A Self-Learning Solution for Torque Ripple Reduction for Non-Sinusoidal Permanent Magnet Motor Drives Based on Artificial Neural Networks
| Autor: | FLIELLER, Damien, Nguyen, Ngac Ky, WIRA, Patrick, STURTZER, Guy, Ould Abdeslam, Djaffar, Merckle, Jean |
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| Přispěvatelé: | Groupe de Recherche en Electrotechnique et Electronique de Nancy (GREEN), Université de Lorraine (UL), Laboratoire d’Électrotechnique et d’Électronique de Puissance - ULR 2697 (L2EP), Centrale Lille-Université de Lille-Arts et Métiers Sciences et Technologies, HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-JUNIA (JUNIA), Université catholique de Lille (UCL)-Université catholique de Lille (UCL), Modélisation, Intelligence, Processus et Système (MIPS), Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA)), Centrale Lille-Haute Etude d'Ingénieurs-Université de Lille-Arts et Métiers Sciences et Technologies, HESAM Université (HESAM)-HESAM Université (HESAM), Ecole Nationale Supérieure d'Ingénieur Sud Alsace-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-IUT de Colmar-IUT de Mulhouse, Groupe de Recherche en Electrotechnique et Electronique de Nancy [GREEN], 13338|||Laboratoire d’Électrotechnique et d’Électronique de Puissance - ULR 2697 [L2EP], Modélisation, Intelligence, Processus et Système [MIPS] |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2013 |
| Předmět: |
Neuro-controller
[PHYS.COND.CM-S]Physics [physics]/Condensed Matter [cond-mat]/Superconductivity [cond-mat.supr-con] [SPI.ELEC]Engineering Sciences [physics]/Electromagnetism Homopolar Current Energie électrique [Sciences de l'ingénieur] Cogging Torque [SPI.NRJ]Engineering Sciences [physics]/Electric power Permanent Magnet Synchronous Motor Torque Ripple Adaline cogging torque homopolar current neurocontroller permanent-magnet synchronous motor (PMSM) torque ripple |
| Zdroj: | IEEE Transactions on Industrial Electronics IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2013, pp.12 IEEE Transactions on Industrial Electronics, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2013, pp.12 |
| ISSN: | 0278-0046 |
| Popis: | This paper presents an original method, based on artificial neural networks, to reduce the torque ripple in a permanent-magnet non-sinusoidal synchronous motor. Solutions for calculating optimal currents are deduced from geometrical considerations and without a calculation step which is generally based on the Lagrange optimization. These optimal currents are obtained from two hyperplanes. The study takes into account the presence of harmonics in the back-EMF and the cogging torque. New control schemes are thus proposed to derive the optimal stator currents giving exactly the desired electromagnetic torque (or speed) and minimizing the ohmic losses. Either the torque or the speed control scheme, both integrate two neural blocks, one dedicated for optimal currents calculation and the other to ensure the generation of these currents via a voltage source inverter. Simulation and experimental results from a laboratory prototype are shown to confirm the validity of the proposed neural approach. CPER Région Alsace 2007-2013 |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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