FPGA-Based Sensorless PMSM Speed Control Using Reduced-Order Extended Kalman Filters
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the design and implementation of a field-programmable gate array (FPGA)-based architecture for the speed control of sensorless permanent-magnet synchronous motor (PMSM) drives. For the reduction of computation resources, as well as accuracy improvement in the rotor position estimation, a parallel reduced-order extended Kalman filter (EKF) is proposed in this work. Compared with an EKF, the system order is reduced and the iteration process is greatly simplified, resulting in significant savings of resource utility, while maintaining high estimation performance. The whole control system includes a current-control-and-coordinate-transformation unit, a proportional-integral (PI) speed controller, and other accessory modules, all implemented in a single FPGA chip. A hardware description language is adopted to describe advantageous features of the proposed control system. Moreover, the finite-state-machine method is applied with the purpose to reduce logic elements used in the FPGA chip. The validity of the approach is verified through simulation based on the Modelsim/Simulink cosimulation method. Finally, experimental results are obtained on an FPGA platform with an inverter-fed PMSM to show the feasibility and effectiveness of the proposed system-on-programmable-chip for PMSM drives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».