Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2024 - zeszyt 4

Field oriented control technique applied to the PMSM without mechanical sensor, based on the cubature KALMAN filter observer

Technika sterowania zorientowanego polowo zastosowana w PMSM bez czujnika mechanicznego, oparta na kubaturowym obserwatorze z filtrem KALMANA

10.15199/48.2024.04.14

nr katalogowy: 148114
10.15199/48.2024.04.14

Streszczenie

This paper presents a sensorless field oriented control (FOC) for permanent magnet synchronous motor (PMSM) drives by using a Cubature KALMAN Filter Observer (CKFO). This paper mainly focuses on designing the (CKFO) algorithm in order to estimate the speed and rotor position. For the design of the observer, we use the nonlinear model of the PMSM represented in the frame α, β (For the design of the observer, the nonlinear model of the PMSM represented in the reference α, β is used). This observer uses the cubature transform to solve the nonlinearity problem, unlike extended KALMAN filter (EKF). The simulation results of the sensorless FOC show accurate tracking of the reference speed and smooth transition dynamics. With a good state estimation by the CKF observer, which is robust against noise (internal and measurement) and parametric insertions (With a good state estimate by the CKF observer, which presents robustness against noises (internal and measurement) and also against parametric insertitudes).

Abstract

W artykule przedstawiono bezczujnikowe sterowanie zorientowane na pole (FOC) dla napędów silników synchronicznych z magnesami trwałymi (PMSM) przy użyciu kubaturowego obserwatora filtrującego KALMAN (CKFO). W artykule skupiono się głównie na projektowaniu algorytmu (CKFO) służącego do szacowania prędkości obrotowej i położenia wirnika. Do projektowania obserwatora wykorzystujemy nieliniowy model PMSM przedstawiony w układzie α, β (Do projektowania obserwatora wykorzystujemy nieliniowy model PMSM przedstawiony w odnośniku α, β). Obserwator ten wykorzystuje transformację kubaturową do rozwiązania problemu nieliniowości, w przeciwieństwie do rozszerzonego filtru KALMANA (EKF). Wyniki symulacji bezczujnikowego FOC pokazują dokładne śledzenie prędkości odniesienia i płynną dynamikę przejścia. Z dobrą estymacją stanu przez obserwatora CKF, która jest odporna na szumy (wewnętrzne i pomiarowe) i wstawkami parametrycznymi (Z dobrą estymacją stanu przez obserwatora CKF, która wykazuje odporność na szumy (wewnętrzne i pomiarowe), a także na wstawki parametryczne) .

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] H. Li and Z. Wang, “Sensorless Control for PMSM Drives Using the Cubature Kalman Filter based Speed and Flux Observer”, IEEE International Conference on Electrical Systems for Aircraft, Railway, Ship Propulsion and Road Vehicles & International Transportation Electrification Conference (ESARS-ITEC), Nottingham, UK, 07-09 November 2018
[2] A. Glumineau, J-L. Morales “Sensorless AC Electric Motor Control”, Springer International Publishing Switzerland 2015
[3] C. Candelo-Zuluaga, J.-R. Riba and A. Garcia, "PMSM parameter estimation for sensorless FOC based on differential power factor", IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 70, pp. 1-12, Jul. 2021.
[4] C. -I. Nicola and M. Nicola, "Real Time Implementation of the PMSM Sensorless Control Based on FOC Strategy", 4th Global Power Energy and Communication Conference (GPECOM), Nevsehir, Turkey, 14-17 June 2022, pp. 179-183.
[5] K-W. Lee,J-Ik. Ha, "Evaluation of back-EMF estimators for sensorless control of permanent magnet synchronous motors". Journal of Power Electronics, Vol. 12, 2012, pp. 604-614.
[6] L. Ghaouti, M. Bourahla, N. Bouchetata “Sensorless field oriented control of PMSM based on the extended KALMAN filter observer” Przegląd Elektrotechniczny, ISSN 0033-2097, R. 92, Vol. 12/2016, pp. 249-254.
[7] W. Ende, H.Shenghua“Robust control of the three-phase voltage-source PWM rectifier using EKF load current observer” Przegląd Elektrotechniczny, ISSN 0033-2097, R. 89 NR 3a/2013, pp.189-193.
[8] D. Xu, B. Wang, G. Zhang, G. Wang,Y. Yu, “A review of sensorless control methods for AC motor drives,” CES Transactions on Electrical Machines and Systems, Vol. 2, No. 1, March 2018, pp. 104–115
[9] S. Bolognani, R. Oboe and M. Zigliotto, "Sensorless full-digital PMSM drive with EKF estimation of speed and rotor position", IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 46, no. 1, Feb. 1999, pp. 184- 191.
[10] S. Bolognani, L.Tubiana, M. Zigliotto, ”Extended Kalman filter tuning in sensorless PMSM drives”, IEEE Transactions on Industry Applications, Vol. 39, No. 6, 2003, pp. 1741-1747
[11] O. Aydogmus, S. Sünter, "Implementation of EKF based sensorless drive system using vector controlled PMSM fed by a matrix converter". International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Vol. 43, No. 1, 2012, pp. 736–743.
[12] H. Chen, B. Liu, Y. Qu, X. Zhou,“Low speed control for PMSM based on reduced-order adaptive Kalman filter”, In Proceedings of the 33rd Chinese Control Conference, Nanjing, China, 28–30 July 2014, pp. 7959–7963.
[13] M. Raitoharju, R. Piché, “On Computational Complexity Reduction Methods for Kalman Filter Extensions”, IEEE Aerosp. Electron. Syst. Mag., Vol. 34, No. 10, 01, 2019, 2-19.
[14] D. Simon, “Optimal state estimation: Kalman,H infinity, and nonlinear approaches”, John Wiley & Sons, 2006.
[15] P. Vaclavek,P. Blaha,I. Herman “AC drive observability analysis” IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 60, No. 8, 2012, pp. 3047-3059.
[16] D. Zaltni, M. Ghanes, J. P. Barbot, M-N. Abdelkrim, “Synchronous Motor Observability Study and an Improved Zero-speed Position Estimation Design”,Proceedings of the 49thIEEE Conference on Decision and Control (CDC), Atlanta, GA, USA, 15-17 December 2010, pp. 5074-5079.
[17] I. Arasaratnam, S. Haykin, “Cubature Kalman flters”, IEEE Trans Automatic Control,Vol. 54, No. 6, 2009,pp. 1254-1269.
[18] Q. Kang, D. Xinmin, C. Yong, and al, “Huber based robust generalized high order Cubature kalman filter algorithm” Journal Control and decision, Vol. 01, 2018, pp. 88-94.
[19] M. Dahmani, A. Meche, M. Keche,A. Ouamri “Reduced Cubature Kalman Filtering Applied to Target Tracking”, The 2nd International Conference on Control, Instrumentation and Automation, Shiraz, Iran, 27-29 December 2011, pp. 1-6
[20] M.S. Grewal,A.P. Andrews, “Kalman Filtering: Theory and Practice”, 2nd Ed., A Wiley-Interscience Publication, 2001.
[21] J. C. Santos-León, R. Orive, D. Acosta, L. Acosta“, The Cubature Kalman Filter revisited,” Automatica. Vol. 127,2021, pp.1-6
[22] X-C. Zhang, C-J. Guo, “Cubature Kalman filters: Derivation and extension” Chinese Physics B, Vol. 22, No. 12, 2013, pp. 1-6.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2024-4 , nr katalogowy 148114 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2024-4 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	85.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2024-4

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma