I nte rna t io na l J o urna l o f   P o wer   E lect ro nics   a nd   Driv S y s t em s   ( I J P E DS )   Vo l.   12 ,   No .   4 Dec em b er   2 0 2 1 ,   p p .   2 1 0 3 ~ 2 1 1 2   I SS N:  2088 - 8 6 9 4 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / ijp ed s . v 1 2 . i4 . p p 2 1 0 3 - 2 1 1 2          2103       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij p e d s . ia esco r e. co m   A nov el direc torque a nd  flux co nt ro l of perman en ma g net  sy nchro no us mo tor with  a na ly tical ly - tuned  P I co n tr o llers       K ennet h O do 1 ,   Chib u ik O ha nu 2 ,   I f ea ny i C hin a ek e - O g bu k a 3 ,   Aug us t ine A j ibo 4 ,   Co s m a s   O g bu k a 5 E m enik E j io g u 6   1, 2, 5, 6 De p a rtme n o El e c tri c a En g in e e rin g ,   Un i v e rsity   o Ni g e ria,  N su k k a ,   Nig e ria   3, 4 De p a rtme n o El e c tro n ic E n g in e e rin g ,   Un iv e rsity   o Ni g e ria,  Ns u k k a ,   Nig e ria   5, 6 Lab o ra t o ry   o I n d u strial  El e c tr o n ics ,   P o we De v ice s a n d   Ne w E n e rg y   S y ste m s,  Un iv e rsit y   o Nig e ri a ,   Ns u k k a ,   Nig e ria   1, 5, 6 Afric a   Ce n tre  o Ex c e ll e n c e   f o S u sta in a b le P o we a n d   E n e rg y   De v e lo p m e n (ACE - S P ED),   U n iv e rsity   o Ni g e ria,  Ns u k k a ,   Ni g e ria       Art icle  I nfo     AB S T RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ap r   1 9 2 0 2 1   R ev is ed   Sep   6 ,   2 0 2 1   Acc ep ted   Sep   1 5 ,   2 0 2 1       Th is  wo r k   p re se n ts  a   n o v e d i re c to rq u e   a n d   fl u x   c o n tr o ( DTF C)  o f   p e rm a n e n m a g n e sy n c h ro n o u m o to (P M S M with   a n a ly ti c a ll y - tu n e d   p ro p o rti o n a l   in te g ra ( PI )   c o n tr o ll e rs.  Th e   p r o p o rti o n a (K p )   a n d   in t e g ra (K i g a in o t h e   P c o n tro l lers   we re   a c c u ra tely   d e term in e d ,   fro m   first   p rin c i p le,   u sin g   th e   m o d e o t h e   c o n tr o s y ste m .   Th e   P fl u x   a n d   to r q u e   c o n tr o ll e rs  we re   th e n   d e v e l o p e d   i n   ro t o re f e re n c e   fra m e .   Th e   d e sig n e d   P c o n tr o ll e rs,   to g e t h e wit h   t h e   to r q u e   a n d   fl u x   c o n tr o ll e rs,  we re   tes ted   o n   a   p e rm a n e n m a g n e sy n c h r o n o u m o to ( P M S M ).   T h e   re su lt o b tain e d   we re   c o m p a re d   with   re su lt fro m   c o n v e n ti o n a l   DTF sy ste m   u sin g   m a n u a ll y - tu n e d   P I   c o n tro ll e rs.  T h e   t o tal   h a rm o n ic  d isto rti o n   (THD)  o m o to r   p h a se   c u rre n ts  i s   1 8 . 8 0 %   a n d   4 . 8 1 %   f o th e   c o n v e n ti o n a a n d   p ro p o se d   m o d e ls  re sp e c ti v e ly .   Th is  c o n firms   a   sig n if ica n re d u c ti o n   i n   t o rq u e   rip p les .   Th e   c o n t ro sy ste m   wa tes ted   fo r   ste p   t o rq u e   l o a d in g   a n d   fo u n d   t o   o ffe r   e x c e ll e n t   p e rfo rm a n c e   b o t h   d u ri n g   l o a d   c h a n g e s,  s p e e d   r e v e rsa l ,   a n d   c o n sta n lo a d   c o n d it i o n s.   K ey w o r d s :   Dir ec t to r q u a n d   f lu x   co n tr o l   Dir ec t to r q u c o n tr o l   PI  co n tr o ller s     PMSM   R o to r   r ef er en ce   f r am e   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   C o s m as Og b u k a   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g   Nsu k k a/Af r ica  C en tr o f   E x ce llen ce   f o r   Su s tain ab le  Po wer   a n d   E n e r g y   Dev el o p m e n t ( AC E - SP E D)   Un iv er s ity   o f   Nig er ia,   Nsu k k a ,   Nig er ia   E m ail:  co s m as.o g b u k a@ u n n . e d u . n g       1.   I NT RO D UCT I O N   Per m an en m ag n et  s y n c h r o n o u s   m o to r s   ( PMSM)   h av v er y   wid f ield   o f   ap p licatio n   o win g   to   th ei r   m an y   ad v a n tag es su ch   as  h ig h er   ef f icien cy ,   p o wer   f ac t o r ,   p o wer   d en s ity ,   an d   to r q u e - to - in e r tia  r atio   co m p ar e d   to   th tr ad itio n al  in d u ctio n   m o to r   o f te n   r ef e r r ed   to   as  th wo r k h o r s o f   th e   in d u s tr y   [ 1 ] - [ 3 ] .   T h is   h as  r esu lted   in   in ten s if ied   r esear ch   ac tiv ities   in   th e   d esig n ,   an aly s is ,   a n d   co n tr o l   o f   PMSM.   I n   m o s in d u s tr ial  ap p licatio n s   wh er PMSMs  ar u s ed ,   h i g h   p r ec is io n   in   s p ee d   an d   to r q u e   is   u s u ally   r eq u ir ed   [ 4 ] - [ 9 ] .   I t   h a s   b e e n   e s t a b li s h ed   t h a t   d i r e c t   t o r q u e   c o n t r o l   ( D T C )   o f f e r s   b e t t e r   d y n a m i c   p e r f o r m a n c e   c o m p a r e d   t o   f i e l d   o r i e n t a t i o n   c o n t r o l   ( F OC )   e s p e c i al l y   f o r   s p p l ic a t i o n s   r e q u i r i n g   h i g h   p r e c i s i o n ,   s e n s i t i v it y ,   a n d   m i n i m i z e d   t o r q u e   r i p p l es   [ 1 0 ] - [ 1 4 ] .     Ad v an ce m en t   o f   DT C   h as  witn ess ed   m u ch   atten tio n   in   th d e v elo p m e n o f   co n tr o l   alg o r ith m s   with o u co n s id er in g   an aly tica ev alu ati o n   o f   PI  c o n tr o ller   g ain s   an d   th is   h as  g r ea tly   a f f ec ted   p r ec is io n   an d   s p ee d /to r q u e   d is to r tio n .   Dif f e r en DT C   s tr ateg ies  b ased   o n   h y s ter esis   co n tr o l   wer p r esen ted   in   [ 1 5 ] - [ 1 7 ] .   