Cải Thiện Chất Lượng Mô-men Động Cơ Đồng Bộ Nam Châm Vĩnh Cửu bằng Phương Pháp Mô Hình Điều Khiển Dự Báo Dòng Điện Cải Tiến
Email tác giả liên hệ:
bachthanhquy@iuh.edu.vnDOI:
https://doi.org/10.54644/jte.2025.1792Từ khóa:
Dao động mô-men, Sóng hài dòng điện, Dự báo dòng điện, Dự báo mô-men, PMSMTóm tắt
Động cơ đồng bộ nam châm vĩnh cửu (PMSM) có hiệu suất cao và hoạt động tin cậy, do đó được sử dụng rộng rãi vào các hệ truyền động cần độ chính xác cao. Tuy nhiên, độ dao động mô-men và sóng hài dòng điện trong động cơ trong vẫn còn khá cao. Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp mô hình điều khiển dòng điện dự báo cải tiến để cải thiện chất lượng mô-men cũng như giảm thiểu dòng hài trong động cơ. Mô hình điều khiển dự báo đề xuất sử dụng đồng thời các biến điều khiển của PMSM là mômen dự báo, từ thông dự báo, và dòng điện dự báo để đạt được mục tiêu điều khiển và tìm ra vec-tơ điện áp tối ưu cho chu kỳ điều khiển kế tiếp. Giải pháp điều khiển đề xuất được tiến hành mô phỏng trên Matlab/Simulink và kết quả chứng minh tính hiệu quả của giải pháp đề xuất khi đạt được mục tiêu giảm gợn sóng mô-men và giảm sóng hài dòng điện trong hệ thống truyền động. Đối sánh với phương pháp FOC và phương pháp dự báo dòng điện thì giải pháp điều khiển đề xuất cải thiện đáng kể khả năng giảm sóng hài dòng điện, dao động mô-men xoắn và thời gian đáp ứng cho PMSM.
Tải xuống: 0
Tài liệu tham khảo
S. Niu, Y. Luo, W. Fu, and X. Zhang, “An indirect reference vector-based model predictive control for a three-phase PMSM motor,” IEEE Access, vol. 8, pp. 29435-29445, Jan. 2020. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2968949
X. Sun et al., “Grey wolf optimization algorithm based state feedback control for a bearingless permanent magnet synchronous machine,” IEEE Trans. Power Electron., vol. 35, no. 12, pp. 13631-13640, Dec. 2020. DOI: https://doi.org/10.1109/TPEL.2020.2994254
X. Sun, M. Wu, G. Lei, Y. Guo, and J. Zhu, “An improved model predictive current control for PMSM drives based on current track circle,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 68, no. 5, pp. 3782-3793, 2021. DOI: https://doi.org/10.1109/TIE.2020.2984433
X. Gu, P. Shen, X. Li, G. Zhang, Z. Wang, and T. Shi, “Improved vector selection-based model predictive torque control for IPMSM,” IET Electr. Power Appl., vol. 14, no. 1, pp. 139-146, Jan. 2020. DOI: https://doi.org/10.1049/iet-epa.2019.0095
H. B Marulasiddappa et al., “Direct torque control based jellyfish algorithm for torque ripple reduction in permanent magnet synchronous motor,” 2023 Int. Conf. Netw., Multimedia Inf. Technol. (NMITCON), Sept. 2023.
