A Robust Incremental Model-Based DPCC for SPMSM With a Hybrid Compensation Method

补偿(心理学) 计算机科学 控制理论(社会学) 人工智能 心理学 控制(管理) 精神分析
作者
Shuhao Yan,Zhiguang Hua,Manfeng Dou,Changliang Dang,Yuanlin Wang,Dongdong Zhao
出处
期刊:IEEE Transactions on Power Electronics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:40 (10): 14598-14612 被引量:2
标识
DOI:10.1109/tpel.2025.3575286
摘要

The deadbeat predictive current control (DPCC) method for SPMSM predicts the current by an accurate model, which suffers from parameter mismatch and harmonic disturbance. To enhance the dynamic tracking and steady-state predictive precision of DPCC under disturbance, a robust incremental model-based DPCC with a hybrid compensation method (HC-IDPCC) is proposed. First, the IDPCC dynamic model considering disturbances is derived, and the parameter sensitivity is analyzed. Then, a harmonic suppression extended state observer (HSESO) is designed to enhance the harmonic suppression ability and parameter robustness. In addition, an improved prediction error correction method (IPEC) is designed to enhance the dynamic performance, which utilizes the current and cumulative predictive errors to compensate for the disturbances. An improved switching method with a sliding window is designed to identify the dynamic and steady-state of the q-axis current and maintain a smooth switch between IPEC and HSESO compensation methods. HC-IDPCC integrates the advantages of IPEC and HSESO, which improves the parameter robustness and harmonic suppression ability while maintaining superior dynamic and steady-state performance. Finally, the effectiveness of the HC-IDPCC is verified by steady-state, dynamic, and switching method experiments.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
奥利奥发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
1秒前
1秒前
SHIFAN发布了新的文献求助10
1秒前
Pami发布了新的文献求助10
1秒前
mmj发布了新的文献求助10
2秒前
漂亮白云发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
3秒前
淡定的傲玉应助Pami采纳,获得10
3秒前
xh发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
wxx发布了新的文献求助10
5秒前
乐乐应助fengzi151采纳,获得10
5秒前
Eddy发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
松园112发布了新的文献求助30
5秒前
陈伟发布了新的文献求助10
6秒前
chenhaobo发布了新的文献求助10
6秒前
111完成签到 ,获得积分10
7秒前
仄言发布了新的文献求助10
7秒前
沙司利益发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
安戈完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
9秒前
笨笨豆芽发布了新的文献求助10
10秒前
科研通AI2S应助jungle采纳,获得10
10秒前
研友_惊鸿发布了新的文献求助150
10秒前
充电宝应助干秋白采纳,获得10
12秒前
12秒前
大个应助ypj9777采纳,获得10
12秒前
李健应助鹤_herbos采纳,获得10
12秒前
moffy发布了新的文献求助10
14秒前
董思怡完成签到,获得积分20
14秒前
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Cardiovascular Research and Medicine(2e) 820
自動車の空力技術 800
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7781325
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9321119
关于积分的说明 20381559
捐赠科研通 7369042
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3320035
关于科研通互助平台的介绍 2467813
邀请新用户注册赠送积分活动 2335891