An Enhanced Active Disturbance Rejection Control of PMSM Based on ILC and Parameter Self-tuning
Notice bibliographique
Résumé
Conventional model-based permanent magnet synchronous motor (PMSM) drivers suffer deteriorated dynamic performance from the inward and outward disturbance. A new control method is proposed to improve the robustness of PMSM drivers in transient-state operation in this paper. Ant colony optimization (ACO) is utilized to tune parameters of active disturbance rejection control (ADRC). By using ACO's self-learning ability and multiple iterative calculations, the optimal solution can be quickly calculated, thereby reducing the difficulty of ADRC parameter adjustment. Besides, the torque ripple changes periodically with the rotor position and causes speed fluctuations, which reduces the PMSM system's dynamic performance. Usually, the PI controller and iterative learning control (ILC) in parallel are used to suppress torque fluctuations. However, it is very sensitive to the system uncertainty and external interference, that is, it will be paralyzed by non-periodic interference. Therefore, the ILC-ADRC is proposed in this paper to both reduce the ripple and guarantee robustness. The simulation results demonstrate the superior robustness of the proposed ADRC to that of the traditional method in transientstate and steady-state operations.
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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 ».