A Current Control Scheme with an Adaptive Internal Model for Robust Current Regulation and Torque Ripple Minimization in PMSM Vector Drive
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the problem of uncertainties in practical permanent magnet synchronous motors (PMSMs), and proposes a simple adaptive internal model within the current feedback structure as a solution. Due to the time varying nature and the high bandwidth property of uncertainties in a practical PMSM drive system, the internal model is simply chosen as the estimated uncertainty function, which adaptively varies with different operating conditions. Subsequently, the frequency modes of the uncertainty function are embedded in the control effort, and a robust current control performance is yielded. Furthermore, the inclusion of the estimated uncertainty function provides an efficient solution for torque ripple minimization in PMSM drives. This is because the frequency modes of the disturbances to be eliminated i.e., the flux harmonics, are included in the stable closed loop system. As a result, the controller can introduce a very high attenuation gains at different frequency modes corresponding to the flux harmonics. To provide a high bandwidth estimate of the uncertainty function, a simple adaptation law is derived, in the sense of Lyapunov functions, using the nominal current dynamics. Comparative evaluation results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme under different operating conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».