Luận án điều khiển thích nghi hệ truyền động động cơ không đồng bộ sáu pha

III TÓM TẮT Trong thập kỷ gần đây, việc nâng cao chất lượng hệ thống điều khiển, nhận dạng hệ truyền động không cảm biến tốc độ nhiều pha nói chung động khơng đồng sáu pha khơng đối xứng (SPIM) nói riêng nhận quan tâm lớn từ nhà nghiên cứu Các nghiên cứu hệ truyền động SPIM cho thấy, bên cạnh ưu điểm vượt trội so với hệ truyền động không đồng ba pha, hệ truyền động SPIM phải đối mặt với vấn đề điều khiển hệ truyền động ba pha truyền thống tính chất phi tuyến SPIM, thơng số khơng chắn, nhiễu tải,… Thậm chí vấn đề điều khiển hệ truyền động SPIM phức tạp có gia tăng số pha Trong luận án này, tác giả đề xuất cấu trúc điều khiển phi tuyến kết hợp điều khiển Backstepping điều khiển cổng Hamiltonian (BS_PCH) nhằm cải tiến chất lượng điều khiển vector (IFOC) hệ truyền động SPIM Bộ điều khiển tốc độ vịng ngồi hệ truyền động SPIM đề xuất sử dụng BS cải tiến bổ sung thêm thành phần tích phân sai số theo dõi để tăng độ xác cải thiện tính bền vững điều khiển Bộ điều khiển PCH đề xuất cho điều khiển dòng vòng để tăng khả bám đuổi theo tham chiếu, tốc độ đáp ứng đảm bảo tính ổn định, bền vững trước thay đổi tham số máy điện, nhiễu tải,… Trên thực tế, biết, điều khiển đảm bảo chất lượng điều khiển tốt cho điều khiển không cảm biến tốc độ hệ truyền động SPIM không sử dụng quan sát trạng thái phù hợp xác Đã có nhiều ý từ nhà nghiên cứu để cải thiện chất lượng quan sát, nâng cao chất lượng hệ truyền động SPIM không cảm biến tốc độ Trong số kỹ thuật đề xuất, MRAS chiến lược phổ biến việc thực đơn giản đòi hỏi nỗ lực tính tốn thấp Các quan sát dựa MRAS áp dụng thành công khu vực tốc độ trung bình cao, nhiên, hoạt động dải tốc độ thấp tốc độ không thách thức lớn Vấn đề liên quan đến độ nhạy thông số máy điện, sai số nhiễu đo lường đo dòng điện áp stator, vấn đề tích phân túy , Do đó, luận án đưa đề xuất thứ hai để cải thiện chất lượng quan sát tốc độ, nhận dạng từ rotor, đặc biệt vùng tốc độ thấp tốc độ gần không Trong quan sát tốc độ thích nghi dựa mơ hình tham chiếu dịng IV stator cải tiến sử dụng mạng nơ ron mơ hình trượt (NNSM_SC MRAS) đề xuất: Thứ nhất, tác giả đề xuất quan sát tốc độ dựa mơ hình tham chiếu dòng stator (SC_MRAS), MRAS dòng thành phần dòng điện stator đo sử dụng trực tiếp làm mơ hình tham chiếu để tránh vấn đề tích phân túy ảnh hưởng thay đổi tham số động Mơ hình thích nghi quan sát đề xuất sử dụng mạng nơ ron tuyến tính Adaline với thuật tốn LS để ước tính tốc độ rotor Giải thuật LS đơn giản hoàn toàn phù hợp với toàn ước lượng tốc độ hàm ước lượng thực tế xem hàm tuyến tính Đề xuất nhằm giảm nỗ lực tính tốn khắc phục số nhược điểm gây tính phi tuyến sử dụng giải thuật phi tuyến BPN nghiên cứu đề xuất trước Thứ hai, quan sát dòng đề xuất làm việc chế độ dự báo thay chế độ mơ nghiên cứu công bố, dẫn đến hội tụ nhanh thuật toán, sai số ước lượng tốc độ thấp trạng thái độ xác lập Thứ ba, nhận dạng từ thông rotor để cung cấp cho mơ hình thích nghi dịng điều khiển đề xuất sử dụng SM Bộ nhận dạng từ thông thiết kế dựa điều kiện ổn định Lyapunov Điện trở stator ước lượng cập nhật online cho ước lượng dòng stator điều khiển BS_PCH để giảm ảnh hưởng thay đổi thông số máy (RS) đến trình ước lượng điều khiển tốc độ Các giải pháp cải thiện độ xác ổn định nhận dạng từ thông rotor, cải thiện độ xác tốc độ ước tính, chất lượng điều khiển hệ truyền động, đặc biệc tần số làm việc thấp Cuối cùng, tác giả đề xuất sử dụng Euler điều chỉnh tăng thêm biến trạng thái đầu vào để tăng độ xác cho quan sát dịng mơ hình thích nghi quan sát Mặt khác, hệ truyền động sử dụng SPIM, việc sử dụng biến tần nguồn áp sáu pha lựa chọn tất yếu nguồn sáu pha khơng có sẵn Các phương pháp điều chế độ rộng xung (PWM) cho biến tần nguồn áp sáu pha gây xung điện áp common mode cao Mục tiêu điều khiển điện áp biến tần triệt tiêu ảnh hưởng bất lợi gây điện áp common mode, tức giảm điện áp common mode mức thấp triệt tiêu chúng zero Vì vậy, để nâng cao chất lượng hệ truyền động SPIM, luận án đề xuất kỹ thuật điều rộng xung sóng mang làm giảm điện áp common mode (Reduced Common mode Voltage -RCMV) áp dụng cho hệ truyền động SPIM Kỹ thuật sóng mang đề xuất V đơn giản địi hỏi khối lượng tính tốn ít, dễ dàng phát triển trường hợp mở rộng kỹ thuật PWM cho biến tần đa bậc biến tần nhiều pha Phương pháp có hiệu kinh tế cao, điện áp common mode giảm kiểm sốt thành cơng phạm vi ±Vd/6 Việc kết hợp thành công quan sát NNSM_SC_MRAS cấu trúc điều khiển phi tuyến BS_PCH, giải thuật giảm điện áp common mode cho điều khiển vector không sử dụng cảm biến tốc độ hệ truyền động SPIM góp phần nâng cao chất lượng điều khiển tổng thể hệ thống, làm gia tăng khả bám đuổi theo tín hiệu đặt, độ ổn định, bù đắp cho không chắn gây độ nhạy tham số SPIM, lỗi đo lường nhiễu tải Ứng dụng hệ truyền động đề xuất kết hợp điều khiển BS_PCH, quan sát tốc độ NNSM_SC _MRAS giải thuật giảm điện áp common mode cho hệ thống đẩy xe điện thực tác giả trình bày luận án Các kết thu cho thấy hệ thống truyền động đề xuất đáp ứng tốt yêu cầu hệ thống đẩy xe điện Kết cho phép thúc đẩy nghiên cứu ứng dụng thực tế hệ truyền động SPIM cho phương tiện thiết bị ngành giao thông vận tải lĩnh vực công nghiệp, v v… Bên cạnh việc trình bày, dẫn giải lý thuyết, mô sử dụng MATLAB/ Simulink thực Các kết mô chiến lược đề xuất so sánh với phương pháp truyền thống phương pháp đại công bố gần để chứng minh tính hiệu giải pháp đề xuất Từ khóa: Hệ truyền động động khơng đồng sáu pha, điều khiển thích nghi, MRAS, quan sát tốc độ MRAS dòng stator, nhận dạng từ thông sử dụng SM, điều khiển phi tuyến BS_PCH VI Abstract In recent decades, the improvement of the control and identification system in the six phase induction motor (SPIM) drives have received great attention from the researchers SPIM drive studies show that, besides, the outstanding advantages compared to three phase induction motor drive, SPIM drives also face the control problems as in the traditional three phase induction motor drives due to the nonlinearity of SPIM, uncertain parameters, load noise, etc Even the problems of the control of SPIM drives are more complicated due to the increase in number of phases of SPIM In this thesis, the author proposes a new nonlinear control structure that combines the Backstepping control and the Port Controlled Hamiltonian (BS_PCH) to improve the performance of the vector control system (IFOC) in the SPIM drives The outer speed and flux loop controllers design is based on the BS technique using the integral tracking errors action to increase the accuracy and improve its robustness To enhance more the performance of SPIM drives, the PCH scheme is proposed for inner current control loop to improve performance and ensure the stability, accuracy speed response for the drive system, enhance the robustness for the sensitivity of changes in machine parameters, load disturbance,… In fact, as we knew that the control techniques for the sensorless control for SPIM drives can not guarantee good performances without the use of accurate and suitable state observer There has been a lot of attention from researchers to improve the performance of the observers Among the proposed techniques, MRAS are the most common strategy due to their low computational effort and simplicity However, these MRAS based on observers have been successfully applied in medium and high speed region, but low and zero speed operation is still a large challenge This is related to the machine parameter sensitivity (specially stator resistance), flux pure integration problems, stator voltage and current acquisition problems and inverter nonlinearity, Therefore, the thesis give the second proposal to improving the quality of the speed observer, rotor flux identifier, especially at low and near zero speed region In the novel version of the stator current model reference adaptive system based on speed observer using neural networks and sliding mode (NNSM_SC_MRAS) for sensorless VII vector control of the SPIM drives is proposed: First, in order to avoid the effect of a pure integrator and influence of motor parameter variations, the measured stator current components are used as the reference model The adaptive model of the proposed observer uses a two layer linear neural network, which is trained online by a linear LS algorithm, this LS algorithm is simple and perfectly suitable for the speed estimation when the speed estimation function is considered to be a linear function This proposal is intended to reduce computational effort and overcome some of the disadvantages caused by nonlinearity when using the BPN nonlinear algorithm in the previously proposed studies This significantly improves the performance of the proposed observer Second, the adaptive model is implemented in the prediction mode This improvement ensures the proposed observer operate better accuracy and stability Third, a rotor flux identifier, which is needed for the stator current estimation of the adaptive model and controllers, is proposed based on SM The gains are designed based on stability conditions of Lyapunov theory In addition, Rs stator resistance value of SPIM is also estimated and update online to stator current estimator and BS_PCH controller These solutions improve the rotor flux estimation accuracy, and consequently, the speed estimation accuracy at very low stator frequency operation Finally, the modified Euler integration has been used in the adaptive model to solve the instability problems due to the discretization of the rotor equations of the machine enhance the performance of observer On the other hand, in the SPIM drives, the use of a six phase voltage voltage source inverter (SPVSI) is an inevitable option because a six phase source is not available The pulse width modulation (PWM) methods for SPVSI cause high common mode voltage, so to improve the quality of the drives, the goal of the voltage control is to eliminate the adverse effects caused by common mode voltage, which means reducing common mode voltage to the lowest possible level or eliminating them by zero Therefore, the thesis proposes a novel carrier pulse modulation technique to reduce common mode voltage for the six phase voltage source inverter of the SPIM drive, This new proposed technique is simple, efficient, requires little computational volume, and easy to apply when expanding PWM techniques for power conversion systems such as multi-level inverter or multi-phase inverter This VIII method is highly economical, common mode voltage is reduced and successfully controlled in the range Vd/6 The successful combination of NNSM_SC_MRAS adaptive speed observer, BS_PCH nonlinear control structure and common mode voltage reduction algorithm has contributed to improving control quality for sensorless vector control of SPIM drive, increases stability, compensates for the uncertainty caused by SPIM parameter variations, measurement errors and external load disturbance The application of the proposed SPIM drive for electric propulsion system of electrical vehicle (EV) has been also carried out and presented in the thesis The results show that the proposed SPIM drive met very well the requirements of the electric propulsion system of EV This result enables the promotion of practical applications of the proposed SPIM drive for equipment in the field of transportation, as well as in industrial applications, Besides, the presentation and interpretation of the theory, the simulations using MATLAB / Simulink were also carried out The proposed strategy simulation results are compared with the traditional methods and the recently published modern methods to prove the effectiveness of the proposed solutions Key words: Six phase induction motor drive, adaptive control, Stator current MRAS based on speed observer, Rotor flux identifier using sliding mode, BS_PCH nonlinear control IX MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN I LỜI CẢM ƠN II TÓM TẮT III Abstract .VI MỤC LỤC IX DANH MỤC HÌNH VẼ XIII DANH MỤC NHỮNG TỪ VIẾT TẮT XVI DANH MỤC NHỮNG KÝ HIỆU XIX MỞ ĐẦU 1 Giới thiệu tổng quan Sự phát triển hệ truyền động không cảm biến tốc độ động không đồng sáu pha bất đối xứng vấn đề tồn Mục tiêu luận án Phạm vi nghiên cứu luận án Cấu trúc luận án 10 CHƯƠNG 1: MƠ HÌNH TỐN CỦA SPIM VÀ CÁC KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VECTOR KHÔNG GIAN HỆ TRUYỀN ĐỘNG KHÔNG CẢM BIẾN SPIM 10 1.1 Giới thiệu tổng quan .10 1.2 Mơ hình toán SPIM hệ truyền động SPIM 13 1.2.1 Mơ hình tốn SPIM 14 1.2.2 Mơ hình tốn hệ truyền động SPIM 16 1.3 Các kỹ thuật điều khiển động không đồng sáu pha bất đối xứng 