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Colección SciELO Chile

Predictive Control at Fixed Switching Frequency for a Dual Three-Phase Induction Machine with Kalman Filter-Based Rotor Estimator

Indexado

WoS	WOS:000390556300047
Scopus	SCOPUS_ID:85010366681

DOI

10.1109/ICA-ACCA.2016.7778449

Año

2016

Tipo

proceedings paper

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras

Abstract

Classic finite-set model predictive control techniques are distinguished by a variable switching frequency which causes noise, large voltage and current ripple. This paper presents an enhanced predictive current control technique with fixed switching frequency applied to the six-phase drives and a Kalman Filter estimator. Simulation results are provided to show the efficiency of the current control algorithm using the mean square error and total harmonic distortion as a figures of merit, thus concluding that the system can work properly with this enhanced technique.

Revista

Revista	ISSN
2016 Ieee International Conference On Automatica (Ica Acca)	978-1-5090-1147-6

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Disciplinas de Investigación

WOS
Sin Disciplinas

Scopus
Sin Disciplinas

SciELO
Sin Disciplinas

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

Colaboración Institucional

Muestra la distribución de colaboración, tanto nacional como extranjera, generada en esta publicación.

Autores - Afiliación

Ord.	Autor	Género	Institución - País
1	Ayala, Magno	Hombre	Univ Nacl Asunc - Paraguay Universidad Nacional de Asunción - Paraguay
2	Gonzalez, Osvaldo	Hombre	Univ Nacl Asunc - Paraguay Universidad Nacional de Asunción - Paraguay
3	Rodas, Jorge	Hombre	Univ Nacl Asunc - Paraguay Universidad Nacional de Asunción - Paraguay
4	Gregor, Raul	Hombre	Univ Nacl Asunc - Paraguay Universidad Nacional de Asunción - Paraguay
5	Rivera, Marco	-	Universidad de Talca - Chile
6	IEEE	Corporación

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Origen de Citas Identificadas

Muestra la distribución de países cuyos autores citan a la publicación consultada.

Citas identificadas: Las citas provienen de documentos incluidos en la base de datos de DATACIENCIA

Citas Identificadas: 44.44 %
Citas No-identificadas: 55.56 %

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