A Fast-Digital Current Regulator Based on Matched Pole–Zero Discretization for PMSM
Notice bibliographique
Résumé
Continuous-time methods design the synchronous-frame current regulator in the S-domain and then discretize it into the Z-domain using the Tustin or Euler method for digital implementation. This process causes discretization errors that significantly impair the performance of permanent magnet synchronous motor (PMSM) drives, especially at a low sampling-to-fundamental frequency ratio (SFR). A direct discrete-time method, design the current regulator directly in the Z-domain with improved dynamic performances. However, it results in online calculations of exponential terms that increase the execution time of the control loop, particularly for Interior PMSM (IPMSM). Therefore, this paper proposes a novel design approach of a digital current regulator with a high discretization accuracy and fast execution time. The proposed method is a combination of the multiple-input-multiple-output (MIMO) decoupling and matching pole-zero (MPZ) discretization concepts. MIMO decoupling is used to cancel accurately the poles of the plant that migrate with the motor’s speed/frequency change in the S-domain. The MPZ method is used to discretize accurately the current regulator from S-domain to Z-domain. A new approximation concept for the calculation of the exponential matrix is adopted to reduce the complexity of the proposed approach. Thus, with the synthesized current regulator, the execution time is reduced significantly compared to the direct discrete-time design methods while keeping the same decoupling and dynamic performances even under low SFRs. Simulations and experiments performed on IPMSM drives have successfully verified the proposed design method, and results show improved decoupling performance and robustness against the variation of parameters with better current harmonic distortion.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».