18 1.3.1 Giới thiệu 18 1.3.2 Các kỹ thuật điều khiển vector cho hệ truyền động SPIM 19 1.3.2.1 Điều khiển tựa theo từ thông rotor 20 1.3.2.2 Điều khiển trực tiếp mômen (DTC) 21 1.3.3 Vấn đề tồn điều khiển vector hệ truyền động SPIM truyền thống hướng nghiên cứu 22 1.3.3.1 Điều khiển Backstepping 23 1.3.3.2 Điều khiển Hamiltonia .24 X 1.4 Các kỹ thuật ước lượng tốc độ cho điều khiển vector không cảm biến tốc độ hệ truyền động SPIM 24 1.4.1 Giới thiệu 24 1.4.2 Chiến lược khơng cảm biến dựa phân tích phổ 25 1.4.3 Chiến lược không cảm biến dựa mơ hình 25 1.4.4 Ứng dụng trí tuệ nhân tạo hệ thống truyền động điện .27 1.4.5 Những vấn đề tồn kỹ thuật ước lượng dựa vào MRAS .27 1.4.5.1 Độ nhạy thông số .27 1.4.5.2 Vấn đề tích phân túy 28 1.4.5.3 Vấn đề điện áp stator tính chất phi tuyến biến tần .28 1.5 Kết luận 29 CHƯƠNG 2: KỸ THUẬT GIẢM ĐIỆN ÁP COMMON MODE CHO BIẾN TẦN NGUỒN ÁP SÁU PHA 30 2.1 Giới thiệu tổng quan .30 2.2 Kỹ thuật điều chế giảm điện áp common mode cho SPVSI 31 2.2.1 Nguyên lý điều khiển PWM giảm CMV biến tần nguồn áp sáu pha 31 2.2.1.1 Xác định hàm offset áp điều khiển 33 2.2.1.2 Kỹ thuật sóng mang 36 2.2.2 Kỹ thuật điều khiển PWM giảm CMV cho BNL pha 36 2.3 Các kỹ thuật RCMV 4S-CBPWM cho biến tần nguồn áp sáu pha 39 2.3.1 Kỹ thuật RCMV4S-CBPWM với CMV trung bình VcomMid 40 2.3.2 Kỹ thuật 4S-CBPWM với điện áp common mode tối ưu trị trung bình điện áp commen mode vcomOpt .42 2.3.3 Kỹ thuật RCMV POD-CBPWM 43 2.4 Kết nghiên cứu 44 2.4.1 Kỹ thuật SIN PD_ CBPWM 45 2.4.2 Kỹ thuật SIN POD CBPWM 46 2.4.3 Kỹ thuật RCMV 4S-PWM với VcomMid .48 2.4.4 Kỹ thuật RCMV4S-CBPWM với VcomOpt 50 2.5 Kết luận 52 XI CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN PHI TUYẾN CHO HỆ TRUYỀN ĐỘNG SPIM 53 3.1 Giới thiệu sơ lược tình hình nghiên cứu 53 3.2 Điều khiển vector (FOC) cho hệ truyền động SPIM 54 3.2.1 Nguyên lý điều khiển FOC 55 3.2.2 Bộ điều khiển PI cho điều khiển vector hệ truyền động SPIM .60 3.3 Cấu trúc điều khiển phi tuyến điều khiển vector FOC hệ truyền động SPIM 62 3.3.1 Kỹ thuật điều khiển BS đề xuất cho điều khiển tốc độ từ thơng rotor vịng ngồi .62 3.3.2 Bộ điều khiển PCH đề xuất cho điều khiển dòng vòng 64 3.4 Kết nghiên cứu 66 3.5 Kết luận 79 CHƯƠNG 4: THIẾT KẾ BỘ QUAN SÁT TỐC ĐỘ THÍCH NGHI CHO HỆ TRUYỀN ĐỘNG SPIM KHÔNG CẢM BIẾN TỐC ĐỘ 80 4.1 Giới thiệu sơ lược tình hình nghiên cứu 80 4.2 Ứng dụng NN điều khiển không cảm biến hệ truyền động SPIM 82 4.2.1 Giới thiệu NN .82 4.2.2 Cấu trúc mạng nơ ron nhân tạo 83 4.2.3 Phân loại mạng nơ ron nhân tạo 84 4.2.4 Các phương pháp huấn luyện mạng nơ-ron 86 4.2.5 NN ứng dụng ước lượng tốc độ .87 4.3 Bộ quan sát tốc độ MRAS kinh điển dựa theo từ thông rotor (RF_MRAS) 87 4.4 Bộ quan sát tốc độ NN SM_SC_MRAS 89 4.4.1 Giải thuật ước lượng tốc độ .92 4.4.2 Nhận dạng từ thông rotor ước lượng điện trở .93 4.4.2.1 Nhận dạng từ thông rotor 93 4.4.2.2 Ước lượng điện trở stator 96 4.5 Phân tích ổn định quan sát NNSM_SC_MRAS 97 4.6 Kết nghiên cứu 99 4.7 Kết luận 117 XII CHƯƠNG 5: ỨNG DỤNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRONG HỆ TRUYỀN ĐỘNG CỦA XE ĐIỆN 118 5.1 Giới thiệu 118 5.2 Mơ hình tốn hệ thống đẩy xe điện 120 5.3 Kết qủa mô phân tích 123 5.4 Kết luận 129 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG NGHIÊN CỨU TRONG TƯƠNG LAI 131 Kết luận .131 Đề xuất hướng nghiên cứu tương lai 133 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU ĐÃ CÔNG BỐ 135 TÀI LIỆU THAM KHẢO 138 135 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU ĐÃ CÔNG BỐ Các báo khoa học [1] Phạm Thúy Ngọc, Nguyễn Hữu Khương, Đồng Văn Hướng “Speed observer using fuzzy logic for highperformance SPIM drives”, Tạp chí khoa học công nghệ giao thông vận tải, ISSN: 1859-4263, 2018, số 26, pp 21-26 [2] Phạm Thúy Ngọc, Nguyễn Phú Điệp, Nguyễn Hữu Khương, Nguyễn Văn Nhờ “Bộ quan sát tốc độ sử dụng mạng nơron cho hệ truyền động SPIM hiệu suất cao” Chuyên san Điều khiển Tự động hóa,ISSN:1859-0551, 2018, số 21, pp.15-21 [3] Ngoc Thuy Pham, Khuong Huu Nguyen,, “Application of six phase induction motor on populsion system for fishing ship”, The Asia Maritime & Fisheries Universities Forum, (ISSN: 2508-5247), November 9-11, 2017, pp 411-422 [4] Ngoc Thuy Pham, Diep Phu Nguyen, Khuong Huu Nguyen, Nho Van Nguyen, “Improve The Performance of The MRAS Speed Estimator For Sensorless Vector Controlled Of Six Phase Induction Motor Drive Using Neural Network”, The 2017 International Conference on Automation, Control and Robots (ICACR 2017, Wuhan, China, on December 22-25, 2017, Scopus [5] Phạm Thúy Ngọc, Nguyễn Phú Điệp, Nguyễn Hữu Khương, Nguyễn Văn Nhờ, “Cải tiến hiệu suất ước lượng tốc độ MRAS dải tốc độ thấp sử dụng logic mờ cho điều khiển không cảm biến hệ truyền động SPIM” Hội nghị Quốc gia lần thứ XX Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin _National Conference on Electronics, Communications and Information Technology – REV-ECIT; 14-15/12/2017, pp 239-245 [6] Nguyễn Văn Nhờ, Phạm Thúy Ngọc, “Kỹ thuật điều khiển độ rộng xung sóng mang để giảm điện áp common mode cho động pha khơng đối xứng”, Hội nghị tồn quốc lần thứ Cơ Điện tử _VCM-2016, pp 524 – 531 [7] Nguyễn Văn Nhờ, Phạm Thúy Ngọc, “Kỹ thuật điều chế độ rộng xung dùng sóng mang để giảm điện áp common mode cho nghịch lưu pha”, Hội nghị toàn quốc lần thứ Cơ Điện tử - VCM-2016, pp 532 – 538 [8] Phạm Thúy Ngọc, Nguyễn Phú Điệp, Nguyễn Hữu Khương, Nguyễn Văn Nhờ, ”Sensorless control of a six-phase induction motors drive using SC_ MRAS observer”, Hội nghị tự động hóa tồn quốc lần thứ 4- VCCA-2017, pp 02-12 136 [9] Ngoc Thuy Pham, Diep Phu Nguyen, Khuong Huu Nguyen, “An Improved Neural Network SC_MRAS Speed Observer in Sensorless Control for Six Phase Induction Drives”, WSEAS Transactions on Systems and Control (ISSN: 19918763), 2018, Volume 13, 2018, Art #39, pp 364-374 Scopus [10] Ngoc Thuy Pham, Diep Phu Nguyen, Khuong Huu Nguyen, Nho Van Nguyen, “A Novel Neural Network SC_MRAS Based Observer for HighPerformance”, International Journal of Intelligent Engineering and Systems (ISSN: 2185-3118), Dec-2018, Vol 11, No 6, pp.95-107 Scopus [11] Ngoc Thuy Pham, Diep Phu Nguyen, Khuong Huu Nguyen, Nho Van Nguyen, “New Version of Adaptive Speed Observer based on Neural”, International Journal of Power Electronics and Drive Systems (IJPEDS, ISSN: 2088-8694), December 2018, Volume 9, No.4, pp 