モータパラメータ同定則をもつモデル予測電流制御の一構成法

摘要

Current control performance deteriorates due to parameter mismatch between IPMSM and MPCC. Thus, accurate motor parameters are necessary to realize high performance MPCC. Generally, motor parameters are commonly measured by no load test and lock one. PMSM usually joined to some applications so that these parameters are hardly measured by no load test and lock one. Therefore, the method of motor parameters identification without rotaiting for PMSM is desired. In standstill operation, motor parameters identification is necessary to high-frequency signal injection. However, this method is hardly applied to MPC since control performance of MPC deteriorates by some high-frequency components. Thus, this paper uses the switching ripple caused by MPC instead of high-frequency components due to high-frequency signal injection. This paper proposes the adaptive control theory based parameter identification scheme for MPC-based current control.%本稿では，MPCCを用いた停止時から駆動時までのパラメータ同定法を提案した.以下に本稿の結論を示す.1) 通常，産業用途に用いられるモータには負荷が接続されており，無負荷及び拘束試験によるモータパラメータの測定が困難であることを述べた.2) これに対し，MPCCのスイッチングリプルを用いた逐次最小二乗法による停止時から駆動時までのパラメータ同定則を提案した.3) シミュレーションにより提案手法の有効性を検証し，d軸電流において29.8 %, q軸電流において 55.8 %の電流制御性能の向上を確認した今後は実機実験による検証および位置センサレス化を予定している.