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Generalized Data-Driven Model-Free Predictive Control for Electrical Drive Systems
Indexado
WoS WOS:001002590500010
Scopus SCOPUS_ID:85139855824
DOI 10.1109/TIE.2022.3210563
Año 2023
Tipo artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



The performance of model predictive control has a strong correlation to the precision of the physical parameters of the plant, and these parameters are hard to determine since they are continuously changing during the operation process. To fully eliminate the influence of the physical parameters and enhance robustness, a model-free predictive control is proposed in this article to suit the electrical drive systems. The plant model is designed as several discrete-time transfer functions used to decouple the input and output signals and to describe their relationships, and the coefficients of these functions are online designed based on the recursive least square algorithm. An observer is designed to obtain accurately sampled current components considering the delays. The proposed method is applied to a permanent magnet synchronous motor speed control system as the stator current controller, and the simulation and experimental results show the advantages of the improved dynamics, stator current quality, and robustness compared with the conventional model-free predictive current control strategy.

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Disciplinas de Investigación



WOS
Instruments & Instrumentation
Automation & Control Systems
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 Wei, Yao - Chinese Academy of Sciences - China
CASSACA - China
2 Young, Hector Hombre Universidad de La Frontera - Chile
3 Wang, Fengxiang - Chinese Academy of Sciences - China
CASSACA - China
4 RODRIGUEZ-PEREZ, JOSE RAMON Hombre Universidad San Sebastián - Chile

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Financiamiento



Fuente
National Natural Science Funds of China
Science and Technology Program of Fujian Province

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Agradecimientos



Agradecimiento
This work was supported in part by the National Natural Science Funds of China under Grant 52277070, in part by the Science and Technology Program of Fujian Province under Grant 2020T3003, and in part by Project FRO19101 MINEDUC.

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