Resumen

Con los problemas de pérdidas en el núcleo y todo el estado confinado a ciertas limitaciones que son rasgos innatos de los motores síncronos de imán permanente (PMSMs, por sus siglas en inglés), este artículo desarrolla un enfoque de retroceso adaptativo con filtro de comando para seguir la trayectoria de la posición del rotor deseada de los PMSMs. Para empezar, se utiliza la técnica de red neuronal RBF para acercarse a los términos no lineales desconocidos que existen en el modelo matemático de los PMSMs. Mientras tanto, se construye una metodología avanzada de control de filtro de comando adaptativo para evitar la explosión computacional durante el proceso de diseño de retroceso. Además, para asegurarse de que todas las variables de estado estén confinadas en ciertos rangos, se empleó la función de barrera de Lyapunov (BLF) en cada paso de la construcción de los controladores. Además, se propone un mecanismo de compensación de errores para neutralizar los errores de filtrado y solo se requiere una ley adapt

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Pérdidas nucleares; Confinado en todo el estado; Motores síncronos de imán permanente; Retroceso adaptativo filtrado por comando; Red neuronal RBF; Función de barrera de Lyapunov
• Keywords:Core losses; All-state confined; Permanent magnet synchronous motors; Command filtered adaptive backstepping; RBF neural network; Barrier Lyapunov function