I n   th ese  wo r k s ,   in v er ter   v o ltag v ec to r s   wer s elec ted   f r o m   h y s ter esis - b ased   s w itch in g   tab les  b u th p r o b lem   o f   h ig h   to r q u r ip p les  p er s is ts .   Bo - W en   et  a l .   i n   [ 1 8 ] ,   DT C   m eth o d   b ased   o n   ac tiv d is tu r b an ce   r ejec tio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   I n t J  Po E lec  &   Dr i   Sy s t,   Vo l.  12 ,   No .   4 Dec em b er   2 0 2 1     210 3     2 1 1 2   2104   co n tr o was  p r esen ted   wh ile  [ 1 9 ]   p r esen ted   DT C   in   f lu x   wea k en in g   r eg io n .   I n   th e   h y s ter e s is   co n tr o ller s   wer e   r ep lace d   w ith   PI  co n tr o ller s   w ith o u an y   an aly tical  m eth o d   f o r   s elec tio n   o f   th p r o p o r tio n a an d   in teg r al  g ain   v alu es  o f   t h PI  c o n tr o ller s   [ 2 0 ] - [ 2 2 ] .   T h r esu lts   o f   th ese  w o r k s   s h o v ar io u s   le v els  o f   t o r q u r ip p les  wh ich   ar n o t   s u itab le  f o r   ap p licati o n s   r eq u ir in g   m in im al   r ip p le s   in   to r q u e   an d   s p ee d .   R ec en tly ,   a   m o d el - b ased   an aly tical  ev alu atio n   o f   PI   co n tr o ller   g ain s   f o r   f iel d   o r ien t atio n   co n tr o ( FOC )   was  d ev elo p ed   i n   [ 2 3 ]   an d   test ed   o n   a   PMSM.   T h r esu lts   s h o th at  b y   ac c u r ately   d ete r m in in g   th g ain s   o f   th e   PI  co n tr o ller ,   t o r q u e ,   an d   s p ee d   r ip p les as we ll a s   o v er s h o o ts   wer g r ea tly   r ed u ce d .   T h g r ea test   d r awb ac k   o f   th tr ad itio n al  DT C   is   its   h ig h   to r q u an d   f lu x   r ip p les.  Ho wev e r ,   s ev er al  r esear ch er s   h av tr ied   d if f er en m eth o d s   in   a n   attem p t o   r ed u ce   th ese  r ip p le s   an d   i m p r o v e   th o v er all   p er f o r m an ce   o f   th tr a d itio n a DT C .   So m o f   th ese  m eth o d s   in clu d e:  th h y s ter esis   r eg u lato r s - b ased   s tato r   v o ltag v ec to r   s elec tio n   in   [ 1 6 ] ,   th e   ac tiv d is tu r b an ce   r eje ctio n   co n t r o ller   DT C   in   [ 1 8 ] ,   th MT - f r a m f lu x   wea k en in g   DT C   i n   [ 1 9 ] ,   th e   SVM - b ased   p r ed ictiv to r q u co n tr o in   [ 2 0 ] ,   th PI  b ased   DT C   with   p o le  p lace m en tech n iq u in   [ 2 1 ] ,   an d   s lid in g   m o d c o n tr o with   PI - b ased   DT C   in   [ 2 2 ] .   Ap ar f r o m   th p r ed ictiv e   to r q u alg o r ith m   in   [ 2 1 ]   th at  s ig n if ican tly   r e d u ce d   th e   to r q u r i p p les,  o th er   al g o r ith m s   d i d   n o ac h iev m u ch   in   ter m s   o f   to r q u a n d   f l u x   r i p p les r ed u ctio n .     Fro m   th f o r e g o in g ,   it  is   s ee n   th at  clea r   g ap   ex is ts   in   m o d el - b ased   an al y tical  ev alu atio n   o f   PI  co n tr o ller   g ain s   f o r   DT C   s y s tem s .   I n   t h is   wo r k   th er ef o r e,   PI  co n t r o ller   tu n ed   b y   an al y tical  m ea n s ,   u s in g   m ath em atica m o d el  o f   t h c o n tr o s y s tem ,   is   d ev elo p e d   an d   em p lo y ed   in   n o v el  D T C   alg o r ith m .   T h ef f ec tiv en ess   o f   th p r o p o s ed   s ch em is   d em o n s tr ated   o n   PMSM  f ed   b y   s p ac e   v ec to r   p u ls ewid th   m o d u lated   v o ltag s o u r ce   in v er ter   ( SV - PW VSI ) .   MA T L AB /Si m u lin k   was  u s ed   f o r   m o d ellin g   an d   s im u latio n   in   th is   wo r k .   T h is   wo r k   is   o r g an is ed   is   b ein g   as s ec tio n   1   is   I n tr o d u ctio n   wh ile  s ec tio n   2   p r ese n ts   th PI   co n tr o ller   d esig n   d ev elo p ed   u s in g   th m ac h in q d - a x es  m o d el.   Secti o n   3   co n tain s   th d e s ig n   o f   th PI   f lu x   an d   to r q u co n tr o ller s   wh ile  s ec tio n   4   p r esen ts   th s im u latio n s   an d   r esu lts .   Sectio n   5   is   th e   c o n clu s io n .       2.   P I   CO NT RO L L E D E SI G N     T h d q - ax is   v o ltag o f   p er m an en m a g n et  s y n c h r o n o u s   m o to r   ca n   b e   wr itten   in   ter m s   o f   f l u x   lin k ag as [ 2 3 ] .     = +     ( 1 )     = +   +   ( 2 )     W h er e     = +      ( 3 )     An d         =     ( 4 )     Fro m   ( 3 )   an d   ( 4 ) .     =      ( 5 )       =     ( 6 )     Su b s titu tin g   ( 5 )   a n d   ( 6 )   in to   ( 1 )   an d   ( 2 )   r esp ec tiv el y   g iv es .     = (    ) +     ( 7 )     = +   +     ( 8 )     L ap lace   tr an s f o r m   o f   ( 7 )   a n d   ( 8 )   g iv es .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t   I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       n o ve l d ir ec t to r q u a n d   flu x   co n tr o l o f p erma n en t m a g n et  s yn ch r o n o u s   mo to r   w ith     ( K en n eth   Od o )   2105   ( ) = ( + ) ( ) ( )      ( 9 )     ( ) = ( + ) ( ) + ( )   ( 1 0 )     Fro m   ( 9 )       ( ) = [ ( ) + ( ) +  ] 1 (   + )     ( 1 1 )     In   1 1   i s   r e p r e s e n t e d   i n   b l o c k   d i a g r a m   a s   o f   F i g u r e   1 .   I t   i s   s e e n   f r o m   ( 1 )   a n d   ( 2 )   t h a t   t h e   d q   f l u x   c o n t r o l   l o o p s   a r e   n o t   i n d e p e n d e n t   d u e   t o   t h e   b a c k - e m f   t e r m s   i n   b o t h   e q u a t i o n s .   T o   m a k e   t h e   d q   f l u x   c o n t r o l   l o o p s   i n d e p e n d e n t ,   a   b a c k - e m f   d e c o u p l i n g   t e r m   i s   i n t r o d u c e d .   