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Este livro propõe uma nova abordagem de controle preditivo adaptável para controlar o loop atual do motor síncrono de imã permanente de superfície (SPMSM) chamado de Nonlinear Adaptive Extended State Space Predictive Control (NAESSPC). A derivação detalhada do controle preditivo do espaço de estado estendido foi dada. Foi dada uma solução para o problema não-linear com base no PC do Espaço de Estado Estendido Não-Minimal (ENMSSPC) e Quadrática Linear Modificada (LQ). Outra solução para este problema baseada no ESSPC foi aplicada ao SPMSM. Então, um novo modelo de espaço de estados baseado nas…mehr

Produktbeschreibung
Este livro propõe uma nova abordagem de controle preditivo adaptável para controlar o loop atual do motor síncrono de imã permanente de superfície (SPMSM) chamado de Nonlinear Adaptive Extended State Space Predictive Control (NAESSPC). A derivação detalhada do controle preditivo do espaço de estado estendido foi dada. Foi dada uma solução para o problema não-linear com base no PC do Espaço de Estado Estendido Não-Minimal (ENMSSPC) e Quadrática Linear Modificada (LQ). Outra solução para este problema baseada no ESSPC foi aplicada ao SPMSM. Então, um novo modelo de espaço de estados baseado nas mudanças de estados e no erro de rastreamento de saída como os novos estados para o novo modelo de espaço de estados estendido foi proposto para o SPMSM. Assim, uma nova função de custo foi proposta, que forneceu a mudança da entrada de controle. Portanto, os resultados da simulação provaram que o método proposto tinha melhorado o rastreamento de referência, resposta transiente rápida, compensação de variações de parâmetros e atenuação de perturbações em comparação com o controlador PI no esquema de controle vetorial orientado a campo.
Autorenporträt
Dr. Ashraf Hagras behaalde de B. Sc. en M. Sc. graden in Power Electronics van respectievelijk Benha University in 1997 en 2008 en een PhD graad in Electrical Power and Machines van Cairo University in 2015. Zijn onderzoeksinteresses zijn onder andere Renewable Energy, Electrical Machines and Drives, Nonlinear Control, Neural Network en Fuzzy Logic Control.