Ashraf Hagras

Contrôle prédictif non-linéaire adaptatif de l'espace étendu de l'Etat de l'espace de PMSM

Contrôle prédictif non-linéaire adaptatif de l'espace étendu (NAESSPC) : Application aux moteurs synchrones à aimants permanents

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Produktbeschreibung

Ce livre propose une nouvelle approche de commande prédictive adaptative pour contrôler la boucle de courant du moteur synchrone à aimant permanent de surface (SPMSM) appelée commande prédictive spatiale non linéaire adaptative à état étendu (NAESSPC). La dérivation détaillée de la commande prédictive spatiale à état étendu a été donnée. Une solution pour le problème non linéaire basée sur le PC de l'espace étendu à l'état non minimal (ENMSSPC) et le quadratique linéaire modifié (LQ) a été donnée. Une autre solution pour ce problème basée sur l'ESSPC a été appliquée à SPMSM. Ensuite, un nouveau modèle d'espace d'état basé sur les changements d'état et l'erreur de suivi des sorties comme nouveaux états pour le nouveau modèle d'espace d'état étendu a été proposé pour SPMSM. En conséquence, une nouvelle fonction de coût a été proposée, qui a permis de modifier les données de contrôle. Par conséquent, les résultats de la simulation ont prouvé que la méthode proposée avait amélioré lesuivi de référence, la réponse transitoire rapide, la compensation des variations de paramètres et l'atténuation des perturbations par rapport au contrôleur PI dans un schéma de contrôle vectoriel orienté champ.

Produktdetails

• Verlag: Editions Notre Savoir / Sciencia Scripts
• Seitenzahl: 56
• Erscheinungstermin: 2. Juli 2020
• Französisch
• Abmessung: 220mm x 150mm x 4mm
• Gewicht: 102g
• ISBN-13: 9786200903112
• ISBN-10: 6200903115
• Artikelnr.: 59780668

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.