Artículo
Influence of Covariance-Based ALS Methods in the Performance of Predictive Controllers With Rotor Current Estimation
Autor/es | Rodas, Jorge
Martín Torres, Cristina Arahal, Manuel R. Barrero, Federico Gregor, Raúl |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Eléctrica |
Fecha de publicación | 2017-04 |
Fecha de depósito | 2024-09-27 |
Publicado en |
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Resumen | The use of online rotor current estimators with predictive current controllers has been very recently stated in five-phase induction motor drives, where the closed-loop performance of the system is improved by using ... The use of online rotor current estimators with predictive current controllers has been very recently stated in five-phase induction motor drives, where the closed-loop performance of the system is improved by using suboptimal estimators based on Kalman filters. In this paper, the interest of using optimization methods in the definition of the Kalman filter, like the covariance technique, is analyzed. Obtained system performances using optimal and suboptimal rotor current estimators are experimentally compared. |
Agencias financiadoras | Ministerio de Ciencia e Innovación (MICIN). España Universidad de Sevilla |
Identificador del proyecto | DPI2013-44278-R |
Cita | Rodas, J., Martín, C., Arahal, M.R., Barrero, F. y Gregor, R. (2017). Influence of Covariance-Based ALS Methods in the Performance of Predictive Controllers With Rotor Current Estimation. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 64 (4), 2602-2607. https://doi.org/10.1109/TIE.2016.2636205. |
Ficheros | Tamaño | Formato | Ver | Descripción |
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IEEETIE_2017_Rodas_Martin_Infl ... | 7.216Mb | [PDF] | Ver/ | Versión aceptada |
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