Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-29544
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Titel: A Sliding Mode Observer for Sensorless Operation of Low Power PMS Machines
VerfasserIn: Fabbri, Stefano
Grasso, Emanuele
König, Niklas
Nienhaus, Matthias
Sprache: Englisch
Titel: 2018 AEIT International Annual Conference
Startseite: 1
Endseite: 6
Verlag/Plattform: IEEE
Erscheinungsjahr: 2018
Titel der Konferenz: AEIT 2018
Konferenzort: Bari, Italy
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: The Sliding Mode Observer (SMO) is a non-linear estimation method that is acknowledged to be robust against parameter variations and noise that persist over a control system. In this work, the comparison of three different implementations of the SMO is examined in the case of the estimation of the back electromagnetic force (BEMF) of a permanent magnet synchronous motor (PMSM). In particular, the classical signum function of a SMO is compared to a saturated linear function with steep slope and to a sigmoidal function. These functions are chosen in order to reduce the typical chattering phenomenon. Moreover, performance of the implemented solutions is discussed in terms of maximum achievable speed and current consumption. The tests are carried out using a PIC32MZ microcontroller and a PMSM with surface mounted magnets.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.23919/AEIT.2018.8577402
URL der Erstveröffentlichung: https://ieeexplore.ieee.org/document/8577402
Link zu diesem Datensatz: hdl:20.500.11880/28335
http://dx.doi.org/10.22028/D291-29544
ISBN: 978-88-87237-40-5
978-88-87237-42-9
Datum des Eintrags: 21-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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