Sliding Mode Observer-Based Load Torque Identification for PMSM Drives
Authors
Borregaard, Jeppe Louis Hagsten ; Fredslund, Mathias Gramstrup
Term
4. term
Education
Publication year
2022
Pages
132
Abstract
Dette speciale undersøger hastighedsregulering af en overflademonteret permanentmagnet-synkronmotor (SPMSM) ved at estimere belastningsmomentet online med sliding‑mode‑observatører og anvende fremkoblingskompensation for at dæmpe hastighedsfejl. Der udvikles en ikke‑lineær motormodel i Simulink og en feltorienteret reguleringsstruktur med PI‑regulatorer for dq‑strømme og ydre hastighedssløjfe. Fire observatørvarianter afledes, deres stabilitet analyseres med Lyapunov‑metoder, og parametre tunes i simulering før implementering på et fysisk testsætup. Ydelsen evalueres ved 600 og 1800 RPM med belastninger på 1 og 5 Nm og sammenlignes ud fra bl.a. RMSE for hastighedsfejl, genopretningstid, peak‑to‑peak, chatter og estimeringsfejl for belastningsmoment. Ved 600 RPM gav observatøren med saturationsfunktion (SMO‑Sat) de bedste resultater med RMSE 1,5 RPM og genopretningstid 103 ms. Uden kompensation havde systemet ved 1800 RPM RMSE 7,3 RPM og 150 ms; med SMO‑Sat opnåedes 1,6 RPM og 90 ms, og med den foreslåede Power‑Sigmoid‑baserede metode (SMO‑PS) 2 RPM og 83 ms ved 5 Nm. Resultaterne viser, at sliding‑mode‑baseret belastningsmomentestimering med fremkobling markant forbedrer hastighedssporing og transientsvar.
This thesis investigates speed control of a surface‑mounted permanent‑magnet synchronous motor (SPMSM) by estimating load torque online with sliding mode observers and applying feed‑forward compensation to attenuate speed errors. A nonlinear Simulink model of the motor and a field‑oriented control structure with PI controllers for dq currents and an outer speed loop are developed. Four observer variants are derived, their stability analyzed using Lyapunov methods, and their gains tuned in simulation before implementation on a physical test setup. Performance is evaluated at 600 and 1800 RPM under 1 and 5 Nm loads using metrics including speed RMSE, recovery time, peak‑to‑peak, chatter, and load‑torque estimation error. At 600 RPM, the saturation‑based observer (SMO‑Sat) performed best, achieving 1.5 RPM RMSE and 103 ms recovery. At 1800 RPM, the uncompensated drive showed 7.3 RPM RMSE and 150 ms; with SMO‑Sat it reached 1.6 RPM and 90 ms, and with the proposed Power‑Sigmoid method (SMO‑PS) 2 RPM and 83 ms at 5 Nm. The results indicate that sliding‑mode‑based load‑torque estimation with feed‑forward markedly improves speed tracking and transient response.
[This summary has been generated with the help of AI directly from the project (PDF)]
Documents