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Finite Control Set Model Predictive Torque Control of Induction Machine With a Robust Adaptive Observer
Indexado
WoS WOS:000397770200008
Scopus SCOPUS_ID:85015320832
DOI 10.1109/TIE.2016.2529558
Año 2017
Tipo artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



This paper proposes a finite control set model predictive torque control (PTC) of induction machine with an adaptive observer. Model reference adaptive system (MRAS) can accurately estimate the rotor speed. However, the encoderless PTC method requires not only the estimated rotor speed but also the estimated fluxes. A sliding mode stator voltage model observer is applied as the reference model in the MRAS. Although sliding mode method has chattering problem, it can be largely reduced by optimizing the sliding function and by proper sliding gains designed with H infinity method. The proposed encoderless PTC is experimentally verified in this work. The results show that the method is stable in a wide speed range and has good performance over load disturbance. Moreover, the proposed encoderless strategy has the merits of predictive control: fast dynamics, straightforward structure, and easy implementation for constraints' inclusion.

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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 Wang, Fengxiang - CASSACA - China
TECH UNIV MUNICH - Alemania
Chinese Academy of Sciences - China
Technical University of Munich - Alemania
Technische Universität München - Alemania
2 Alireza Davari, S. Hombre Shahid Rajaee Teacher Training Univ - Iran
Shahid Rajaee Teacher Training University - Iran
3 Chen, Zhe - TECH UNIV MUNICH - Alemania
Technical University of Munich - Alemania
Technische Universität München - Alemania
4 Zhang, Zhenbin Hombre TECH UNIV MUNICH - Alemania
Technical University of Munich - Alemania
Technische Universität München - Alemania
5 Khaburi, D. A. - Iran Univ Sci & Technol - Iran
Iran University of Science and Technology - Iran
Daneshgahe Elm va Sanat e Iran - Iran
6 RODRIGUEZ-PEREZ, JOSE RAMON Hombre Universidad Nacional Andrés Bello - Chile
7 Kennel, Ralph Hombre TECH UNIV MUNICH - Alemania
Technical University of Munich - Alemania
Technische Universität München - Alemania

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Origen de Citas Identificadas



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Citas Identificadas: 6.1 %
Citas No-identificadas: 93.9 %

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Citas Identificadas: 6.1 %
Citas No-identificadas: 93.9 %

Financiamiento



Fuente
National Natural Science Foundation of China
Universidad Andrés Bello
AC3E
Universidad Andrés Bello
Chilean Research fund
Advanced Center of Electric and Electronic Engineering (AC3E)
Advanced Center of Electric and Electronic Engineering

Muestra la fuente de financiamiento declarada en la publicación.

Agradecimientos



Agradecimiento
This work was supported in part by the National Natural Science Foundation of China under Grant 51507172, in part by the Universidad Andres Bello, in part by the Advanced Center of Electric and Electronic Engineering (AC3E), and in part by the Chilean Research fund under Grant 1150829.
This work was supported in part by the National Natural Science Foundation of China under Grant 51507172, in part by the Universidad Andres Bello, in part by the Advanced Center of Electric and Electronic Engineering (AC3E), and in part by the Chilean Research fund under Grant 1150829.

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