1486-1502, Scopus [12] Ngoc Thuy Pham, Thuan Duc Le, Vu Thanh Tran, “Sensorless Control Based on the Improved SC MRAS Method for High Performance SPIM Drives using LPF”, International Journal of Power and Energy Conversion, ( IJPEC, ISSN:1757-1154), Scopus Đã chấp nhận xuất [13] Ngoc Thuy Pham, Khuong Huu Nguyen, “Sensorless Control for High Performance SPIM Drives Based on the Improved Rotor Flux Identifier Using Sliding Mode” International Journal of Intelligent Engineering and Systems (ISSN: 2185-3118) , Aug 2019, Volume 12, No.4, pp 291-305 Scopus [14] Ngoc Thuy Pham, Khuong Huu Nguyen, “Novel BS_SM Nonlinear Control Structure for Field Oriented Control SPIM Drive” Journal of Engineering and Applied Sciences (JEAS, ISSN : 1816-949x), July 2019, Volume 14, No.19, pp 7254-7262, Scopus [15] Ngoc Thuy Pham, Nho Van Nguyen, “Novel Carrier based PWM Techniques Reduce Common Mode Voltage for Six Phase Induction Motor Drives,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA, ISSN : 2156-5570), Jun 2019, Vol 10, No 5, ISI [16] Ngoc Thuy Pham, Khuong Huu Nguyen, “Novel Nonlinear Control Structure for Vector Control of SPIM Drive using BS_PCH “.International Journal of 137 Power Electronics and Drive Systems (IJPEDS, ISSN: 2088-8694), Scopus Đã chấp nhận xuất [17] Ngoc Thuy Pham, Khuong Huu Nguyen, “Speed Tracking of Field Oriented Control SPIM Drive Using the improved BS and Second-Order SM second Nonlinear control Structure ”, WSEAS Transactions on Systems and Control, (ISSN: 1991-8763), Scopus, Đã chấp nhận xuất [18] Ngoc Thuy Pham, Khuong Huu Nguyen, “Novel Nonlinear Control and Observer Structure for High Performance Sensorless Vector Control of SPIM Drive”, Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, (ISSN: 1875-8967),ISI (SCIE), (under revising) Các cơng trình nghiên cứu Lâm Quang Chuyên, Phạm Thúy Ngọc, Nguyễn Hữu Khương “Ứng dụng tín hiệu điện não EEG thiết kế xe lăn cho người tàn tật”, Đề tài NCKH cấp sở, 2019 138 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Lazzari, M., and Ferraris, P.: ‘Phase number and their related effects on the characteristics of inverter-fed induction motor drives’ Proc IEEE Industry Applications Society Ann Meeting IAS, Mexico City, Mexico, 1983, pp 494– 502 [2] Lazzari, M., Ferraris, P., and Profumo, F.: ‘Phase number of inverterfed induction motor: effects on the DC link harmonic contents’ Proc European Power Electronics and Applications Conf EPE, Brussels, Belgium, 1985, pp 3.95–3.102 [3] Golubev, A.N., and Ignatenko, S.V.: ‘Influence of number of statorwinding phases on the noise characteristics of an asynchronous motor’, Russ Electr Eng., 2000, 71(6), pp 41–46 [4] Williamson, S., and Smith, S.: ‘Pulsating torques and losses in multiphase induction machines’, IEEE Trans Ind Appl., 2003, 39 (4), pp 986–993 [5] Jahns, T.M.: ‘Improved reliability in solid-state ac drives by means of multiple independent phase-drive units’, IEEE Trans Ind Appl., 1980, IA-16 (3), pp 321–331 [6] Singh, G.K., and Pant, V.: ‘Analysis of a multiphase induction machine under fault condition in a phase-redundant AC drive system’, Electr Mach Power Syst., 2000, 28 (6), pp 577–590 [7] Green, S., Atkinson, D.J., Jack, A.G., Mecrow, B.C., and King, A.: ‘Sensorless operation of a fault tolerant PM drive’, IEE Proc Electr Power Appl., 2003, 150(2), pp 117–125 [8] Wang, J.B., Atallah, K., and Howe, D.: ‘Optimal torque control of fault-tolerant permanent magnet brushless machines’, IEEE Trans Magn., 2003, 39(5), pp 2962–2964 [9] Hodge, C., Williamson, S., and Smith, S.: ‘Direct drive propulsion motors’ Int Conf on Electrical Machines ICEM, Bruges, Belgium, Paper no 087, 2002 [10] Nelson R., H., and Krause, P.C.: ‘Induction machine analysis for arbitrary displacement between multiple winding sets’, IEEE Trans Power App Syst., 1974, PAS-93(1), pp 841–848 [11] Lipo, T.A.: ‘A (d,q) model for six-phase induction machines’ Proc Int Conf on Elec Machines ICEM, Athens, Greece, 1980, pp PEE4/4 860–867 [12] 12 Hadiouche, D., Razik, H., and Rezzoug, A.: ‘Modeling of a double star induction motor for space vector PWM control’ Proc Int Conf on Elec Machines ICEM, Espoo, Finland, 2000, pp 392–396 [13] Xu, L., and Ye, L.: ‘Analysis of a novel stator winding structure minimizing harmonic current and torque ripple for dual six-step converter-fed high power AC machines’, IEEE Trans Ind Appl., 1995, 31(1), pp 84–90 139 [14] Hadiouche, D., Razik, H., and Rezzoug, A.: ‘On the design of dualstator windings for safe VSI fed AC machine drives’ Proc IEEE Industry Applications Society Ann Meeting IAS, Chicago, IL, 2001, pp 1779–1786 [15] Abbas, M.A., Christen, R., and Jahns, T.M.: ‘Six-phase voltage source inverter driven induction motor’, IEEE Trans Ind Appl., 1984, IA-20(5), pp 1251–1259 [16] Gopakumar, K., Ranganathan, V.T., and Bhat, S.R.: ‘Split-phase induction motor operation from PWM voltage source inverter’, IEEE Trans Ind Appl., 1993, 29(5), pp 927–932 [17] Zhao, Y., and Lipo, T.A.: ‘Space vector PWM control of dual threephase induction machine using vector space decomposition’, IEEE Trans Ind Appl., 1995, 31(5), pp 1100–1108 [18] Bakhshai, A.R., Joos, G., and Jin, H.: ‘Space vector PWM control of a splitphase induction machine using the vector classification technique’ Proc IEEE Applied Power Elec Conf APEC, Anaheim, CA, 1998, pp 802–808 [19] Hadiouche, D., Baghli, D., and Rezzoug, A.: ‘Space vector PWM techniques for dual three-phase AC machine: analysis, performance evaluation and DSP implementation’ Proc IEEE Industry Applications Society Ann Meeting IAS, Salt Lake City, UT, 2003, pp 649–655 [20] Bojoi, R., Tenconi, A., Profumo, F., Griva, G., and Martinello, D.: ‘Complete analysis and comparative study of digital modulation techniques for dual threephase AC motor drives’ Proc IEEE Power Elec Spec Conf PESC, Cairns, Australia, 2002, pp 851–857 [21] Camillis, L De, Monti, A., and Vignati, A.: ‘Optimizing current control performance in double winding asynchronous motors in large power inverter drives’, IEEE Trans Power Electron., 2001, 16(5), pp 676–685 [22] Thunes, J., Kerkman, R., Schlegel, D., and Rowan, T.: ‘Current regulator instabilities on parallel voltage-source inverters’, IEEE Trans Ind Appl., 1999, 35(1), pp 70–77 [23] Mantero, S., Paola, E De, and Marina, G.: ‘An