T h i s   d e c o u p l i n g   t e r m   i s   i n t r o d u c e d   j u s t   a f t e r   t h e   P I   c o n t r o l l e r   t o   s e r v e   a s   a   d i s t u r b a n c e   w i t h   t h e   s a m e   v a l u e   b u t   b u t   h a v i n g   o p p o s i t e   s i g n   a s   t h e   b a c k - e m f   t e r m   i n   t h e   m o t o r   m o d e l .   T h e   b l o c k   d i a g r a m   o f   t h e   s y s t e m   i s   n o w   a s   s h o w n   i n   F i g u r e   2 .   S i n c e   t h e   d e c o u p l i n g   t e r m   w i l l   c a n c e l   t h e   e f f e c t   o f   t h e   b a c k   e m f   t e r m ,   F i g u r e   2   r e d u c e s   t o   F i g u r e   3 .   T h e r e   w i l l   b e   b o t h   s e n s o r   d e l a y   a n d   c o m p u t a t i o n   t i m e   d e l a y   i n   t h e   s y s t e m ;   a   f i r s t   o r d e r   t i m e   d e l a y   i s   i n t r o d u c e d   t o   m o d i f y   F i g u r e   3   a s   s h o w n   i n   F i g u r e   4 .           Fig u r 1 .   Op e n   lo o p   b lo c k   d ia g r am   o f   th f lu x   co n tr o l m o d e l           Fig u r 2 .   C lo s ed - lo o p   b lo c k   d i ag r am   o f   d ec o u p led   f lu x   c o n tr o l           Fig u r 3 .   C lo s ed - lo o p   b lo c k   d i ag r am   o f   th f lu x   co n tr o l m o d el           Fig u r 4 .   C lo s ed - lo o p   b lo c k   d i ag r am   with   tim d ela y       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   I n t J  Po E lec  &   Dr i   Sy s t,   Vo l.  12 ,   No .   4 Dec em b er   2 0 2 1     210 3     2 1 1 2   2106   T h o p e n   lo o p   tr an s f er   f u n ctio n ,    ,   is   g iv en   b y   ( 12 )   as sh o wn   i n .      ( ) = + . 1 + 1 . +   ( 1 2 )     I f   th ze r o   o f   th PI  co n tr o ller s   ( )   is   d esig n ed   to   ca n ce th p o le  ( )   o f   th PMSM  b y   p o le - ze r o   ca n ce llatio n   m eth o d ,   th en   we  let:        = =     ( 1 3 )     Fro m   ( 13 ) ,       =        ( 1 4 )     Su b s titu tin g   ( 14 )   in to   ( 12 )   g iv es .      ( ) =   +    . 1     + 1   . 1 +       ( 1 5 )      ( )   =     1 ( +   1 )     ( 1 6 )     L et    ,   s o   th at  ( 16 )   b ec o m e s .      ( ) = ( +   1 )     ( 1 7 )     T h clo s ed - lo o p   tr an s f er   f u n ctio n ,      is   g iv en   as .        =  1 +      = 2 +   +       ( 1 8 )     T h g en e r al  eq u atio n   o f   a   s ec o n d - o r d er   s y s tem   is   [ 2 4 ] ,   [ 25] .     ( ) = 2 2 + 2 +   2     ( 1 9 )     B y   co m p ar in g   ( 18 )   an d   ( 19 ) ,   we  o b tain .     2 =      =     ( 2 0 )     An d     2 = 1      = 1 2     ( 2 1 )     W h er   is   th n atu r al  f r eq u en cy   an d     is   th d am p in g   r atio .   T h m ax im u m   o v er s h o o t   o f   a   s ec o n d   o r d e r   s y s tem   is   g iv en   b y   [ 2 3 ] .     =  1   2     ( 2 2 )     So ,   b y   c h o o s in g   th m a x im u m   p er ce n tag o v er s h o o all o wed   an d   th v alu o f     an d     ca n   b ca lcu lated   u s in g   ( 20 ) - ( 22 ) .       3.   DE S I G O F   F L UX  AND  T O RQ UE   CO NT RO L L E R S   3 . 1 .     P I   f lux   c o ntr o ller  mo del   I n   r o to r   r ef er e n ce   f r am e,   th e   f lu x   o f   a   PMSM  is   co n tr o l l ed   b y   d - ax is   cu r r en t.   So ,   t h PI  f lu x   co n tr o ller   is   d esig n ed   to   p r o d u ce   th ac cu r ate  d - ax is   r ef er e n ce   v o ltag f r o m   d - ax is   f lu x   er r o r   wh ich   is   its   in p u t.  T h u s ,   to   o b tain   f lu x   c o n tr o ller   m o d el  we  m a k u s o f   th d - ax is   v o ltag ( 7 ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t   I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       n o ve l d ir ec t to r q u a n d   flu x   co n tr o l o f p erma n en t m a g n et  s yn ch r o n o u s   mo to r   w ith     ( K en n eth   Od o )   2107   Fro m   ( 7 ).     = R   (  ) +  ω =   (  ) +        ω     ( 2 3 )     L et  th tim r ate  o f   ch an g o f   d - ax is   f lu x ,    ,   b eq u al  to   d - ax is   f lu x   er r o r   p er   s am p le  tim e,   ,   wh er   i s   th d - ax is   f lu x   er r o r   an d     is   th s am p le  tim e .   T h er ef o r e,      =       ( 2 4 )     T ak in g   in teg r al  o f   2 4   g iv es 2 4 .     = 1        (2 5 )     Su b s titu tin g   ( 24 )   an d   ( 2 5 )   in to   ( 23 )   g iv es .     =     +       (2 6 )     Sin ce    = =       I n   ( 25 )   is   r e - wr itten   as .     =     +     (2 7 )     I n   ( 26 )   is   th r e q u ir ed   PI  f lu x   co n tr o ller   m o d el.       3 . 2 .     P I   t o rque  co ntr o ller  mo del    T h to r q u eq u atio n   o f   PMSM  is   g iv en   as [ 2 3 ] .     = 1 . 5 (  + ( )   )   (2 8 )     W h er   is   th p o le  p air .   Sin ce   =   f o r   n o n - s alien t p o le  m a ch in e,   th en .     = 1 . 5      (2 9 )     I n   ( 28 )   s h o ws  th at   elec tr o m a g n etic  to r q u o f   n o n - s alien p o le  PMSM  is   d ir ec tly   p r o p o r tio n al  to   th q - ax is   cu r r en t ,   b u t f r o m   in   ( 4 ) ,     =     =     ( 30 )     Su b s titu tin g   ( 29 )   in to   ( 28 ).       =   1 . 5      (3 1 )     Dif f er en tiatin g   b o th   s id es o f   ( 30 )   with   r esp ec t to   tim g iv es .        =   1 . 5       (3 2 )     L et  th tim r ate  o f   ch an g o f   to r q u e,    ,   b eq u al  to   th to r q u e   er r o r   p er   s am p le  tim e,   .   So      = 1 . 5      (3 3 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   I n t J  Po E lec  &   Dr i   Sy s t,   Vo l.  12 ,   No .   