S. G. Petkar, K. Eshwar, and V. K. Thippiripati, “A modified model predictive current control of permanent magnet synchronous motor drive,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 68, no. 2, pp. 1025-1034, Feb. 2021. DOI: https://doi.org/10.1109/TIE.2020.2970671
K. Li, J. Ding, X. Sun, and X. Tian, “Overview of sliding mode control technology for permanent magnet synchronous motor system,” IEEE Access, vol. 12, pp. 71685-71704, May 2024. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3402983
Z. Shi, X. Sun, Y. Cai, Z. Yang, G. Lei, Y. Guo, and J. Zhu, “Torque analysis and dynamic performance improvement of a PMSM for EVs by skew angle optimization,” IEEE Trans. Appl. Supercond., vol. 29, no. 2, 2019. DOI: https://doi.org/10.1109/TASC.2018.2882419
A. Nasr et al., “Torque-performance improvement for direct torque-controlled PMSM drives based on duty-ratio regulation,” IEEE Trans. Power Electron., vol. 37, no. 1, pp. 749-760, Jan. 2022. DOI: https://doi.org/10.1109/TPEL.2021.3093344
Z. Jin, X. Sun, G. Lei, Y. Guo, and J. Zhu, “Sliding mode direct torque control of SPMSMs based on a hybrid wolf optimization algorithm,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 69, no. 5, pp. 4534-4544, May 2022. DOI: https://doi.org/10.1109/TIE.2021.3080220
P. Gao et al., “An adaptive super twisting nonlinear fractional order PID sliding mode control of permanent magnet synchronous motor speed regulation system based on extended state observer,” IEEE Access, vol. 8, pp. 53498-53510, Mar. 2020. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2980390
J. Rodriguez et al., “Latest advances of model predictive control in electrical drives—Part II: Applications and benchmarking with classical control methods,” IEEE Trans. Power Electron., vol. 37, no. 5, pp. 5047-5061, May 2022. DOI: https://doi.org/10.1109/TPEL.2021.3121589
S. S. Hakami and K. B. Lee, “Enhanced predictive torque control for three-level NPC inverter-fed PMSM drives based on optimal voltage magnitude control method,” IEEE Trans. Power Electron., vol. 38, no. 3, pp. 3725-3738, Mar. 2023. DOI: https://doi.org/10.1109/TPEL.2022.3226720
Z. Yang, C. Miao, X. Sun, and D. Guo, “Robust model predictive torque control of interior PMSM drives with Kalman-based disturbance observer,” IEEE Trans. Transp. Electrific., vol. 10, no. 2, pp. 2434-2444, June 2024. DOI: https://doi.org/10.1109/TTE.2023.3296684
S. Liu, Y. Liu, B. Zhang, and C. Liu, “Full-speed region predictive current control method of symmetrical series-winding PMSM with higher DC-link utilization,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 71, no. 6, pp. 5541-5552, June 2024. DOI: https://doi.org/10.1109/TIE.2023.3292867
Y. Zhuang, Q. Du, W. Huang, Z. Wang, and R. Wang, “Model predictive current control for PMSM drives with calculation delay compensation,” IEEE 5th Int. Electr. Energy Conf. (CIEEC), Aug. 2022. DOI: https://doi.org/10.1109/CIEEC54735.2022.9846144
X. Sun, M. Wu, C. Yin, and S. Wang, “Model predictive thrust force control for linear motor actuator used in active suspension,” IEEE Trans. Energy Convers., vol. 36, no. 4, pp. 3063-3072, Dec. 2021. DOI: https://doi.org/10.1109/TEC.2021.3069843
D. Mohanraj, J. Gopalakrishnan, B. Chokkalingam, and L. M. Popa, “Critical aspects of electric motor drive controllers and mitigation of torque ripple—Review,” IEEE Access, vol. 10, pp. 73635-73674, 2022. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3187515
A. R. Raut and S. V. Jadhav, “Model predictive speed control of permanent magnet synchronous motor,” 2022 IEEE Int. Conf. Power Electron., Drives Energy Syst. (PEDES), Mar. 2023. DOI: https://doi.org/10.1109/PEDES56012.2022.10080344
T. T. Nguyen et al., “Recurrent neural network-based robust adaptive model predictive speed control for PMSM with parameter mismatch,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 70, no. 6, pp. 6219-6228, June 2023. DOI: https://doi.org/10.1109/TIE.2022.3198255
S. N. Ali et al., “Direct torque control of PMSM following duty ratio modulation with MTPA scheme,” IEEE Calcutta Conf., 2022. DOI: https://doi.org/10.1109/CALCON56258.2022.10059798
Tải xuống
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Số
Chuyên mục
Categories
Giấy phép
Bản quyền (c) 2025 Tạp chí Khoa học Giáo dục Kỹ Thuật
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .
Bản quyền thuộc về JTE.
