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J-GLOBAL ID：202102235241271108   整理番号：21A2981142

電圧ベクトル最適化に基づく電界弱め領域における電気自動車用非同期モータの最適速度勾配トルク制御【JST・京大機械翻訳】

Optimal Speed-Torque Control of Asynchronous Motor for Electric Cars in the Field-Weakening Region Based on Voltage Vector Optimization

著者 (3件)： Xie Fang (School of Electrical Engineering and Automation, Anhui University, Hefei, China) ,  Qiu Chenming (National Engineering Laboratory of Energy-Saving Motor Control Technique, Anhui University, Hefei, China) ,  Zhe Qian (Anhui Province Laboratory of Industrial Energy-Saving and Safety, Anhui University, Hefei, China)
資料名： IEEE Transactions on Power Electronics  (IEEE Transactions on Power Electronics)
巻： 37  号： 1  ページ： 830-842  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0211B  ISSN： 0885-8993  CODEN： ITPEE8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,モデル予測(MP)と深い信念ネット(DBN)を導入して,最適「速度インピーダンス」(速度の最適化とトルク性能)制御を実現するため,電場弱化領域における電気自動車のための非同期モータのdq軸固定子電圧を最適化し,予測した。最初に,最大トルク出力の解析モデルを確立し,トルク出力に及ぼすdq軸電圧の影響を解析した。第2に,比例四角形積分パラメータ調整の影響を減らすために,dq軸電圧を最適化して,正確なトルク制御を達成して,MPは,dq軸電圧を作り出すためにMP制御装置追跡電流ループの解析モデルを確立するために導入した。第3に,MP制御装置に基づく最大トルクベクトル制御システムを構築し,制御効果に及ぼすシステムパラメータの影響を分析する。第4に,シミュレーションデータを収集して,DBN電圧予測モデルを確立した。モデルを,最適「速度インピーダンス」制御を達成するために,フィールド指向制御に埋め込んだ。最後に,動力計実験プラットフォームを確立して,実験データを収集して,DBN電圧予測モデルを確立した。この方法の妥当性を,電圧データ較正,速度インピーダンス特性較正,モータ効率較正,速度インピーダンス応答,およびリップル試験を通して検証した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： インピーダンス ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  *電圧 ,  *電場 ,  電流 ,  *電動機 ,  *トルク ,  *電気自動車 ,  固定子 ,  動力計 ,  ベクトル制御 ,  解析モデル ,  予測モデル
準シソーラス用語： システムパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (6件)： ベクトル最適化 ,  電界 ,  電気自動車 ,  非同期モータ ,  速度勾配 ,  トルク制御