Sensorless fuzzy-sliding mode control of five phases permanent magnet synchronous motor
Abstract:
This paper presents a
comprehensive study on sensorless control techniques for five-phase permanent
magnet synchronous motors (5P-PMSMs). To optimize the speed control
performance of (5P-PMSM), which has more advantages than its counterpart
three-phase PMSM system, we utilized a combination of fuzzy logic and sliding
mode control techniques to optimize the proposed sliding mode control.
Additionally, the Model Reference Adaptive System (MRAS) is employed to
estimate the speed and rotor position of the 5P-PMSM to enhance the robustness
and adaptability of the control system. The modelling of the machine, detailed
with a robust nonlinear strategy based on the sliding control, is introduced to
track the system until the desired sliding surface is achieved first. To
guarantee that the tracking errors converge, the sliding mode control has a
chatter due to the discontinuous term. To mitigate the drawback, the proposed
control is designed by combining SMC with fuzzy logic, enhancing the
performance in a steady state. Examining the control performance of the
integrated control fuzzy-SMC with MRAS in different operating modes, including
three tests in reversal speed operation, open phase fault mode, and the
low-speed operating mode under load torque. The main aim is to assess and
analyze the robustness and performance of the proposed control strategy. The
stability of the overall control system is examined using the Lyapunov theorem
and Popov’s theory analysis of MRAS observer stability. The simulation results
of the suggested control displayed by MATLAB-Simulink illustrate the
effectiveness and adaptability of the sensorless control scheme across
different operating conditions, offering promising prospects for practical
implementation in industrial applications.
Résumé :
Ce document présente une étude complète sur les techniques de contrôle sans capteurs pour les moteurs synchrones à magnétise permanente à cinq phases (5P-PMSMs). Afin d'optimiser les performances de contrôle de vitesse de (5P-PMSM), qui a plus d'avantages que son homologue système PMSM à trois phases, nous avons utilisé une combinaison de la logique floue et des techniques de contrôle en mode glissant pour optimiser le contrôle de mode glissant proposé. En outre, le Model Reference Adaptive System (MRAS) est utilisé pour estimer la vitesse et la position du rotor du 5P-PMSM afin d'améliorer la robustesse et l'adaptabilité du système de commande. La modélisation de la machine, détaillée avec une robuste stratégie non linéaire basée sur le contrôle de glissement, est introduite pour suivre le système jusqu'à ce que la surface glissante souhaitée soit atteinte en premier. Pour garantir que les erreurs de suivi convergent, le contrôle de mode glissant a un chatter en raison du terme discontinu. Pour atténuer l'inconvénient, le contrôle proposé est conçu en combinant SMC avec une logique floue, améliorant les performances dans un état stable. Examen des performances de contrôle du contrôle intégré fuzzy-SMC avec MRAS dans différents modes d'exploitation, y compris trois essais dans le fonctionnement de la vitesse d'inversion, le mode de défaillance de phase ouverte, et le mode d'opération à basse vitesse sous le couple de charge. L'objectif principal est d'évaluer et d'analyser la robustesse et les performances de la stratégie de contrôle proposée. La stabilité du système de contrôle global est examinée en utilisant le théorème de Lyapunov et l'analyse théorique de Popov de la stabilité de l'observateur MRAS. Les résultats de simulation du contrôle proposé présentés par MATLAB-Simulink illustrent l'efficacité et l'adaptabilité du système de contrôle sans capteurs dans différentes conditions de fonctionnement, offrant des perspectives prometteuses pour une mise en œuvre pratique dans les applications industrielles.
Cite this:
H. B. Hamad, K. Laroussi, S. Khadar,
Y. M. Amin, and A. Omar, “Sensorless fuzzy-sliding mode control of five phases
permanent magnet synchronous motor using MRAS: in three different operating
modes”, SEES, vol. 5, no. 1, pp. 2295–2318, May 2024.