optimised control strategy for double star motors configuration in redundancy operation mode’ Proc European Power Electronics and Applications Conf EPE, Lausanne, Switzerland, CDROM paper no PP00013, 1999 [24] Mantero, S., Monti, A., and Spreafico, S.: ‘DC-bus voltage control for double star asynchronous fed drive under fault conditions’ Proc IEEE Power Elec Spec Conf PESC’00, Galway, Ireland, 2000, pp 533–538 [25] Mori, M., Mizuno, T., Ashikaga, T., and Matsuda, I.: ‘A control method of an inverter-fed six-phase pole change induction motor for electric vehicles’ Proc IEEE Power Conversion Conf PCC, Nagaoka, Japan, 1997, pp 25–31 [26] Takami, H., and Matsumoto, H.: ‘Optimal pulse patterns of a ninephase voltage source PWM inverter for use with a triple three-phase wound AC motor’, Electr Eng Jpn., 1993, 113(6), pp 102–113 140 [27] Bojoi, R., Farina, F., Tenconi, A., and Profumo, F.: ‘Analysis of the asymmetrical operation of dual three-phase induction machines’ Proc IEEE Int Electric Machines and Drives Conf IEMDC, Madision, WI, 2003, pp 429–435 [28] Lyra, R.O.C., and Lipo, T.A.: ‘Torque density improvement in a sixphase induction motor with third harmonic current injection’, IEEE Trans Ind Appl., 2002, 38(5), pp 1351–1360 [29] F Wang, “Motor shaft voltages and bearing currents and their reduction in multilevel medium-voltage PWM voltage-source-inverter drive applications,” IEEE Trans Ind Appl., Sep./Oct 2000, 36(5), pp 1336 -1341 [30] R Naik, T A Nondahl, M Cacciato, A Consoli, G Scarcella, and A Testa, “Reduction of common mode currents in PWM inverter motor drives,” IEEE Trans Ind Appl., Mar./Apr 1999, 35(2), pp 469–476 [31] J Huang and H Shi, “Reducing the common-mode voltage through carrier peak position modulation in an SPWM three-phase inverter,”IEEE Trans Power Electron., Sep 2014, 29(9), pp 4490-4495 [32] M H Hedayati, A B Acharya, and V John, “Common-mode filter design for PWM rectifier-based motor drives,” IEEE Trans Power Electron., Nov 2013, 28(11), pp 5364 – 537 [33] H Akagi and S Tamura, “A passive EMI filter for eliminating both bearing current and ground leakage current from an inverter-driven motor,” IEEE Trans Power Electron., 2006, 5(5), pp 1459–1469 [34] Bojoi, R., Lazzari, M., Profumo, F., and Tenconi, A.: ‘Digital field oriented control for dual-three phase induction motor drives’, IEEE Trans Ind Appl., 2003, 39, (3), pp 752–760 [35] F Alonge, M Cirrincione, M Pucci and A Sferlazza, "Input–Output Feedback Linearization Control With On-Line MRAS-Based Inductor Resistance Estimation of Linear Induction Motors Including the Dynamic End Effects," in IEEE Transactions on Industry Applications, 2006, 52(1), pp 254-266 [36] Hamou Ait Abbasa, Mohammed Belkheirib, Boubakeur Zegninia, Feedback Linearization Control of An Induction Machine Augmented by Single Hidden Layer Neural Networks, International Journal of Control, 2015, 89(1), pp.140155 [37] Yassine Kali, Magno Ayala , Jorge Rodas , Maarouf Saad , Jesus DovalGandoy 3, Raul Gregor and Khalid Benjelloun 4, “Current Control of a SixPhase Induction Machine Drive Based on Discrete-Time Sliding Mode with Time Delay Estimation” Energies, Energies, 2019, 12(1) [38] G Bartolini, E Punta, T Zolezzi, “Approximability Properties for Second-Order Sliding Mode Control Systems”, IEEE Transactions on Automatic Control, Oct 2007, 52(10), pp 1813 – 1825 141 [39] Tohidi, A., Shamsaddinlou, A., Sedigh, A.K.: ‘Multivariable input-output linearization sliding mode control of DFIG based wind energy conversion system’ 9th Asian Control Conf (ASCC), Turkey, June 2013, pp 1–6 [40] Y Tan, J Chang, H Tan, “Adaptive back-stepping control and friction compensation for AC servo with inertia and load uncertainties,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2003, 50(5), pp 944-952 [41] M.R Jovanovic, B Bamieh, “Architecture Induced by Distributed Backstepping Design”, IEEE Transactions on Automatic Control, Jan 2007, 52(1), pp 108 – 113 [42] Mehazzem F, Nemmour AL, Reama A, Benalla H “Nonlinear integral backstepping control for induction motors” In: Proceedings of 2011 International Aegean Conference on Electrical Machines and Power Electronics and Electromotion, Joint Conference, 2011, Istanbul, Turkey [43] Yassine Kali, Magno Ayala , Jorge Rodas , Maarouf Saad , Jesus DovalGandoy 3, Raul Gregor and Khalid Benjelloun 4, “Current Control of a SixPhase Induction Machine Drive Based on Discrete-Time Sliding Mode with Time Delay Estimation” Energies, Energies, 2019, 12(1) [44] Masumpoor, S., yaghobi, H., Khanesar, M A., Adaptive sliding-mode type-2 neuro-fuzzy control of an induction motor J Sci Expert Systems with Applications, published by Elsevier- ScienceDirect Ltd., 2015, 42(19), pp 6635– 6647 [45] Xingang Fu,, and Shuhui Li, “A Novel Neural Network Vector Control Technique for Induction Motor Drive”, IEEE Transactions on Energy Conversion, 2015, 30(4), pp 1428 – 1437 [46] Nasir Uddin M Huang Z R.; Siddique Hossain A B M., “Development and Implementation of a Simplified Self-Tuned Neuro–FuzzyBased IM Drive” J Sci IEEE Transactions on Industry Applications, 2014, 50 (1), 51-59 [47] Ali Saghafinia, Hew Wooi Ping, Mohammad Nasir Uddin, “Sensored Field Oriented Control of a Robust Induction Motor Drive Using a Novel Boundary Layer Fuzzy Controller”, Sensors, 2013, 13(12), pp 17025-17056 [48] I Gonzalez-Prieto, M.J Duran, J.J Aciego, C Martin, F Barrero, “Model Predictive Control of Six-phase Induction Motor Drives Using Virtual Voltage Vectors” IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2018, 65(1) [49] C Cecati, “Position control of the induction motor using a passivitybased Controller,” IEEE Transt on In Applications, 2000, 36(5), pp 1277-1284 [50] H Yu, K Zhao, H Wang, L Guo, “Energy shaping control of PM synchronous motor based on load torque observer,” Systems Engineering and Electronics, 2006, 28(11), pp 1740-1742 142 [51] H YU, K Zhao, L Guo, H WANG, “Maximum Torque Per Ampere Control of PMSM Based on Port-controlled Hamiltoniaian Theory,” Proceedings of the CSEE, May 2006, 26(8), pp 82-87 [52] Zhiping Cheng , Liucheng Jiao, Hamiltoniaian Modeling and Passivity-based Control of Permanent Magnet Linear Synchronous Motor, Journal Of Computers, February 2013, 26(8), pp 501-508 [53] Der Schaft “L2-Gain and Passiving