Sensorless Fixed-Time Sliding Mode Control of PMSM Based on Barrier Function Adaptive Super-Twisting Observer

控制理论(社会学) 沉降时间 观察员(物理) 趋同(经济学) 计算机科学 控制器(灌溉) 转子(电动) 滑模控制 Lyapunov稳定性 李雅普诺夫函数 电子速度控制 整体滑动模态 控制工程 工程类 控制(管理) 物理 阶跃响应 非线性系统 电气工程 人工智能 经济 生物 机械工程 量子力学 经济增长 农学
作者
Long Chen,Zhihui Jin,Ke Shao,Hai Wang,Guangyi Wang,Herbert Ho‐Ching Iu,Tyrone Fernando
出处
期刊:IEEE Transactions on Power Electronics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:39 (3): 3037-3051 被引量:50
标识
DOI:10.1109/tpel.2023.3336743
摘要

For the purpose of simplifying the physical structure, improving the anti-disturbance performance and enhancing the response performance of Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM), this paper proposes a novel sensorless fixed-time sliding mode control scheme with fast fixed-time convergence for PMSM. Firstly, to realize sensorless control, a Barrier Function (BF)-based Adaptive Super-Twisting Observer (BF-ASTO) is designed to accurately estimate the rotor's position and speed of the PMSM. The BF is chosen as an adaptive algorithm for online tuning the parameters of BF-ASTO to achieve a better speed estimation performance. Then, an Adaptive Fixed-Time Integral Sliding Mode Controller (AFTISMC) is proposed based on fixed-time stability theory, which guarantees both the independence of the settling time on the initial conditions and the finite time speed tracking error convergence. Lyapunov stability analysis is rigorously given for both the designed BF-ASTO and the AFTISMC, respectively. Finally, real-time experimental results are provided to verify the effectiveness of the proposed control method with the BF-ASTO.
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
kkk完成签到,获得积分20
1秒前
1秒前
plff完成签到,获得积分10
2秒前
wgcheng发布了新的文献求助10
3秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
3秒前
大方的向日葵完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
4秒前
英俊的铭应助欣喜战斗机采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
风中的绣连完成签到,获得积分10
6秒前
小明完成签到,获得积分20
8秒前
Ariel发布了新的文献求助10
9秒前
Renhc完成签到,获得积分10
9秒前
Hello应助郑泽航采纳,获得10
9秒前
qqs发布了新的文献求助10
10秒前
踏雪飞鸿发布了新的文献求助10
10秒前
小蘑菇应助SEANFLY采纳,获得10
10秒前
靳志强发布了新的文献求助10
11秒前
在水一方应助阮振宇采纳,获得10
12秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
13秒前
科研通AI2S应助俭朴尔竹采纳,获得10
13秒前
13秒前
烟花应助qqqyoyoyo采纳,获得10
14秒前
15秒前
Wonhui完成签到 ,获得积分10
15秒前
完美蛋挞应助YANG采纳,获得10
17秒前
17秒前
18秒前
小明发布了新的文献求助10
19秒前
热乎乎的小空气完成签到,获得积分10
19秒前
manguang发布了新的文献求助10
20秒前
噜啦啦发布了新的文献求助10
20秒前
Akim应助虚幻德地采纳,获得50
22秒前
Y_发布了新的文献求助10
23秒前
leolin发布了新的文献求助10
23秒前
搜集达人应助kamenridersaber采纳,获得10
23秒前
24秒前
科研通AI6.1应助HJJHJH采纳,获得10
24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 Quaternary Science Reference Third edition 6000
Encyclopedia of Forensic and Legal Medicine Third Edition 5000
Agyptische Geschichte der 21.30. Dynastie 2000
Electron Energy Loss Spectroscopy 1500
Processing of reusable surgical textiles for use in health care facilities 500
Population genetics 2nd edition 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5807204
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5860453
关于积分的说明 15520334
捐赠科研通 4931835
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2655556
邀请新用户注册赠送积分活动 1602084
关于科研通互助平台的介绍 1557156