Sensorless Speed Control of SPMSM Using Disturbance Rejection Predictive Functional Control
Notice bibliographique
Résumé
This work investigates the speed regulation issue for Permanent Magnet Synchronous Motors (PMSM), which is typically characterized by nonlinearity, uncertainty, and disturbances. A bridge between Porpotional Integral Derivative (PID) and complicated Model Predictive Control (MPC) is Predictive Function Control (PFC). Dead time and constraints are two things that PID control may struggle with, whereas PFC can overcome these challenges. PFC is a straightforward MPC that uses prediction and can be deployed using simple software and cheap hardware equipment. The PFC approach is incorporated into the control design of the speed loop to maximize the control performance of the PMSM. In this approach, a simplified model is used to predict the q-axis current of PMSM for the future step. Then, a quadratic performance cost index is minimized to produce an ideal control law. It should be noted that in the presence of significant disturbances, the conventional PFC approach does not yield satisfactory results. The load and other disorders are restrained by producing compensation current via feedforward compensation in real-time. The discrete Lyapunov function and Popov super stability theory confirm the stability of the suggested approach.
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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 ».