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Multi-Virtual-Vector-Based Predictive Current Control for Fault-Tolerant Inverter-Fed Dual Three-Phase Permanent Magnet Synchronous Machines
Indexado
Scopus SCOPUS_ID:85166179714
DOI 10.1109/PRECEDE57319.2023.10174395
Año 2023
Tipo

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



Dual three-phase permanent magnet synchronous machine (DTP-PMSM) has received extensive interests due to its inherent fault-tolerant capability. However, conventional single-virtual-vector-based predictive current control (SVV-PCC) for DTP-PMSM with open-phase fault (OPF) presents poor steady-state performance and high computational burden. To address these issues, a multi-virtual-vector-based PCC (MVV-PCC) for DTP-PMSM with OPF is proposed in this paper. Therein, two virtual vectors and one zero vector with optimal duty cycles are determined in each sampling period to improve the steady-state performance. A simplification strategy for selecting the optimal virtual vectors and calculating the optimal duty cycles is established to reduce the computational burden in digital implementation. Extensive comparisons are conducted to verify the effectiveness of the proposed MVV-PCC scheme.

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Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Li, Ze - Hebei University - China
2 RODRIGUEZ-PEREZ, JOSE RAMON Hombre Universidad San Sebastián - Chile
3 Xia, Jinhui - Southeast University - China
4 Guo, Yuanbo - Dalian University of Technology - China
5 Gao, Xiaonan - The Royal Institute of Technology (KTH) - Suecia
6 Zhang, Xiaohua - Dalian University of Technology - China

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Financiamiento



Fuente
National Natural Science Foundation of China
Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo
High-level Talent Research Startup Project of Hebei University

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Agradecimientos



Agradecimiento
This work was supported in part by High-level Talent Research Startup Project of Hebei University under Grant 521100222019 and in part by the National Natural Science Foundation of China under Grant 62103367. The work of Jose Rodriguez was supported by ANID through Projects FB0008, 1210208, and 1221293.

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