4 Dec em b er   2 0 2 1     210 3     2 1 1 2   2108   Si m ilar ly ,   th PI  to r q u c o n tr o ller   is   d esig n ed   to   p r o d u ce   t h ex ac q - ax is   r ef e r en ce   v o ltag f r o m   its   in p u t,   wh ich   is   to r q u er r o r .   Sin ce   th to r q u o f   PMSM  in   r o to r   r ef er en ce   f r am is   co n tr o lle d   b y   q - ax is   cu r r e n t,   th PI  to r q u co n tr o ller   m o d el   is   o b tain ed   b y   m o d if y in g   th q - ax is   v o ltag ( in   ( 8 ) ).   Fr o m   ( 8 ).     = +  +     (3 4 )     L et  th tim r ate  o f   ch an g o f   q - ax is   f lu x ,    ,   b eq u al  to   th e   q - ax is   f lu x   er r o r   p e r   s am p le  tim e.   T h at  is        =     (3 5 )       =   1      (3 6 )     I n   ( 32 )   an d   ( 3 5)   s h o th at  th q - ax is   f lu x   er r o r   p er   s am p le  tim is   d ir ec tly   p r o p o r tio n al  to   to r q u er r o r .   So ,   b y   m u ltip ly in g   to r q u e r r o r   b y   1 . 5  ,   th q - a x is   f lu x   er r o r   p er   s am p le  tim   is   o b tain ed .   T h er ef o r e ,   s u b s titu tin g   ( 3 5 )   an d   ( 3 6 )   in to   ( 3 4) ( 35 )   is   o b tain ed .              (3 7 )     T h b lo c k   d iag r am   o f   th c o n v en tio n al   DT FC   as  r ep o r te d   in   [ 2 1 ]   is   s h o wn   in   F ig u r 5   wh ile  th e   b lo c k   d iag r am   o f   th p r o p o s ed   DT FC   with   an aly tically - tu n ed   PI  c o n tr o ller   is   s h o wn   in   F ig u r 6 .           Fig u r 5 .   B lo ck   d iag r am   o f   th n o r m al  o r   co n v en tio n al  DT FC   s y s tem           Fig u r 6 .   C o m p lete  b lo ck   d iag r am   o f   t h p r o p o s ed   DT FC   s y s tem       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t   I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       n o ve l d ir ec t to r q u a n d   flu x   co n tr o l o f p erma n en t m a g n et  s yn ch r o n o u s   mo to r   w ith     ( K en n eth   Od o )   2109   4.   SI M UL A T I O N S AN R E S UL T S   T h co n v e n tio n al  an d   th p r o p o s ed   m o d els  wer m o d elled   an d   s im u lated   in   MA T L AB /Si m u lin k   en v ir o n m en an d   test ed   o n   PMSM   with   th p ar am ete r s   s h o wn   in   T ab el  1 .   T h d esig n ed   co n tr o ller   ca lcu lated   g ain s   o f     3 2 6 . 7 2   an d     3 1 5 8 3   wh ile  th n o r m a PI  co n tr o ller   g ain s   wer tu n e d   to     5 . 7 5   an d     1 5 0   in   th s im u latio n .   T h r ef er en ce   to r q u v ar ies  f r o m   5   Nm   to   - 5   Nm   an d   r etu r n s   to   5   Nm   d u r in g   to tal  s im u latio n   tim o f   5   s ec o n d s .   T h e   r esu lts   s h o t h at  th e   p r o p o s ed   m o d el  ef f e ctiv ely   tr ac k e d   th e   r ef e r en ce   to r q u e   with   alm o s t n o   r ip p les wh ile  th c o n v e n tio n al  m o d el  p r o d u ce d   m u c h   to r q u r ip p les.    Fig u r 7   co m p a r es  th p lo o f   to r q u r esp o n s o f   th p r o p o s ed   an d   co n v e n tio n al  m o d els.  I is   s ee n   th at  wh ile  th co n v en tio n al  PI   co n tr o ller   p r o d u ce d   m u ch   to r q u e   r ip p les,  th p r o p o s ed   m o d el  g av alm o s n o   to r q u r ip p les.  An o th er   s tr en g th   o f   th p r o p o s ed   m o d el  is   its   ab ilit y   to   ca lcu late  th g ain s   o f   th co n tr o ller   r ath er   t h an   r ely in g   o n   t h e r r o r - p r o n a n d   tim e - wastin g   tu n i n g   m eth o d s   u s ed   i n   n o r m al   PI   co n tr o ller s .   Fig u r 8   co m p ar es  th p h ase  cu r r en t s   o f   th two   m o d els.  d if f er en ce   in   p h ase  cu r r en ts ,   with   th at  o f   th p r o p o s ed   m o d el  b ein g   h ig h er   an d   with   l o wer   to tal  h ar m o n ic  d is to r tio n   ( T HD)   is   o b s er v ed .     T h d is p ar ity   in   p h ase  c u r r e n ts   is   ex p lain ed   b y   Fig u r e   9   wh ich   s h o ws  th e     an d     cu r r en ts .   I is   s ee n   in   F ig u r 9   t h at  th e   to r q u p r o d u cin g   c u r r e n ( )   is   ess en tially   th s am e   f o r   b o th   m o d els.  Ho wev er ,   th e   d - ax is   cu r r e n o f   t h p r o p o s e d   m o d el  is   h ig h er   th a n   th n o r m al  o n e .   T h is   is   b ec au s t h two   m o d els  ar e   d if f er en a n d   th p r o p o s ed   m o d el  u s es  h ig h er   g ain s .   So ,   t h co n tr o ef f o r p u s h es  an y   d if f er en ce   r esu ltin g   f r o m   th e   h ig h er   g ain   to   th d - ax is   cu r r en i n   o r d er   t o   en s u r e   th at  th r esp o n s ef f ec t iv el y   t r ac k s   th co m m an d   to r q u e.   Fo r   th ese  r ea s o n s ,   th p h ase  cu r r en ts   wh ich   ar co m b in atio n s   o f   d - a x is   an d   q - ax is   cu r r en ts   ( b y   in v er s e   Par k   tr an s f o r m )   is   d if f er e n f o r   th two   m o d els.  T h FF T   f o r   p h ase  a’   cu r r en f o r   th c o n v en tio n al  an d   th e   p r o p o s ed   DT F C   ar s h o wn   in   Fig u r es  1 0   an d   1 1   r esp ec tiv ely .   T h p r o p o s ed   m o d el  s h o ws  s u p er io r   p er f o r m an ce   with   T HD  o f   4 . 8 1 % c o m p ar e d   to   T HD  o f   1 8 . 8 0 % f o r   th c o n v e n tio n al  DT F C .       T ab le  1 .   T h m o d els  co n v en ti o n al   an d   s im u lated   in   MA T L AB /Si m u lin k   M o t o r   p a r a me t e r s   V a l u e   R a t e d   P o w e r   9 . 