Nichtlineare, adaptive, erweiterte Zustandsraum-Vorhersagekontrolle von PMSM

Dieses Buch schlägt einen neuen adaptiven prädiktiven Regelungsansatz zur Regelung der Stromschleife des Oberflächen-Permanentmagnet-Synchronmotors (SPMSM) vor, der als Nonlinear Adaptive Extended State Space Predictive Control (NAESSPC) bezeichnet wird. Die detaillierte Ableitung der erweiterten Zustandsraum-Prädiktionsregelung wurde gegeben. Es wurde eine Lösung für das nichtlineare Problem basierend auf Extended Non-Minimal State Space PC (ENMSSPC) und Modified Linear Quadratic (LQ) gegeben. Eine andere Lösung für dieses Problem auf der Grundlage von ESSPC wurde auf SPMSM angewandt. Dann wurde für die SPMSM ein neues Zustandsraummodell vorgeschlagen, das auf den Zustandsänderungen und dem Ausgabe-Tracking-Fehler basiert, wie die neuen Zustände für das neue erweiterte Zustandsraummodell. Dementsprechend wurde eine neue Kostenfunktion vorgeschlagen, die die Änderung des Steuereingangs vorsah. Daher bewiesen die Simulationsergebnisse, dass die vorgeschlagene Methode im Vergleich zum PI-Regler im feldorientierten Vektorregelverfahren eine verbesserte Referenzverfolgung, schnelles Einschwingverhalten, Kompensation von Parametervariationen und Störungsdämpfung aufwies.

Autorentext

Dr. Ashraf Hagras behaalde de B. Sc. en M. Sc. graden in Power Electronics van respectievelijk Benha University in 1997 en 2008 en een PhD graad in Electrical Power and Machines van Cairo University in 2015. Zijn onderzoeksinteresses zijn onder andere Renewable Energy, Electrical Machines and Drives, Nonlinear Control, Neural Network en Fuzzy Logic Control.