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Model Predictive Control-Based Direct Torque Control for Matrix Converter-Fed Induction Motor with Reduced Torque Ripple
Indexado
Scopus SCOPUS_ID:85126135488
DOI 10.30941/CESTEMS.2021.00012
Año 2021
Tipo

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



To reduce the torque ripple in motors resulting from the use of conventional direct torque control (DTC), a model predictive control (MPC)-based DTC strategy for a direct matrix converter-fed induction motor is proposed in this paper. Two new look-up tables are proposed, these are derived on the basis of the control of the electromagnetic torque and stator flux using all the feasible voltage vectors and their associated switching states. Finite control set model predictive control (FCS-MPC) has then been adopted to select the optimal switching state that minimizes the cost function related to the electromagnetic torque. Finally, the experimental results are shown to verify the reduced torque ripple performance of the proposed MPC-based DTC method.

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Disciplinas de Investigación



WOS
Engineering, Electrical & Electronic
Scopus
Electrical And Electronic Engineering
Control And Systems Engineering
SciELO
Sin Disciplinas

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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Dan, Hanbing - Central South University - China
2 Zeng, Peng - Central South University - China
3 Xiong, Wenjing - Central South University - China
4 Wen, Meng - Yunnan Mobile Communication Company Limited - China
5 Su, Mei - Central South University - China
6 Rivera, Marco - Universidad de Talca - Chile

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Financiamiento



Fuente
National Natural Science Foundation of China
Natural Science Foundation of Hunan Province
Hunan Provincial Key Laboratory of Power Electronics Equipment and Grid

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Agradecimientos



Agradecimiento
This work was supported in part by the Hunan Provincial Key Laboratory of Power Electronics Equipment and Grid under Grant 2018TP1001, in part by the National Natural Science Foundation of China under Grant 61903382, 51807206, 61933011, in part by the Major Project of Changzhutan Self-Dependent Innovation Demonstration Area under Grant 2018XK2002, in part by the Natural Science Foundation of Hunan Province, China under Grant 2020JJ5722 and 2020JJ5753. (Corresponding author: Wenjing Xiong).

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