Techniquess in Nonlinear Control”, London Springer-Verlag, 2017 [54] L.Ben-Brahim, S.Tadakuma, and A.Akdag,"Speed control of induction motor without rotational transducers", IEEE Transactions on Industry Applications, 1999, 35(4), pp 844-850 [55] J Campbell and M Sumner, "Practical sensorless induction motor drive employing an artificial neural network for online parameter adaptation," IEE Proceedings Electric Power Applications, 2002, 149(4), pp 255 - 260 [56] M Cirrincione and M Pucci, "An MRAS-based sensorless highperformance induction motor drive with a predictive adaptive model," IEEE Transactions on Industrial Electronics, , 2005, 52(3), pp 532- 551 [57] M Cirrincione, M Pucci, G Cirrincione, and G A Capolino, "Sensorless Control of Induction Machines by a New NA: The TLS EXIN Neuron," IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2007, 54(1), pp.127-149 [58] Shady M Gadoue, Damian Giaouris and John W Finch;“ Stator current model reference adaptive systems speed estimator for regenerating-mode low-speed operation of sensorless induction motor drives”, IET Electric Power Applications, 2013, 7(7), pp 597–606 [59] Yaman B Zbede, Shady M Gadoue and David J Atkinson, “Model Predictive MRAS Estimator for Sensorless Induction Motor Drives”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2016, 63(6), pp 3511 - 3521 [60] R Blasco-Gimenez, G M Asher, M Sumner, and K Bradley, "Dynamic performance limitations for MRAS based sensorless induction motor drives Part 2:Online parameter tuning and dynamic performance studies," lEE Proceedings Electric Power Applications, March 1996, 143(2), pp 123-134 [61] M Comanescu and L Xu, "Sliding mode MRAS speed estimators for sensorless vector control of induction machine," IEEE Transactions on IndustrialElectronics, February 2006, 53(1), pp 146-153 [62] Q Gao, C S Staines, G M Asher, and M Sumner, "Sensorless speed operation of cage mductton motor usmg zero drift feedback integration with MRAS observer," in Proc European Conference on Power Electronics and Applications 2005 [63] J W Finch and D Giaouris, “Controlled AC electrical drives,” IEEE Trans Ind Electron., Feb 2008, 55(2), pp 481–491 143 [64] R Bojoi, E Levi, F Farina, A Tenconi and F Profumo, “Dual three-phase induction motor drive with digital current control in the stationary reference frame”, IEE Proc Electr Power Appl., January 2006, 153(1) [65] B K Bose Modern Power Electronics and AC Drives Prentice Hall, Upper Saddle River, 2002 [66] I Boldea and S A Nasar Electric Drives, 2nd ed CRC Press, 2006 [67] R Krishnan Electric motor drives: modeling, analysis, and control Prentice Hall, 2001 [68] W Leonhard, Control of Electrical Drives: Springer, 2001 [69] M G Alfredo, T A Lipo, Donald W Novotny A New Induction Motor V/f Control Method Capable of High-Performance Regulation at Low Speeds IEEE Trans on Ind Appl., Aug 1998, 34(4), pp.813-821 [70] Nguyen Phung Quang, Jörg-Andreas Dittrich, Vector Control of Three-Phase AC Machines, System Development in the Practice, Springer [71] F Blaschke The principle of field orientation as applied to the new transvector closed-loop control system for rotating field machines Siemens review, 1972, 34(5), pp 217-220 [72] P Vas, Sensorless Vector and Direct Torque Control, Oxford University Press, 1998, ISBN 0-198-56465-1 [73] Radu Bojoi, Francesco Farina, Giovanni Griva, Francesco Profumo, Senior Member, IEEE, and Alberto Tenconi , “Direct Torque Control for Dual ThreePhase Induction Motor Drives”, IEEE Transactions on Industry Applications), 2005, 41(6), pp 1627 – 1636 [74] G Buja, M P Kazmierkowski Direct torque control of PWM inverter-fed AC motors-a survey IEEE Transactions on Industrial Electronics, Aug 2004, 51(4), pp 744-757 [75] Tejavathu Ramesh, A K Panda, and S Shiva Kumar Fuzzy logic and slidingmode speed control based direct torque and flux control scheme to improve the performance of an induction motor drive International Journal on Electrical Engineering and Informatics, March 2014, 6(1), pp: 155-165 [76] Traoré D, De Leon J, Glumineau A, Sensorless induction motor adaptive observer-backstepping controller: experimental robustness tests on low frequencies benchmark, IET Control Theory, 2010, 48(11), pp 1989–2002 [77] Morawiec M, Z type observer backstepping for induction machines, IEEE Trans Ind Electron., 2014, 99(1) [78] Tsinias J., “Sufficient Lyapunov-Like Conditions for Stabilization”, Mathematics of Control, Signals and Systems MCSS-2, 1989, pp.343–357 144 [79] Sonntag E D and Sussmann H J., “Further Comments on the Stabilizability of the Angular Velocity of a Rigid Body”, Systems and Control Letters SCL-12, 1998, pp 437–442 [80] Kanellakopoulos, I “ Passive adaptive control of nonlinear systems”, Int J Adaptive Control Signal Processing., 1998, 7(1), pp 339-352 [81] R A Freeman and P V Kokotović, “Robust Nonlinear Control Design” Boston, M A Birkhauser, 1996 [82] Zhou J and Changyun W.,“Adaptive Backstepping Control of Uncertain Systems: Nonsmooth Nonlinearities, Interactions or Time-Variations”, SpringerVerlag Berlin Heidelberg, 2008 [83] Ortega R, Vander Scjhaftb A.J, Mareels, etal “Interconnection and damping assignment passivity-based contron of port-controlled Hamiltionian systems,” Automatica, 2002, 38(4), pp 585-596 [84] Holtz Sensorless control of induction motor drives Proc of the IEEE., 2002, 90(8), pp 1359-1394 [85] H Rehman, A Derdiyok, M K Guven, and L Xu, "A new current model flux observer for wide speed range sensorless control of an induction machine," IEEE Transactions on Power Electronics, November 2002, 17 (6), pp 1041-1048 [86] Holtz J and Quan J “Drift and parameter compensated flux estimator for persistent zero stator frequency operation of sensorless controlled induction motors” IEEE Trans Ind Appl., 2003, 39(4), pp 1052-1060 [87] J Holtz “Sensorless control of induction machines—with or without signal injection” IEEE Transactions on Industrial Electronics, Feb 2006, 53(1), pp.730, [88] P Vas, Artificial-Intelligence-Based Electrical Machines and DrivesApplication of Fuzzy, Neural, Fuzzy-Neural and Genetic Algorithm Based Techniques New York: Oxford University Press, 1999 [89] B K Bose, "Neural Network Applications in Power Electronics and Motor Drives-An Introduction and Perspective," IEEE Transactions