social, Behavioral, and Health Sciences 500
Using Genomics to Understand How Invaders May Adapt: A Marine Perspective 400
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 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 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5506056
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4601542
关于积分的说明 14477374
捐赠科研通 4535544
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2485440
邀请新用户注册赠送积分活动 1468399
关于科研通互助平台的介绍 1440887