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J-GLOBAL ID：202202237406998820   整理番号：22A0630984

粒子群最適化アルゴリズムに基づく6相誘導機の予測電流制御装置のパレート最適重みづけ係数設計【JST・京大機械翻訳】

Pareto Optimal Weighting Factor Design of Predictive Current Controller of a Six-Phase Induction Machine Based on Particle Swarm Optimization Algorithm

著者 (8件)： Fretes Hector (Laboratory of Power and Control Systems, Facultad de Ingenieria, Universidad Nacional de Asuncio ́n, Luque, Paraguay) ,  Rodas Jorge (Laboratory of Power and Control Systems, Facultad de Ingenieria, Universidad Nacional de Asuncio ́n, Luque, Paraguay) ,  Doval-Gandoy Jesus (Applied Power Electronics Technology Research Group (APET), Universidade de Vigo, Vigo, CINTECX, Spain) ,  Gomez Victor (Laboratory of Power and Control Systems, Facultad de Ingenieria, Universidad Nacional de Asuncio ́n, Luque, Paraguay) ,  Gomez Nicolas (Laboratory of Power and Control Systems, Facultad de Ingenieria, Universidad Nacional de Asuncio ́n, Luque, Paraguay) ,  Novak Mateja (AAU Energy, Aalborg University, Aalborg, Denmark) ,  Rodriguez Jose (Faculty of Engineering, Universidad Andres Bello, Santiago, Chile) ,  Dragicevic Tomislav (Department of Electrical Engineering, Technical University of Denmark, Kongens Lyngby, Denmark)
資料名： IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics  (IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics)
巻： 10  号： 1  ページ： 207-219  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2402A  ISSN： 2168-6777  CODEN： IJESN2  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： 予測電流制御(PCC)としての有限集合モデル予測制御(FS-MPC)は,それらの制御柔軟性と制約の容易な包含のため,多相機械の固定子電流制御のための刺激的オプションと考えられている。PCCの重み係数(WFs)は,試行錯誤手順によって典型的に実行される機械損失x-y電流のような関心の変数のために調整されなければならない。人工ニューラルネットワーク(ANN)または変動係数に基づく同調方法を,三相インバータおよびモータ駆動応用に対して提案した。しかし,この概念の多相機械応用への拡張は簡単ではなく,経験的手順のみが報告されている。この文脈において,本論文は,多目的粒子群最適化(MOPSO)アルゴリズムに基づくPCCのWFを調整する最適方法を提案した。パレート支配概念をMOPSOのために用いて,固定子追跡電流の二乗平均平方根誤差のパラメータを比較して,PCCの最適WF値を見つけた。提案方法は,探索空間のサイズおよび収束の速度に関する直接制御による容易な実装のアルゴリズムによって,WF選択に対する系統的アプローチを提供した。定常状態および過渡条件におけるシミュレーションと実験結果を提供して,6相誘導機械のPCCの提案したオフライン同調手順を検証した。RMSEの改良はx-y部分空間に対して500%以上であり,α-β部分空間においてわずかな効果を有した。最後に,提案した方法をより複雑なコスト関数に拡張し,結果をANN手法と比較した。Copyright 2022 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： *アルゴリズム ,  *電流 ,  固定子 ,  *誘導機 ,  ニューラルネットワーク ,  同調 ,  費用関数 ,  *電流制御 ,  パラメータ ,  電動機駆動 ,  多相
準シソーラス用語： *Pareto最適 ,  *粒子群最適化 ,  部分空間 ,  オフライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (8件)： 粒子群最適化アルゴリズム ,  誘導機 ,  予測 ,  電流制御 ,  パレート最適 ,  重みづけ ,  係数 ,  設計