Multiple Reference Frame Based Torque Ripple Minimization for PMSM Drive Under Both Steady-State and Transient Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Torque ripple has been a critical issue for high-performance applications using permanent magnet synchronous machines (PMSMs). An efficient approach to minimize torque ripple is to control the stator current to follow an optimized current reference, which will produce an extra torque ripple to cancel the existing one. This paper proposes a multiple reference frame (MRF) based controller for torque ripple minimization (TRM), in which the measured speed ripple is explored as the feedback control signal. The proposed MRF-based controller consists of a TRM controller whose task is to find the optimal current reference and a current controller whose task is to control the actual current to follow the optimized current reference. In TRM controller, the control of reference current magnitude and phase angle is decoupled, and proportional integral (PI) controller is able to achieve TRM control. In current controller, MRF is adopted to convert harmonic current control into dc current control; thus, PI controller is able to achieve harmonic current control with the use of MRF. Compared with existing approaches, the proposed controller is capable of TRM under both steady-state and transient conditions. The proposed controller is experimentally evaluated on a laboratory PMSM drive system.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».