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Model-Based Predictive Direct Control Strategies for Electrical Drives: An Experimental Evaluation of PTC and PCC Methods
Indexado
WoS WOS:000356180000011
Scopus SCOPUS_ID:84937389404
DOI 10.1109/TII.2015.2423154
Año 2015
Tipo artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



Model- based predictive direct control methods are advanced control strategies in the field of power electronics. To control an induction machine (IM), the predictive torque control (PTC) method evaluates the electromagnetic torque and stator flux in the cost function. The switching vector selected for the use in the insulated gate bipolar transistors (IGBTs) minimizes the error between references and the predicted values. The system constraints can be easily included. The predictive current control (PCC) strategy assesses the stator current in the cost function. The weighting factor is not necessary. Both the PTC and PCC methods are very useful direct control methods that do not require the use of a modulator. In this paper, the PTC and PCC methods are carried out experimentally for an IM on the same test bench. The behaviors and the robustness in steady state and the performances in transient state are evaluated.

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Disciplinas de Investigación



WOS
Computer Science, Interdisciplinary Applications
Engineering, Industrial
Automation & Control Systems
Scopus
Information Systems
Computer Science Applications
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 Li, Shihua - Southeast Univ - China
Southeast University, Nanjing - China
Southeast University - China
3 Mei, Xuezhu - TECH UNIV MUNICH - Alemania
Technical University of Munich - Alemania
Technische Universität München - Alemania
4 Xie, Wei - Univ Fed Def Munich - Alemania
Universität der Bundeswehr München - Alemania
5 RODRIGUEZ-PEREZ, JOSE RAMON Hombre Universidad Nacional Andrés Bello - Chile
6 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: 3.85 %
Citas No-identificadas: 96.15 %

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

Citas Identificadas: 3.85 %
Citas No-identificadas: 96.15 %

Financiamiento



Fuente
Qatar National Research Fund (a member of the Qatar Foundation)
Science Foundation for Distinguished Young Scholars of Jiangsu Province
Basal Center AC3E
Chilean Research Fund Fondecyt

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Agradecimientos



Agradecimiento
This work was supported in part by the Science Foundation for Distinguished Young Scholars of Jiangsu Province (BK20130018), in part by Basal Center AC3E, in part by the Chilean Research Fund Fondecyt under Grant 1150829, and in part by the Qatar National Research Fund (a Member of the Qatar Foundation) under Grant NPRP 4-077-2-028. Paper no. TII-14-1155. (Corresponding author: Shihua Li.)

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