Predictive Current Control Incorporated with Field Oriented Control in Permanent Magnet Synchronous Motor Drive
محل انتشار: بیست و سومین کنفرانس بین المللی برق
سال انتشار: 1387
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,366
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
PSC23_013
تاریخ نمایه سازی: 1 بهمن 1390
چکیده مقاله:
This paper presents a new predictive current control (PCC) strategy using field oriented controller (FOC) for permanent magnet synchronous motor (PMSM). The suggestedtechnique estimates the desirable electrical torque to track mechanical torque at a fixed speed operation of PMSM. The estimated torque is used to calculate the required current of motor based on conventional FOC technique. In order to increase the FOC-PCC torque response, a proportional gain controller is added to the proposed system. The proportional gain value is tuned to have a regulated torque and flux response. The performance of the controller is evaluated in terms of torque and current ripple, andtransient response to step variations of the torque command. In addition, the relation between proportional controller and rotor inertia system is evaluated. Numerical simulations tests have been carried out to validate the proposed method in MATLAB.
کلیدواژه ها:
Permanent magnet synchronous motors ، predictive current control ، field oriented control ، proportional controller
نویسندگان
Firouzjah Khalil Gorgani
Faculty of Electrical and Computer Engineering Nushirvani Technical University of Babol Babol-Iran
Abdolreza Sheikholeslami
Faculty of Electrical and Computer Engineering Nushirvani Technical University of Babol Babol-Iran
Fateme Heydari
Faculty of Electrical and Computer Engineering Nushirvani Technical University of Babol Babol-Iran
Saeed Lesan
Faculty of Electrical and Computer Engineering Nushirvani Technical University of Babol Babol-Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :