原子力科学・発電技術ジャーナル

反復学習制御を用いた永久磁石同期モータのトルクリップル最小化

ソニア J と イニヤ V

永久磁石同期モーター (PMSM) は大きなトルクリップルを生成します。これにより、システムが非線形になります。エアギャップ磁束高調波が存在するため、モーターに望ましくないトルク脈動が発生します。この論文では、システムで発生するリップルを低減するために、反復学習制御 (ILC) アルゴリズムを実装します。反復学習制御は、反復学習によってリップルを低減するために使用される適応制御方法です。比例型 ILC (P-ILC) やモデル予測制御 ILC (MPC-ILC) などの最も一般的に使用される ILC スキームは、トルクリップル係数 (TRF) が低く、収束性があります。これらはトルクリップルを低減するだけでなく、システムの応答を高速化します。提案されたアルゴリズムは永久磁石同期モーターでテストされ、結果が得られました。