on Industrial Electronics, February 2007, 54(1), pp 14-33 [90] M Cirstea, A Dinu, J Khor, and M McCormick, Neural and Fuzzy Logic Control of Drives and Power Systems Oxford, Boston: Newnes, 2002 [91] M Wlas, Z Krzeminski, and H A Toliyat, "Neural-Network-Based Parameter Estimations of Induction Motors," IEEE Transactions on Industrial Electronics, April 2008, 55(4), pp 1783-1794 [92] B Karanayil, M F Rahman, and C Grantham, "An implementation of a programmable cascaded low-pass filter for a rotor flux synthesizer for an induction motor drive," IEEE Transactions on Power Electronics, March 2004 , 19(2), pp 257-263 145 [93] M.Hinkkanen and J Luomi, "Modified integrator for voltage model flux esttmatlOn of mductton motors," IEEE Transactions on Industrial Electronics, August 2003, 50(4), pp 818-820 [94] C Schauder, "Adaptive speed identification for vector control of induction motors without rotational transducers," IEEE Transactions on Industry Applications, September/October 1992, 28(5), pp 1054-1061 [95] J Kumara, "Speed sensorless field oriented control for induction motor drive," Ph.D Thesis, Newcastle University, Newcastle upon Tyne, UK, 2006 [96] Nguyễn Văn Nhờ, Phạm Thúy Ngọc, “Kỹ thuật điều khiển độ rộng xung sóng mang để giảm điện áp common mode cho động pha khơng đối xứng”, Hội nghị tồn quốc lần thứ Cơ Điện tử _VCM-2016, pp 524 – 531 [97] Nguyễn Văn Nhờ, Phạm Thúy Ngọc, “Kỹ thuật điều chế độ rộng xung dùng sóng mang để giảm điện áp common mode cho nghịch lưu pha”, Hội nghị toàn quốc lần thứ Cơ Điện tử - VCM-2016, pp 532 – 538 [98] M.B.R Corra, C.B Jacobina, C.R da Silva, A N Lima, E R C da Silva,”Sixphase AC drive system with reduced common-mode voltage”, IEEE PESC 2003 [99] Drazen Dujic, Atif Iqbal, Emil Levi “A Space Vector PWM Technique for Symmetrical Six-Phase Voltage Source Inverters”, 2007, EPE Journal [100] G.Oriti, A.L Julian, T Lipo, An Inverter/Motor Drive with Common Mode Voltage Elimination, IEEE IAS Proceedings 1997 [101] A Nanoty and A R Chudasama, “Control of designed developed six phase induction motor,” International Journal of Electromagnetics and Applications, 2012, 2(5), pp 77-84 [102] Kai Tian, Jiacheng Wang, Bin Wu, Dewei Xu, Zhongyuan Cheng, Navid Reza Zargari, “A Virtual Space Vector Modulation Technique for the Reduction of Common Mode Voltages in both Magnitude and Third Order Component”, IEEE Transactions on Power Electronics, Jan 2016, 31(1), pp 839 - 848 [103] Hou-Tsan Lee, Fu Li-Chen, Lian Feng-Li “Sensorless adaptive backstepping speed control of induction motor” In: Proceedings of the 45th IEEE conference on decision and control USA; p 1252–57, 13–15 December 2006 [104] Mehazzem F, Nemmour AL, Reama A, Benalla H “Nonlinear integral backstepping control for induction motors” In: Proceedings of 2011 international Aegean conference on electrical machines and power electronics and 2011 Electromotion Joint Conference (ACEMP); 2011 p 331–36 [105] Abderrahmen Zaafouri, Chiheb Ben Regaya, Hechmi Ben Azza, Abdelkader Châari, “zDSP-based adaptive backstepping using the tracking errors for highperformance sensorless speed control of induction motor drive”, ISA Transactions., 2016, 60, pp 333-347 146 [106] J Liu, S Vazquez, L Wu, et al., Extended state observer-based sliding-mode control for three-phase power converters, IEEE Trans Ind Electron., 2017, 64 (1), pp 22–31 [107] J Liu, W Luo, X Yang, et al., Robust model-based fault diagnosis for PEM fuel [108] Q Su, W Quan, G Cai, et al., Improved adaptive backstepping sliding mode control for generator steam valves of non-linear power systems, IET Control Theory Appl., 2017, 11 (9), pp 1414–1419 [109] W Chen, S Ge, J Wu, et al., Globally stable adaptive backstepping neural network control for uncertain strict-feedback systems with tracking accuracy known a priori, IEEE Trans Neural Netw Learn Syst., 2015, 26 (9), pp 1842– 1854 [110] Z Liu, B Chen, C Lin, Adaptive neural backstepping for a class of switched nonlinear system without strict-feedback form, IEEE Trans Syst Man Cybern Syst., 2017, 47 (7), pp.1315–1320 [111] Z Liu, B Chen, C Lin, Output-feedback control design for switched nonlinear systems: adaptive neural backstepping approach, Inf Sci 457., 2018, pp 62–75 [112] Y Sun, B Chen, C Lin, Adaptive neural control for a class of stochastic nonlinear systems by backstepping approach, Inf Sci., 2016, 369, pp 748–764 [113] J Yu, B Chen, H Yu, et al., “Neural networks-based command filtering control of nonlinear systems with uncertain disturbance”, Inf Sci, 2017, 426, pp.50–60 [114] H Li, L Wang, H Du, et al., Adaptive fuzzy backstepping tracking control for strict-feedback systems with input delay, IEEE Trans Fuzzy Syst., 2017, 25 (3), pp 642–652 [115] J Yu, P Shi, W Dong, et al., Observer and command-filter-based adaptive fuzzy output feedback control of uncertain nonlinear systems, IEEE Trans Ind Electron., 2015, 62 (9), pp 5962–5970 [116] G K Singh, K Nam, S K Lim “A Simple Indirect Field-Oriented Control Scheme for Multiphase Induction Machine” , IEEE Transactions on Industrial Electronics, August 2005, 52(4), pp 1177-1184 [117] Kubota H, Matsuse K, Nakano DSP-based speed adaptive flux observer of induction motor IEEE Trans Ind Appl., 1993, 29 (2), pp.344–348 [118] Vieira R., Gastaldini C, Azzolin R, Gründling Discrete-time sliding mode speed observer for sensorless control of induction motor drives IET Electr Power Appl., 2012, 6(9), pp 681–688 [119] Jafarzadeh S, Lascu C, Fadali State estimation of induction motor drives using the unscented Kalman filter IEEE Trans Ind Electron 2012, 59(11), pp 4207– 4216 147 [120] Abhisek Pal, Sukanta Das, and Ajit K Chattopadhyay, “An Improved Rotor Flux Space Vector Based MRAS for Field Oriented Control of Induction Motor Drives”, IEEE Transactions on Power Electronics, 2018, 33(6), pp 5131 – 5141 [121] Flah A, Sbita L “An adaptive high speed PMSM control for electric vehicle application Journal of Electrical Engineering” Journal of Electrical Engineering., 2012, 12(3), pp 165-177 [122] Foo G, Rahman “Sensorless sliding-mode MTPA control of an IPM synchronous motor drive using a sliding-mode observer and HF signal injection”, IEEE Trans Ind Electron., 2010, 57(4), pp.1270-1278 [123] Flah A, Novak M, Lassaad S An Improved Reactive Power MRAS Speed Estimator