4   k W   F r e q u e n c y   5 0   H z   S t a t o r   r e s i st a n c e   ( R s)   0 . 2 0 3   Ω   C o n st a mt   r o t o r   f l u x   l i n k a g e ( )   0 . 1 2 3 W b   I n d u c t a n c e   d   a x i s   ( )   0 . 0 0 2 1 H   I n d u c t a n c e   q   a x i s   ( )   0 . 0 0 2 1 H   I n e r t i a   c o n s t a n t   ( J)   0 . 0 0 4 8 K g m 2   N o .   o f   p o l e s   ( P )   4             Fig u r 7 T o r q u r esp o n s o f   t h two   m o d el     Fig u r 8 .   Stato r   p h ase  cu r r en ts       0 0 . 5 1 1 . 5 2 2 . 5 3 3 . 5 4 4 . 5 5 - 1 0 0 0 100 t i m e   ( s ) i a   ( A )     i a - p r o p o s e d i a - n o r m a l 0 0 . 5 1 1 . 5 2 2 . 5 3 3 . 5 4 4 . 5 5 - 1 0 0 0 100 t i m e ( s ) i b ( A )     i b - p r o p o s e d i b - n o r m a l 0 0 . 5 1 1 . 5 2 2 . 5 3 3 . 5 4 4 . 5 5 - 1 0 0 0 100 t i m e ( s ) i c   ( A )     i c - p r o p o s e d i c - n o r m a l Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   I n t J  Po E lec  &   Dr i   Sy s t,   Vo l.  12 ,   No .   4 Dec em b er   2 0 2 1     210 3     2 1 1 2   2110       Fig u r 9 .   d q - ax es c u r r en ts           Fig u r 1 0 .   FF T   an aly s is   o f   p h ase  a’   cu r r e n t f o r   co n v en tio n a l D T FC           Fig u r 1 1 .   FF T   an aly s is   o f   p h ase  a’   cu r r e n t f o r   p r o p o s ed   D T FC       5.   CO NCLU SI O N   T h is   wo r k   h as  p r esen ted   n o v el  d ir ec t o r q u an d   f lu x   c o n tr o in   wh ich   t h PI  c o n tr o ller s   wer tu n ed   a n aly tically   f r o m   f ir s p r in cip le   an d   co m p ar ed   with   co n v en tio n al  DT FC   s y s tem   th at  em p lo y s   m an u ally - tu n ed   PI  co n tr o ller s .   T h ac cu r ac y   o f   b o th   t h c o n t r o m o d el  a n d   t h PI   co n tr o ller   tu n in g   m eth o d   is   ev id en in   th r esu lts   wh ich   s h o ex ce llen tr ac k in g   o f   t h r ef er en ce   to r q u with   n o   o v er s h o o an d   less   r ip p les  th an   th o n with   n o r m al  PI  co n tr o ller s .   B y   b ein g   a b le  to   ca lcu late  its   co n tr o ller   g ai n s th d ev elo p ed   alg o r ith m   s av es  th co n tr o e n g in ee r   th tr o u b le  o f   tu n in g   PI  co n tr o ller s   b y   tr ial - an d - er r o r   m eth o d   a n d   also   p er f o r m s   b etter   th an   co n v e n tio n al  PI  co n tr o ller s .   T h d ev el o p ed   m o d el  ca n   b ad o p te d   f o r   s p ee d   o r   to r q u e   co n tr o l o f   PMSM.   T h o v e r all  o b jectiv es o f   th e   wo r k   h av b ee n   ac h iev ed .       ACK NO WL E DG E M E NT S   T h e   a u t h o r s   w i s h   t o   a c k n o w l e d g e   t h e   W o r l d   B a n k   A f r i c a   C e n t r e   o f   E x c e l l e n c e   f o r   S u s t a i n a b l e   P o w e r   a n d   E n e r g y   D e v e l o p m e n t   ( A C E - S P E D ) ,   U n i v e r s i t y   o f   N i g e r i a ,   N s u k k a   f o r   g r a c i o u s l y   s u p p o r t i n g   t h i s   r e s e a r c h   p r o j e c t .   0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Fr e q u e n c y   ( H z ) D C   =   6 . 7 7 8   ,   T H D =   1 8 . 8 0 % M a g   ( %   o f   D C ) 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Fr e q u e n c y   ( H z ) D C   =   5 4 . 7 1   ,   T H D =   4 . 8 1 % M a g   ( %   o f   D C ) Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t   I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       n o ve l d ir ec t to r q u a n d   flu x   co n tr o l o f p erma n en t m a g n et  s yn ch r o n o u s   mo to r   w ith     ( K en n eth   Od o )   2111   RE F E R E NC E S   [1 ]   P .   P il lay   a n d   R.   Krish n a n ,   Co n t ro c h a ra c teristics   a n d   s p e e d   c o n t ro ll e d e si g n   f o a   h ig h - p e rf o rm a n c e   p e rm a n e n t   m a g n e sy n c h r o n o u m o t o d ri v e ,   1 9 8 7   IEE P o we El e c tro n i c S p e c ia li sts  Co n fer e n c e ,   1 9 8 7 ,   p p .   5 9 8 - 6 0 6 ,     d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /P E S C. 1 9 8 7 . 7 0 7 7 2 3 2 .   [2 ]   B.   S in g h ,   B .   P .   S in g h ,   a n d   S .   Dw iv e d i,   DSP   b a se d   imp lem e n tatio n   o d irec to rq u e   c o n tr o sc h e m e   fo p e rm a n e n t   m a g n e sy n c h ro n o u s m o to r   d ri v e ,   J In s .   E n g .   In d ia   Pa rt  El   El e c .   En g i n e e rin g   Div isi o n ,   v o l .   8 8 ,   p p .   35 - 4 4 ,   2 0 0 7 .   [ 3 ]   C .   O g b u k a ,   C .   N w o s u ,   a n d   M .   A g u ,   A   h i g h - p e r f o r m a n c e   h y s t e re s i c u r r e n t   c o n t r o l   o f   p e rm a n e n t   m a g n e t   s y n c h r o n o u s   m o t o r   d r i v e ,   T u r k i s h   J .   o f   E l e c t .   E n g .   C o m p .   S c i .,   v o l .   2 5 ,   p p .   1 - 1 4 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 3 9 0 6 / e l k - 1 5 0 5 - 160.   [4 ]   P .   K.  Dw iv e d i,   A.  K .   S e th ,   a n d   M .   S i n g h ,   S e n s o rles S p e e d   C o n tro l   o P M S M   M o to f o Wi d e   S p e e d   Ra n g e ,   2 0 2 1   1 st  I n ter n a ti o n a C o n f e re n c e   o n   Po we El e c tro n ic a n d   E n e rg y   (ICPE E) ,   2 0 2 1 ,   p p .   1 - 5 ,     d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /ICP E E5 0 4 5 2 . 2 0 2 1 . 9 3 5 8 7 6 6 .   [5 ]   L .   S a lah   a n d   B .   Ta h a r,   S VP W M   p e rf o rm a n c e   o f   P M S M   v a riab le  sp e e d   a n d   imp a c o d iag n o sis   se n so rs  fa u lt s,   En e rg y   Pro c e d i a ,   v o l .   