A Robust Hꝏ-Based State Feedback Control of Permanent Magnet Synchronous Motor Drives Using Adaptive Fuzzy Sliding Mode Observers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In several applications, the accuracy and robust performance of the control method for the speed of permanent magnet synchronous motors (PMSMs) is critical. Model uncertainties, caused by inaccurate model identification, decrease the accuracy of PMSM control. To solve this problem, this paper presents a super robust control structure for the speed control of PMSMs. In the proposed method, the model uncertainties with Lipschitz condition together with disturbances are considered during the PMSM modeling, and their effects are handled using a robust state feedback control. To be more specific, the Lyapunov stability proof is performed in such a way that the model uncertainty effects are eliminated. Before that, the Lyapunov stability criteria have been selected in such a way that the Hꝏ conditions are considered and guaranteed. This issue helps to eliminate the effects of the disturbances. In addition, this paper considers another option to make the whole control structure robust against sudden load changes. To solve this problem, a fuzzy adaptive sliding mode observer (FASMO) is presented to determine the load torque and use it in the control signal generation. In this observer, the switched gain of the sliding mode observer (SMO) is adapted using a fuzzy system to eliminate the chattering phenomena and increase the estimation accuracy. In fact, the proposed method is called super robust because it resists model uncertainties, disturbances, and sudden load changes during three stages by robust state feedback control, Hꝏ criterion, and load estimator, respectively. The performance of the proposed approach is validated through a set of laboratory tests, and its superiority is shown compared to other methods.
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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) | 0,001 | 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 découle