with Optimization for a Hybrid Electric Vehicles Application J Dyn Syst Meas Control., 2018, 140(6), pp 016-061 [124] Flah A, Sbita L, Mouna BH Online MRAS-PSO PMSM parameters estimation,” International Review on Modelling and Simulations, 2011, 4(3), pp 980–987 [125] Horch M, Boumediene A, Baghli L MRAS-based Sensorless Speed Integral Backstepping Control for Induction Machine, using a Flux Backstepping Observer International Journal of Power Electronics and Drive System (IJPEDS)., 2017, 8(4), pp 1650–1662 [126] Jannati M, Idris NRN, Aziz MJA Indirect Rotor Field-Oriented Control of FaultTolerant Drive System for Three-Phase Induction Motor with Rotor Resistance Estimation Using EKF TELKOMNIKA Indonesian Journal of Electrical Engineering 2014, 12(9), pp 6633 – 6643 [127] Jannati M, Asgari SH, Idris NRN, Aziz MJA Speed Sensorless Direct Rotor Field-Oriented Control of Single Phase Induction Motor Using Extended Kalman Filter International Journal of Power Electronics and Drive System (IJPEDS)., 2014, 4(4), pp 430-438 [128] Benlaloui I, Drid D, Alaoui LC, Ouriagli M “Implementation of a New MRAS Speed Sensorless Vector Control of Induction Machine” IEEE Transactions on Energy Conversion, 2015, 30(2), pp 588 – 595 [129] Smith AN, Shady MG, Finch JW “Improved Rotor Flux Estimation at Low Speeds for Torque MRAS-Based Sensorless Induction Motor Drives” IEEE Transactions On Energy Conversion, 2016, 31(1), pp 270 – 282 [130] Gadoue, SM, Giaouri, D, Finch JW An experimental assessment of a stator current MRAS based on neural networks for sensorless control of induction machines Proc 2011 Symp Sensorless Control for Electrical Drives, Birmingham, UK., 2011, pp 102–106, 2011 [131] Diep Phu Nguyen, Nho Van Nguyen, “A Novel Neural Network SC_MRAS Based Observer for High-Performance”, International Journal of Intelligent Engineering and Systems (ISSN: 2185-3118), Dec-2018, Vol 11, No 6, pp.95107 148 [132] Cirrincione G, Cirrincione M, Hérault J, Van Huffel S The MCA EXIN nơ ron for the minor component analysis: Fundamentals and comparisons IEEE Trans Neural Netw., 2002, 13(1), pp 160–187 [133] Matheus J H and Fink K D Numerical Methods Using Matlab 4th ed Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, 2004 [134] M Rashed and A F Stronach, "A stable back-EMF MRAS-based sensorless low speed induction motor drive insensitive to stator resistance variation," lEE Proceedings Electric Power Applications, November 2004, 151(6), pp 685-693 [135] Birzeian, M Moallem, V Tahani, and C Lucas, "Multiobjective optImIzatIOn method based on a genetic algorithm for switched reluctance motor design," IEEE Transactions on Magnetics., Mav 2002, 38(3), pp 1524-1527 [136] C C Chan et al., “Electric vehicles charge forward,” IEEE Power Energy Mag., Nov./Dec 2004, 2(6), pp 24–33 [137] V Erginer, M H Sarul, “High Performance and Reliable Torque Control of Permanent Magnet Synchronous Motors in Electric Vehicle Applications”, Elektronika ir Elektrotechnika, May 2013, 19(7), pp 41-46 [138] I Husain, “Electric and hybrid vehicles: design fundamentals”, CRC press, 2011 [139] C C Chan, “The state of the art of electric and hybrid vehicles,” Proc IEEE, Feb 2002, 90(2), pp 247–275 [140] A Haddoun1,2, M.E.H Benbouzid1, D Diallo3, R Abdessemed4, J Ghouili5 and K Srairi “Comparative Analysis of Estimation Techniques of SFOC Induction Motor for Electric Vehicles”, Proceedings of the 2008 International Conference on Electrical Machines, Oct, 2018 [141] S Woosuk, S Jincheol, and J Yu-seok, "Energy-Efficient and Robust Control for High-Performance Induction Motor Drive With an Application in Electric Vehicles," IEEE Transactions on Vehicular Technology, IEEE Transactions on, 2012, 61(2), pp 3394-3405 [142] Farid Khoucha, Khoudir Marouani, Abdelaziz Kheloui, Mohamed Benbouzid “A Sensorless Direct Torque Control Scheme Suitable for Electric Vehicles,” Electromotion, 2009, 16(2), pp.89-97 [143] Flah A, Novak M, Lassaad S An Improved Reactive Power MRAS Speed Estimator With Optimization for a Hybrid Electric Vehicles Application J Dyn Syst Meas Control., 2018,140(6), pp.061 016 [144] Z Xi, "Sensorless Induction Motor Drive Using Indirect Vector Controller and Sliding-Mode Observer for Electric Vehicles," IEEE Transactions on Vehicular Technology, IEEE Transactions on, 2013, 62(2), pp 3010-3018 [145] Novak M, Lassaad S, “An Improved Reactive Power MRAS Speed Estimator With Optimization for a Hybrid Electric Vehicles Application” J Dyn Syst Meas Control., 2018,140(6), pp 1432-1440 149 [146] Huang, Q., Huang, Z., Zhou, H, “Nonlinear optimal and robust speed control for a light-weighted all-electric vehicle”, IET Control Theory Appl., 2007, 3, (4), pp 437–444 [147] Larminie, J., Lowry, J.: “Electric vehicle technology explained”, John Wiley & Sons, Ltd, 2003 [148] F.-J Lin, Y.-C Hung, J.-C Hwang,I.-P Chang, M.-T Tsai, “Digital signal processor-based probabilistic fuzzy neural network control of in-wheel motor drive for light electric vehicle” IET Electr Power Appl.,2012, (2), pp 47–61 [149] Abdelhakim Haddoun, Mohamed Benbouzid, Demba Diallo, Rachid, Abdessemed, Jamel Ghouili, Kamel Srairi, “Modeling, Analysis, and Neural Network Control of an EV Electrical Differential”, IEEE transactions on industrial electronics, june 2008, 55(6), pp 2286 - 2294 [150] Fukui S, Kawai T, Takahashi M “Numerical study of optimization design of high temperature superconducting field winding in 20 MW synchronous motor for ship propulsion” IEEE Trans Appl Supercond 2012 [151] BrahimGasbaoui, AbdelfatahNasri, OthmaneAbdelkhalek, “An Efficiency PI Speed Controller for Future Electric Vehicle in Several Topology” Procedia Technology, 2016, Vol 22, pp 501-508 ... chọn nghi? ?n cứu với đề tài: “ Điều khiển thích nghi hệ truyền động Động không đồng sáu pha? ?? Đối tượng nghi? ?n cứu luận án động không đồng sáu pha rotor lồng sóc bất đối xứng với hai dây ba pha. .. độ thích nghi cho điều khiển vector khơng cảm biến hệ truyền động SPIM Trong ứng dụng điều khiển thích nghi, điều khiển thơng minh điều khiển trượt nhằm nâng cao chất lượng điều khiển hệ truyền. .. với hệ truyền động việc mô hình hóa xác đối tượng điều khiển cần thiết để nghi? ?n cứu, mô phát triển thực nghi? ??m hệ thống điều khiển cho hệ truyền động hồn chỉnh Mơ hình động khơng đồng sáu pha