Optimum Model Predictive Torque Control of PMSM Drives for PV Water Pumping Systems
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents performance optimization of model predictive torque control (MPTC) fed permanent magnet synchronous machine (PMSM) drives based on photo-voltaic (PV) systems.The inaccurate selection of proportional-integral (PI) speed controller parameters used in MPTC can deteriorate the dynamic response of the drive.These parameters have been optimized using PI and a rigid nature-inspired salp swarm algorithm (PI-SSA), and accordingly, the system stability has improved.The precise selection of the boost dc-dc converter's duty period contributes to maximizing the extracted power and increases the efficiency of the PV arrays during variations in solar radiation.The particle swarm optimization-based maximum power point tracking (PSO-MPPT) has been applied to optimize the performance of the DC power converter fed by a two-diode PV array model.The PI controller and PI-based gray wolf optimization (PI-GWO) controller performances have been evaluated by comparison with the suggested approach.The MATLAB simulation results revealed that the suggested method provides robustness to variations in speed and torque commands, improving the settling time, rise time, and overshoot dynamic response of the system, while also increasing system efficiency by mitigating motor current total harmonic distortion (THD).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».