Skip to main content
main-content

Tipp

Weitere Artikel dieser Ausgabe durch Wischen aufrufen

27.07.2019 | Ausgabe 1/2020

Neural Processing Letters 1/2020

Synchronous Reluctance Motor Speed Tracking Using a Modified Second-Order Sliding Mode Control Method

Zeitschrift:
Neural Processing Letters > Ausgabe 1/2020
Autoren:
Wei-Lung Mao, Chao-Ting Chu, Chung-Wen Hung
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

A modified second-order sliding mode control (MSOSMC) combined with radial basis function (RBF) network estimator is developed and proposed to achieve accurate speed tracking performance for synchronous reluctance motor (SynRM). The dynamic model of SynRM system has the properties of parameter variations, external disturbance, and nonlinear friction force. The MSOSMC method that utilizes continuous control input is applied to reduce the chattering phenomenon. Also, this method utilizes two sliding surfaces to solve the problem of system uncertainty and reduce motor power consumption. The RBF network is developed in MSOSMC scheme to estimate the lumped uncertainty in an on-line fashion. The proposed MSOSMC method uses the system error and control input as the convergence criteria. The adaptation scheme adjusts the parameter vectors based on the Lyapunov theorem approach, so that the asymptotic stability of the developed motor system can be guaranteed. Experimental results show that the MSOSMC structure achieves the better tracking performances in terms of root-mean-square error compared with the traditional SOSMC method under different speed tracking conditions.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

Sie möchten Zugang zu diesem Inhalt erhalten? Dann informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 69.000 Bücher
  • über 500 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 50.000 Bücher
  • über 380 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Maschinenbau + Werkstoffe




Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 58.000 Bücher
  • über 300 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Literatur
Über diesen Artikel

Weitere Artikel der Ausgabe 1/2020

Neural Processing Letters 1/2020 Zur Ausgabe