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Titel: Parameter identification of star-connected PMSMs by means of a sensorless technique
VerfasserIn: König, Niklas
Grasso, Emanuele
Schuhmacher, Klaus
Nienhaus, Matthias
Sprache: Englisch
Titel: 2018 Thirteenth International Conference on Ecological Vehicles and Renewable Energies (EVER)
Startseite: 1
Endseite: 7
Verlag/Plattform: IEEE
Erscheinungsjahr: 2018
Titel der Konferenz: Thirteenth International Conference on Ecological Vehicles and Renewable Energies
Konferenzort: Monte-Carlo, Monaco
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: An important tool in the field of Permanent Magnet Synchronous Motors (PMSMs) is parameter identification, which allows for final stage inspection, adaptive control and condition monitoring. Common identification approaches require the PMSM to be mounted into a test-bench with encoders, which is complicated or not possible for some machines. In order to address this issue, this work combines a Recursive Least-Squares based parameter identification algorithm with the sensorless control technique Direct Flux Observer (DFO). The developed identification technique is implemented on a microcontroller and experimental results on different kind of PMSMs are shown and discussed.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1109/EVER.2018.8362359
URL der Erstveröffentlichung: https://ieeexplore.ieee.org/document/8362359
Link zu diesem Datensatz: hdl:20.500.11880/28327
http://dx.doi.org/10.22028/D291-29545
ISBN: 978-1-5386-5966-3
978-1-5386-5965-6
Datum des Eintrags: 20-Nov-2019
Fakultät: NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät
Fachrichtung: NT - Systems Engineering
Professur: NT - Prof. Dr. Matthias Nienhaus
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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