7 4 ,   p p .   6 7 9 - 6 8 9 ,   Au g u st   2 0 1 5 ,   d o i:   1 0 . 1 0 1 6 /j . e g y p r o . 2 0 1 5 . 0 7 . 8 0 3 .   [6 ]   C.   Ca n d e lo - Zu l u a g a ,   A.  G a rc ia  Esp in o sa ,   J.  - R.   Ri b a ,   a n d   P .   T.   Blan c h ,   P M S M   De sig n   fo r   Ac h iev in g   a   Targ e t   To rq u e - S p e e d - Eff icie n c y   M a p ,   IEE T r a n sa c ti o n s   o n   Ve h icu l a T e c h n o lo g y ,   v o l .   6 9 ,   n o .   1 2 ,   p p .   1 4 4 4 8 - 1 4 4 5 7 ,   De c .   2 0 2 0 ,   d o i 1 0 . 1 1 0 9 /T VT . 2 0 2 0 . 3 0 4 0 3 1 3 .   [7 ]   K.  Li u ,   C .   H o u ,   a n d   W.   Hu a ,   No v e l   In e rti a   Id e n ti fica ti o n   M e th o d   a n d   Its  A p p l ica ti o n   i n   P Co n tr o ll e rs  o f   P M S M   Dri v e s,   IEE Acc e ss ,   v o l.   7 ,   p p .   1 3 4 4 5 - 1 3 4 5 4 ,   2 0 1 9 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /ACCE S S . 2 0 1 9 . 2 8 9 4 3 4 2 .   [8 ]   I.   Ch i n a e k e - Og b u k a ,   e a l r o b u st   h ig h - sp e e d   sli d i n g   m o d e   c o n tr o o p e rm a n e n m a g n e sy n c h ro n o u m o to r   b a se d   o n   sim p li fie d   h y ste re sis  c u rre n c o m p a riso n ,   I n ter n a t io n a l   J o u rn a o P o we El e c tro n ics   a n d   Dr ive   S y ste (IJ PE DS ) ,   v o l.   1 2 ,   n o .   1 ,   p p .   1 - 9 ,   M a r ch   2 0 2 1 ,   d o i:   1 0 . 1 1 5 9 1 / ij p e d s . v 1 2 . i 1 . p p 1 - 9.   [9 ]   E.   Ojio n u k a ,   I.   Ch i n a e k e - Og b u k a ,   C.   Og b u k a ,   a n d   C.   Nw o s u ,   s imp li e d   se n s o rles sp e e d   c o n tro o p e rm a n e n t   m a g n e sy n c h r o n o u m o to u s in g   m o d e re fe re n c e   a d a p ti v e   sy ste m ,”   J o u rn a l   o El e c trica En g i n e e rin g   (El e k tro tec h n ick y   Ca so p is) ,   v o l .   7 0 ,   n o .   6 ,   p p .   4 7 3 - 4 7 9 ,   2 0 19 ,   d o i:   1 0 . 2 4 7 8 /j e e - 2 0 1 9 0 0 8 0 .   [1 0 ]   M .   P .   T h a k re   a n d   P .   S .   Bo rse ,   An a ly ti c a E v a lu a ti o n   o f   F OC   a n d   DTC   In d u c ti o n   M o to r   Driv e i n   T h re e   Lev e ls   a n d   F iv e   Lev e ls   Dio d e   Clam p e d   I n v e rter,   2 0 2 0   I n ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   Po we r,  En e rg y ,   Co n tro a n d   T ra n sm issio n   S y s tem s (ICP ECT S ) ,   2 0 2 0 ,   p p .   1 - 6 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /ICP ECT S 4 9 1 1 3 . 2 0 2 0 . 9 3 3 7 0 1 5 .   [1 1 ]   F .   Ko r k m a z ,   İ.   To p a lo ğ lu ,   M .   F .   Ça k ir,   a n d   R.   G ü rb ü z ,   Co m p a r a ti v e   p e rfo rm a n c e   e v a l u a ti o n   o F OC  a n d   DT C   c o n tro ll e d   P M S M   d ri v e s,   4 th   I n ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n   Po w e En g in e e rin g ,   En e r g y   a n d   El e c trica Dr ive s 2 0 1 3 ,   p p .   7 0 5 - 7 0 8 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 / P o we rEn g . 2 0 1 3 . 6 6 3 5 6 9 6 .   [1 2 ]   C.   U.  Og b u k a ,   K.   C.   O d o ,   M .   C.   Od o ,   a n d   C.   M .   Nw o s u ,   Dire c To rq u e   c o n tro l   o f   p e rm a n e n t   m a g n e sy n c h ro n o u s   m o to u sin g   sp a c e   v e c to p u lse wi d th   m o d u latio n , ”  1 st   In t .   Co n f .   o th e   Fa c u lt y   o f   En g . ,   Ap ril   2 0 1 8 ,   p p .   1 8 1 - 1 8 7 .   [1 3 ]   S .   R.   Ef tek h a ri,   S .   A.   Da v a ri,   P .   Na d e ri,   C.   G a rc ia,  a n d   J.  Ro d ri g u e z ,   Ro b u st  L o ss   M i n imiz a ti o n   fo P re d icti v e   Dire c To rq u e   a n d   F lu x   C o n tr o l   o a n   In d u c ti o n   M o t o wit h   El e c tri c a Circu it   M o d e l,   IEE T ra n sa c ti o n o n   Po we r E lec tro n ics ,   v o l .   3 5 ,   n o .   5 ,   p p .   5 4 1 7 - 5 4 2 6 ,   M a y   2 0 2 0 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /T P EL . 2 0 1 9 . 2 9 4 4 1 9 0 .   [1 4 ]   D.  M o h a n ,   X.  Zh a n g ,   a n d   G .   H.  Be n g   F o o ,   G e n e ra li z e d   DTC  S tr a teg y   f o M u lt i lev e I n v e rter  F e d   IP M S M wit h   Co n sta n t   In v e rter  S wi tch in g   F re q u e n c y   a n d   Re d u c e d   T o rq u e   Ri p p les ,   IEE T ra n sa c ti o n o n   E n e rg y   Co n v e rs io n v o l.   3 2 ,   n o .   3 ,   p p .   1 0 3 1 - 1 0 4 1 ,   S e p t.   2 0 1 7 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /T EC . 2 0 1 7 . 2 6 8 1 6 5 3 .   [ 1 5 ]   S.   M a t h a p a t i   a n d   J .   B o c k e r ,   A n a l y t i c a l   a n d   O f f l i n e   A p p r o a c h   t o   S e l e c t   O p t i m a l   H y s t e r e s i s   B a n d s   o f   D T C   f o r   P M S M ,   I E E E   T r a n s a c t i o n s   o n   I n d u s t r i a l   E l e c t r o n i c s ,   v o l .   6 0 ,   n o .   3 ,   p p .   8 8 5 - 8 9 5 ,   M a r c h   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T I E . 2 0 1 2 . 2 1 8 9 5 3 0 .   [ 1 6 ]   A .   N a s r ,   C .   G u ,   S .   B o z h k o ,   a n d   C .   G e r a d a ,   P e r f o r m a n c e   e n h a n c e m e n t   o f   d i r e c t   t o r q u e - c o n t r o l l e d   p e r m a n e n t   m a g n e t   s y n c h r o n o u s   m o t o r   w i t h   a   f l e x i b l e   s w i t c h i n g   t a b l e , ”  E n e r g i e s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   8 ,   p .   1 9 0 7 ,   A p r i l   2020 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 3 0 8 1 9 0 7 .   [ 1 7 ]   S .   