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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Industrial Electronics >Constrained LQR Control of Dual Induction Motor Single Inverter Drive
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Constrained LQR Control of Dual Induction Motor Single Inverter Drive

机译：双感应电机单逆变器驱动器的受限LQR控制

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Control of dual induction motor fed by a single voltage source inverter is a challenging task especially during unbalanced load conditions on each motor. Such drive configurations are common, for example, in traction. Conventional control algorithms solve the control of each motor in a separate control loop and the overall control action is designed as a weighted contribution of each control loop. In such a case, the control performance strongly relies on the specific design of weighting coefficients, which should be state dependent and time varying value in majority of cases. In this contribution, we formulate the control problem as an optimization task and investigate the use of state-dependent Riccati equation and predictive control concepts. We show that it is sufficient to consider a simple linear quadratic regulator (LQR) with rule-based predictive controller for current limitation. The proposed control algorithm naturally weights contribution of tracking error of each drive. Moreover, due to high level of symmetry in the system, only two parameters are tuned manually. Experimental testing is used to validate the control algorithm on a laboratory prototype of dual induction motor drive with a rated power of 2 x 4.5 kW.
机译：由单电压源逆变器供给的双感应电动机的控制是一个具有挑战性的任务，特别是在每个电机上的不平衡负载条件下。这种驱动配置例如是常见的，例如牵引力。传统的控制算法解决了单独的控制回路中每个电动机的控制，并且整体控制动作被设计为每个控制回路的加权贡献。在这种情况下，控制性能强烈地依赖于加权系数的特定设计，这应该是大多数情况下的状态相关性和时间变化的值。在这一贡献中，我们将控制问题作为优化任务制定，并调查使用状态依赖的Riccati方程和预测控制概念的使用。我们表明，考虑一个简单的线性二次调节器（LQR）与基于规则的预测控制器考虑，以进行电流限制。所提出的控制算法自然地重量每个驱动器的跟踪误差的贡献。此外，由于系统中的高度对称性，只需手动调整两个参数。实验测试用于验证对双感应电动机驱动的实验室原型的控制算法，额定功率为2×4.5 kW。

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