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Titel: Robust Load-Torque Estimation for DC Motor without Torque Sensor
VerfasserIn: Fabbri, Stefano
Nienhaus, Matthias
Grasso, Emanuele
Sprache: Englisch
Titel: 2019 AEIT International Annual Conference (AEIT)
Startseite: 1
Endseite: 6
Verlag/Plattform: IEEE
Erscheinungsjahr: 2019
Titel der Konferenz: AEIT 2019
Konferenzort: Florence, Italy
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: External load-torque estimation for electrical motor is important in order to improve control performance as well as obtaining information about interaction with the environment. This paper presents a performance and robustness comparison among three different types of algorithms for the estimation of the external load-torque for low-power DC motors. The Kalman filter is presented as the standard estimation technique and it is compared to the H∞filter and the Super-Twisting Sliding Mode Observer (STSMO). The algorithms are based on the position and speed measurements of the rotor.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.23919/AEIT.2019.8893289
URL der Erstveröffentlichung: https://ieeexplore.ieee.org/document/8893289
Link zu diesem Datensatz: hdl:20.500.11880/28941
http://dx.doi.org/10.22028/D291-30608
ISBN: 978-8-8872-3745-0
978-88-87237-46-7
Datum des Eintrags: 3-Apr-2020
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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