V   P a t u r c a   a n d   I . R   A d o c h i e i ,   A n   I m p l e m e n t a t i o n   o f   d i r e c t   t o r q u e   a n d   f l u x   c o n t r o l   f o r   l o w   p o w e r   p e r m a n e n t   m a g n e t   s y n c h r o n o u s   m o t o r   d r i v e s , ”  I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   N e w   T e c h n o l o g y   a n d   R e s e a r c h ,   v o l .   2 ,   n o .   5 ,   p p .   9 0 - 9 5 ,   M a y   2016.   [1 8 ]   N.  Bo - Wen ,   L .   S h a o - W u ,   Y .   Ba o - Ka n g ,   D.   F e n g ,   H.  Yi,   a n d   M .   Y a - Jie ,   Dire c To rq u e   Co n tro f o r   P M S M   Us in g   Ac ti v e   Distu rb a n c e   Re jec ti o n   Co n tro l   M e th o d ,   2 0 1 8   Ch i n e se   Au t o ma ti o n   C o n g re ss   (CAC) ,   2 0 1 8 ,   p p .   2 7 9 8 - 2 8 0 2 .   [1 9 ]   Y.  In o u e ,   S .   M o r imo to ,   a n d   M .   S a n a d a ,   Co m p a ra ti v e   S tu d y   o P M S M   Dri v e   S y ste m Ba se d   o n   Cu rre n C o n tr o l   a n d   Dire c t   To r q u e   Co n tro l   i n   F lu x - Wea k e n i n g   Co n tro l   Re g i o n ,   I EE T r a n s a c ti o n o n   In d u stry   A p p li c a ti o n s ,   v o l .   4 8 ,   n o .   6 ,   p p .   2 3 8 2 - 2 3 8 9 ,   No v . - D e c .   2 0 1 2 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 / TIA. 2 0 1 2 . 2 2 2 7 1 3 4 .   [2 0 ]   F .   Ba n ,   G .   Li a n ,   H.  Li ,   B.   Ch e n ,   a n d   G .   G u ,   Co m p a ra ti v e   An a ly s is  o To rq u e   a n d   F lu x   Rip p les   fo r   S e v e ra Dire c t   To rq u e   Co n tro S trate g ies   o P M S M ,   2 0 1 8   IEE In ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n   Ap p li e d   S u p e rc o n d u c ti v it y   a n d   El e c tro ma g n e ti c   De v ice s (A S EM D) ,   2 0 1 8 ,   p p .   1 - 2 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /A S EM D.2 0 1 8 . 8 5 5 8 9 3 0 .   [2 1 ]   C.   Ch e n ,   C.   - .   Hs u ,   S .   Yu ,   C.   Ya n g ,   a n d   H.  Hu a n g ,   Ca sc a d e   P Co n tro ll e De sig n s fo S p e e d   C o n tr o o P e rm a n e n t   M a g n e t   S y n c h r o n o u s   M o to r   Dri v e   Us in g   Dire c t   To r q u e   Ap p ro a c h ,   2 0 0 9   Fo u rt h   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   In n o v a ti v e   Co m p u ti n g ,   In f o rm a ti o n   a n d   Co n tro (ICICIC) ,   2 0 0 9 ,   p p .   9 3 8 - 9 4 1 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /ICICIC . 2 0 0 9 . 1 3 3 .   [2 2 ]   Z.   Ch e n ,   X.  D.  Li u ,   a n d   Da   P .   Ya n g ,   Dy n a m ic  slid in g   m o d e c o n tro f o d irec t o rq u e   c o n tro o P M S M   b a se d   o n   e x p e c ted   sp a c e   v e c to m o d u latio n ,   2 0 1 0   2 n d   In ter n a ti o n a C o n f e re n c e   o n   In d u stri a a n d   I n fo rm a ti o n   S y ste ms 2 0 1 0 ,   p p .   3 9 4 - 3 9 7 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /I ND USIS . 2 0 1 0 . 5 5 6 5 8 2 7 .   [2 3 ]   K.  C.   Od o ,   S .   V.   Eg o i g we ,   a n d   C.   U.  Og b u k a ,   M o d e l - b a se d   P Co n tro l ler  tu n i n g   a n d   d e sig n   f o field   o rie n ted   c u rre n c o n tro o p e rm a n e n t   m a g n e sy n c h ro n o u m o t o r”   IOS J o u rn a l   o El e c trica l   a n d   El e c tro n i c En g i n e e rin g   (IOS R - J EE E) ,   v o l.   1 4 ,   n o .   4 ,   p p .   3 5 - 4 1 ,   Ju ly -   Au g u st  2 0 1 9 ,   d o i:   1 0 . 9 7 9 0 / 1 6 7 6 - 1 4 0 4 0 2 3 5 4 1 .   [2 4 ]   I.   S .   Ok o ro   a n d   C.   O.  E n we re m ,   Ro b u st  c o n tr o o a   DC  m o t o r,   He li y o n ,   v o l.   6 ,   n o .   1 2 ,   2 0 2 0 ,   p p .   1 - 8 ,   d o i:   1 0 . 1 0 1 6 / j. h e li y o n .   2 0 2 0 . e 0 5 7 7 7 .   [2 5 ]   M .   A.   Ha i d e k k e r,   Bu il d in g   b l o c k o f   li n e a sy ste m s   in   Li n e a F e e d b a c k   C o n tro ls   (S e c o n d   E d it io n ) ,   2 0 2 0 .   [On li n e ].   A v a il a b le:  h tt p s:// ww w. sc ien c e d irec t. c o m /t o p ics /en g in e e r in g /se c o n d - o rd e r - sy ste m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   I n t J  Po E lec  &   Dr i   Sy s t,   Vo l.  12 ,   No .   4 Dec em b er   2 0 2 1     210 3     2 1 1 2   2112   B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS        O d o   K e n n e t h   C h i n o n s o   g r a d u a t e d   f r o m   t h e   D e p a r t m e n t   o f   E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g   U n i v e r s i t y   o f   N i g e r i a   N s u k k a   w i t h   F i r s C l a s H o n o u r s   i n   2 0 1 7   a n d   i s   c u r r e n t l y   a   G ra d u a t e   A s s is t a n t   i n   t h e   d e p a r t m e n t .   He   i s ,   a t   t h e   m o m e n t ,   p u r s u i n g   h i s   M a s t e r s   o f   E n g i n e e r in g   ( M .   E n g )   i n   t h e   s p e c i a l i s t   a r e a   o f   P o w e r   E l e c t r o n i c s   De v i c e s   a n d   N e w   E n e r g y   S y s t e m s   a t   t h e   A f r i c a   C e n t re   o f   E x c e l l e n c e   f o r   S u s t a i n a b l e   P o w e r   a n d   E n e r g y   D e v e l o p m e n t   ( A C E - S P E D ) ,   U n i v e rs it y   o f   N i g e r i a ,   N s u k k a .           O h a n u   Ch ib u i k e   Pete r   wa b o rn   i n   Ni g e ria.  He   re c e iv e d   h i B. En g .   d e g re e   in   El e c tri c a l   En g i n e e rin g   fr o m   th e   Un i v e rsity   o Nig e ria,  Ns u k k a   in   2 0 1 5 .   He   is   c u rre n tl y   p u rsu in g   h is M .   Tec h .   d e g re e   in   P o we E n g i n e e rin g   a Riv e rs  S tate   U n iv e rsit y ,   P o rt   Ha r c o u rt.   