A Multi-level DC-Link Extremum-seeking PI Controller for a PMSM with Low Inductance
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, an adaptive PI controller using a multi-level DC link (MLDCL) inverter is proposed and applied for angular position trajectory tracking in a permanent magnet synchronous motor (PMSM) with relatively low stator inductance and resistance. Modern lightweight motors have smaller resistance and inductance values when compared to conventional motors, which give rise to higher levels of current ripples when using large PWM frequencies. To alleviate the problem, the proposed controller combines the merits of a multi-level DC link inverter with a multivariable sliding-mode extremum seeking tuned PI controller to achieve fast and precise trajectory tracking. The extremum seeking tuning method adjusts the PI gains in realtime which makes the system tracking performance more precise. The MLDCL inverter used in this paper reduces the PMSM current ripples of the three-phase inverter through utilizing multiple half-bridge cells instead of an individual DC source used in traditional pulse-width modulation (PWM) inverters. The tracking performance of the proposed control scheme is investigated through simulations by comparing the results with a recently proposed fixed-gain PI controller using a traditional PWM inverter. The results demonstrate the effectiveness of the proposed controller in achieving lower torque ripples and more precise tracking response.
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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 | 0,001 |
| 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 ».