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On Offset-Free Continuous Model Predictive Current Control of Permanent Magnet Synchronous Motors

机译：在永磁同步电动机的无偏移连续模型预测电流控制

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In this work, an offset-free continuous control set model predictive current control (CCS-MPCC) strategy for synchronous machines based on a slack formulation of the Primal-Dual Interior-Point method is proposed. A horizon of two steps is achieved within 100 μs sampling period. To account for robustness against model mismatch and uncertainty, an incremental formulation of the MPC problem is used to ensure zero steady-state tracking error. The proposed controller is compared with the state of the art Field Oriented Control with PI controllers (FOC-PI), with the Deadbeat Model Predictive Current Control (DB-MPCC), and with the latter controller combined with discrete integrators in the feedback loop (DB-MPCC-I). Experimental results on a 0.5 kW PMSM prove that the proposed CCS-MPCC has outperformed the state of the art control techniques typically used to control electrical machines.
机译：在这项工作中，提出了一种基于原始 - 双内点法的松弛制剂的同步机的无偏移连续控制装置模型预测电流控制（CCS-MPCC）策略。在100μs采样期内实现了两个步骤的地平线。为了解释模型不匹配和不确定性的稳健性，使用MPC问题的增量制定来确保零稳态跟踪误差。将所提出的控制器与使用PI控制器（FOC-PI）的现有技术面向控制的状态进行比较，具有Deadbeat模型预测电流控制（DB-MPCC），并且后者控制器结合反馈回路中的离散集成器（ db-mpcc-i）。 0.5千瓦PMSM的实验结果证明，所提出的CCS-MPCC已经优于通常用于控制电机的技术控制技术的状态。

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