Remedial neural network inverse control of a multi-phase fault-tolerant permanent-magnet motor drive for electric vehicles

Duo Zhang; Guohai Liu; Wenxiang Zhao

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Remedial neural network inverse control of a multi-phase fault-tolerant permanent-magnet motor drive for electric vehicles

机译：电动汽车多相容错永磁电动机驱动器的修正神经网络逆控制

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A five-phase in-wheel fault-tolerant interior permanent-magnet (FT-IPM) motor incorporates the merits of high efficiency, high power density and high reliability, suitable for Electric Vehicles (EVs). A new remedial Neural Networks Inverse (NNI) control strategy is proposed to attain the post-fault operation. In this scheme, the NN is used to approximate the inverse model of the FT-IPM motor. With this NNI system and the original motor drive combined, a pseudo-linear compound system can be obtained. The simulation demonstrates that the proposed control strategy leads to excellent control performance at the faulty mode and offers good robustness against load disturbance.

机译：五相轮毂内部容错永磁（FT-IPM）电动机具有高效率，高功率密度和高可靠性的优点，适用于电动汽车（EV）。提出了一种新的补救性神经网络逆控制策略，以实现故障后的运行。在该方案中，NN用于近似FT-IPM电动机的逆模型。通过将此NNI系统和原始电动机驱动器结合使用，可以获得伪线性复合系统。仿真表明，所提出的控制策略在故障模式下具有出色的控制性能，并具有良好的抵抗负载干扰的鲁棒性。

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来源
《International Journal of Vehicle Autonomous Systems》 |2013年第3期|共13页
作者
Duo Zhang; Guohai Liu; Wenxiang Zhao;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类公路运输;
关键词
Fault-tolerant interior permanent-magnet motor; Remedial control; Neural network inverse system; Electric vehicles;

机译：容错内部永磁电动机;补救控制;神经网络逆系统;电动汽车;

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