He   is  a   G ra d u a te  As si tan t   in   th e   De p a rtme n t   o E lec tri c a E n g i n e e rin g ,   U n iv e rsit y   o Ni g e ria ,   Ns u k k a .   His  re se a rc h   i n tere sts  in c lu d e   fu l ly   m o d u lar  p o we s y ste m   a rc h it e c tu re ,   d istri b u ted   i n teg ra ti o n   o F ACTS   d e v ice s,   re n e wa b le  e n e rg y   re so u rc e s,  c o m p u ter   a id e d   a n a ly sis   o f   p o we d ist rib u ti o n   n e two rk ,   p o we s y ste m   o p ti m iza ti o n ,   c o n tr o a n d   p ro tec ti o n .         Ife a n y Chi n a e k e - O g b u k a   wa b o r n   in   Ns u k k a   Nig e ria  o n   1 4 t h   S e p tem b e 1 9 8 9 .   S h e   o b tain e d   h e Ba c h e lo rs  o E n g i n e e rin g   (B .   En g i n   El e c tro n ic  En g i n e e rin g   a n d   M a ste rs  o En g i n e e rin g   ( M .   En g a ls o   in   El e c tro n ic  En g in e e rin g   De p a rtme n o th e   U n iv e rsity   o Ni g e ria,  Ns u k k a .   S h e   c u rre n t ly   se rv e a a   Lec tu re II  i n   th e   sa m e   De p a rtme n t.   He re se a rc h   in tere sts  a re   in   El e c tro n ic,   Co m m u n ica ti o n s,  Co n tro l,   a n d   I n stru m e n tati o n .   S h e   is  a   m e m b e o th e   Ni g e rian   In sti tu ti o n   o f   El e c tri c a a n d   El e c tro n ic  En g in e e rs  (NIEE E).   S h e   h a p u b li sh e d   in   p e e r - re v iew e d   j o u r n a ls  a n d   p re se n ted   p a p e rs i n   re fe re e d   c o n f e re n c e s.         Aug u stin e   Ajib o ,   is   a n   a c a d e m ic   sta ff  o f   t h e   De p a rtme n t   o f   El e c tr o n ic  En g in e e rin g ,   Un i v e rsity   o f   Nig e ria Nsu u k a ,   E n u g u - Ni g e ria.  He   o b tain e d   h is B. E n g .   a n d   M . En g .   in   El e c tro n ic  En g in e e rin g   a n d   Tele c o m m u n ica ti o n   E n g i n e e rin g   re sp e c ti v e ly   fro m   th e   sa m e   d e p a rtme n t.   He   is  c u rre n tl y   u n d e r g o i n g   h is  P h . D.   st u d ies   a t   th e   De p a rtme n o f   S y ste m In n o v a t io n ,   G ra d u a te  S c h o o l   o f   En g i n e e rin g   S c ie n c e ,   Os a k a   U n iv e rsity ,   Ja p a n .   He   h a s   o v e t h e   y e a r p u b li s h e d   re se a rc h   a rti c les   in   re p u tab le  j o u r n a ls  a n d   c o n fe re n c e s.  His  re se a rc h   in tere st  in c lu d e s   Artifi c ial  In telli g e n c e ,   Na tu ra l   Lan g u a g e   P ro c e ss in g ,   Hu m a n - Ro b o t - I n tera c ti o n ,   a n d   C o g n it i v e   S c ien c e ,   In tern e o T h i n g (Io T) ,   Clo u d   c o m p u ti n g ,   Big   Da ta,  W irele ss   n e two rk s.         Co sm a O g b u k a   h o l d th e   f o ll o win g   d e g re e fro m   t h e   De p a rt m e n o El e c tri c a E n g i n e e rin g ,   Un iv e rsity   o Ni g e ria  Ns u k k a ,   w h e re   h e   h a a tt a i n e d   th e   ra n k   o A ss o c iate   P ro fe ss o r:   B. E n g .   (F irst   Clas s Ho n o rs),  M . En g .   (Disti n c ti o n a n d   Do c t o o P h il o so p h y   (P h . D.)  o b tain e d   i n   2 0 0 4 ,   2 0 0 9 ,   a n d   2 0 1 4   re sp e c ti v e l y .   His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   El e c tri c a M a c h in e s,  Driv e a n d   P o we r   El e c tro n ics .   He   is  a n   I n tern a ti o n a F a c u lt y   F e ll o o f   th e   M a ss a c h u se tt In sti tu te  o Tec h n o lo g y   (M IT)   USA  a n d   h a d   a ls o   u n d e rta k e n   a   p o std o c to ra re se a rc h   v isit   a th e   Ch a ir  o f   El e c tri c a Driv e s   a n d   Ac tu a t o rs  (EAA)  Un i v e rsit a e d e Bu n d e sw e h M u e n c h e n   G e rm a n y .   He   is  c u rre n t ly   th e   Dire c to o t h e   Co m p u ter Co m m u n ica ti o n s Ce n tre o f   th e   Un iv e rsit y   o Ni g e ria.           Em e n ik e   Ejio g u   is  a   P ro fe ss o o P o we El e c tro n ics   in   t h e   De p a rtme n o El e c tri c a En g i n e e rin g ,   Un iv e rsity   o f   Nig e ria  Ns u k k a .   He   o b tain e d   h is  D o c to r   o f   P h il o s o p h y   i n   P o we De v ice &   S y ste m a S h in s h u   U n iv e rsit y ,   Na g a n o - c it y ,   Ja p a n   in   1 9 9 4   a n d   h a b e e n   a   R e se a r c h   P ro fe ss o a M ira i   Re se a rc h   Lab a ra to ry ,   Hig h   Tec h   Re se a rc h   Ce n tre,  Rit su m e ik a n   Un iv e rsity ,   Ku sta tsu - sh i,   S h ig a - k e n ,   Ja p a n   sin c e   2 0 0 9 .   He   wa th e   Dire c to r - Ge n e ra l/ Ch ief  Ex e c u ti v e   Offic e (CEO),   M icro S il it r o n   In c . ,   Lab o ra to r y ,   Biwa k o   Ca m p u s,  F a c u lt y   o S c ien c e   &   En g i n e e rin g ,   Rit s u m e ik a n   Un i v e rsity ,   Ku sa tsu - c it y ,   Ja p a n   fro m   2 0 0 7   t o   2 0 0 9 .   He   is   th e   P rin c i p a I n v e stig a to o th e   Lab o ra t o ry   o f   In d u strial  El e c tro n ics ,   P o we De v ice s a n d   Ne w E n e rg y   S y ste m s,  Un iv e rsit y   o Nig e ria Nsu k k a .   He   is  a lso   th e   Dire c t o r/Cen tre  Lea d e o th e   Wo rl d   Ba n k   Afric a   Ce n t re   o Ex c e ll e n c e   fo S u sta i n a b le   P o we a n d   E n e rg y   De v e lo p m e n t   (ACES P ED),   Un iv e rsity   o Ni g e ria,  Ns u k k a .   P r o f.   E ji o g u   h a o v e six   (6 i n tern a ti o n a p a ten ts/i n v e n t io n in   e n g i n e e rin g   to   h is  c r e d it   a n d   o v e 6 5   p u b li c a ti o n i n   p e e re v iew e d   in ter n a ti o n a jo u rn a ls & co n fe re n c e s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.