Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-37919
Volltext verfügbar? / Dokumentlieferung
Titel: Full speed range sensor less control for PMSM using an adaptive extended Kalman filter
VerfasserIn: Fabbri, Stefano
Catalano, Sabino
Palmieri, Marco
Cupertino, Francesco
Nienhaus, Matthias
Grasso, Emanuele
Sprache: Englisch
Titel: 2020 AEIT International Annual Conference (AEIT)
Verlag/Plattform: IEEE
Erscheinungsjahr: 2020
Freie Schlagwörter: permanent magnet synchnonous motor
sensorless control
observers
electrical machine
DDC-Sachgruppe: 500 Naturwissenschaften
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: The combination of two sensorless technique for permanent magnet synchronous motor (PMSM), namely Direct Flux Control (DFC) and back electromotive force (BEMF) based technique, is presented within this work. The issue of implementing a complete speed range sensorless control of the electrical machine is addressed. The idea is to use a Kalman filter in order to estimate the entire state of the machine using only the measured currents. The system variables can be observed thanks to the BEMF components. The complete observability of the system state is maintained also at standstill operation by adding the Direct Flux Control signals to the measurements. The aim of this work is to obtain a smooth combination between these two technique in order to robustly control the motor.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.23919/AEIT50178.2020.9241112
URL der Erstveröffentlichung: https://doi.org/10.23919/AEIT50178.2020.9241112
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-379199
hdl:20.500.11880/34283
http://dx.doi.org/10.22028/D291-37919
ISBN: 978-8-8872-3747-4
Datum des Eintrags: 9-Nov-2022
Bemerkung/Hinweis: 2020 AEIT International Annual Conference (AEIT), 23-25 September 2020
Fakultät: NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät
Fachrichtung: NT - Systems Engineering
Professur: NT - Prof. Dr. Matthias Nienhaus
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

Dateien zu diesem Datensatz:
Es gibt keine Dateien zu dieser Ressource.


Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.