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Predictive Current Control of Permanent Magnet Synchronous Motor Based on An Adaptive Internal Model Observer
Indexado
WoS WOS:000717619001161
Scopus SCOPUS_ID:85103219915
DOI 10.1109/IPEMC-ECCEASIA48364.2020.9368203
Año 2020
Tipo proceedings paper

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



An adaptive internal model disturbance observer based control scheme for surface mounted permanent magnet synchronous motor (SPMSM) is proposed in this paper. Firstly, an extended SPMSM model is given by considering the external disturbances and parameter mismatches. Secondly, an adaptive internal model observer is introduced to estimate the disturbances by parameter mismatches in the current loops. Thirdly, based on the observed disturbances, the current scheme that based on the model predictive control is attained. Finally, Simulation results verify the effectiveness of the model predictive current control algorithm based on the AIMO.

Revista



Revista ISSN
978-1-7281-5301-8

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Disciplinas de Investigación



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Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Chen, Minghui - Fuzhou Univ - China
Fuzhou University - China
2 Wang, Fengxiang - Fuzhou Univ - China
Fuzhou University - China
3 He, Long Hombre CASSACA - China
Chinese Academy of Sciences - China
4 Ke, Dongliang - CASSACA - China
Chinese Academy of Sciences - China
5 Zuo, Kunkun - CASSACA - China
Chinese Academy of Sciences - China
6 RODRIGUEZ-PEREZ, JOSE RAMON Hombre Universidad Nacional Andrés Bello - Chile
7 IEEE Corporación

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Financiamiento



Fuente
National Natural Science Funds of China
ANID
National Science Fundsof China

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Agradecimientos



Agradecimiento
This work was supported in part by National Natural Science Funds of China under Grant 51877207.J. Rodriguez acknowledges the support of ANID through projects FB0008, ACT192013 and 1170167.
J. Rodriguez acknowledges the support of ANID through projects FB0008, ACT192013 and 1170167.
Acknowledgment This work was supported in part by National Science Fundsof China under Grant 51877207.

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