Finite Control Set Model Predictive Control for Switched Reluctance Motor Drives with Reduced Torque Tracking Error
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a new method to reduce the steady state torque tracking error of finite control set model predictive torque control for switched reluctance motor drives is proposed. The steady state tracking error is considered as one of the main shortcomings of the conventional Finite Control Set Model Predictive Control (FCS-MPC). This can happen due to parameter uncertainties or when the multiple objectives are achieved by a single function with weighting factors. In the conventional model predictive torque control for SRM, the control action is obtained by a multi-objective cost function designed to track a reference torque while minimizing the phase currents over the prediction horizon. The optimal switching state which minimizes the cost function is selected and applied at each switching instant, which results in the steady state torque tracking error. In this paper, a compensation term is added to the reference torque at each sample instant to minimize the torque tracking error. The compensation term is calculated based on the estimated average torque tracking error in the previous sample times. Simulations on a three phase, 12/8, 2.3 kW SRM show promising results with the proposed method as compared to the conventional FCS-MPC.
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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 ».