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Sensorless IPMSM Drive System Using Saliency Back-EMF-Based Intelligent Torque Observer With MTPA Control

机译：使用基于显着反电动势的智能转矩观测器和MTPA控制的无传感器IPMSM驱动系统

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A saliency back-electromotive force (EMF)-based wavelet fuzzy neural network (WFNN) torque observer using a new maximum torque per ampere (MTPA) control is proposed in this study to improve the speed estimating performance of a sensorless interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) drive system. First, the characteristics and mathematical model of the saliency back-EMF-based proportional–integral-derivative (PID) torque observer with the mechanical model-based phase-lock-loop (PLL) for the estimation of the rotor flux angle and speed of the IPMSM are discussed. Then, a new saliency back-EMF-based MTPA control suitable for the implementation using digital signal processor (DSP) is introduced. Moreover, the saliency back-EMF-based rotor flux angle and speed estimation method using WFNN torque observer is proposed. Furthermore, detailed network structure and online learning algorithms of WFNN are described. Finally, the feasibility of the proposed control schemes is verified through experimental results.
机译：提出了一种基于显着反电动势（EMF）的小波模糊神经网络（WFNN）转矩观测器，该转矩观测器使用了新的最大每安培转矩（MTPA）控制，以改善无传感器内部永磁同步电动机的速度估算性能（IPMSM）驱动器系统。首先，基于显着反电动势的比例积分微分（PID）扭矩观测器的特征和数学模型与基于机械模型的锁相环（PLL）一起用于估算转子磁通角和转速讨论了IPMSM。然后，介绍了一种适用于使用数字信号处理器（DSP）的新的基于显着性反电动势的MTPA控制。此外，提出了基于显着反电动势的转子磁链角和基于WFNN转矩观测器的速度估计方法。此外，还描述了WFNN的详细网络结构和在线学习算法。最后，通过实验结果验证了所提出控制方案的可行性。

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