In tern ation a Jou rn al of  Po wer   E l e c tr on i c s an D r ive  Syste m  ( IJ PE D S Vol.  10,  N o.  4 Decem b e 20 1 9 ,   pp.  177 2~ 17 80   I S SN :   2088- 8694,  DOI: 10. 11591/ ijpeds.v10.i4 .pp1772-1780          1 772     Jou rn al h o me page : ht t p :/ /ia e s c o re.c om / j ou rna l s /in dex . p h p /IJPED S   Sensorless control of PMSM w ith fuzzy model reference  adaptive system       Lar b i M’hame d, Adjir  R oufaid a, A i t  A me Mez i an Naw a   L 2 GEGI-L abotato r y,  U n i vers it y Ib n-Kh ald o u n  of Ti aret,  A l g e ria      Ar ticle  Info    A B S T RAC T A r t i c l e hi sto r y:  Rec e i ve d Ma r 1,  201 9   Rev i sed   J u n   8 ,  2 019  A c ce p t e d  Ju l  8 2019       T o   i mp rov e   t h e   p erfo rm ance   o f   perm an ent-mag n et   s yn chro n o u s   m ot o ( PMSM d r ives  p owered   b y   t h v o l t age  inv e rter  w it PW M   c on trol ,   s e ns orles s   c o n t r ol   s ch eme  based   on   a   M od el  R ef eren c e   A dap t i v S ystem   (M RA S)  a   f uzzy   l og ic  c on troller  ( FLC bas e in   w it f u zzy   s up ervis o s t ru cture.   T he   m ajo r   d raw b acks   of   t h e   c on vent io nal  MRAS name l y   ch att e ring   p heno m e na,   hig h -o rder  h arm oni cs  a n d ex tern al  n oi se,   a re  d i s c us sed.   T h e se  d rawb acks af fect   t h e   e s timat ed  s peed  ac c uracy   of  the  MR AS   and  r e duce  t he  c ont rol   rel i ability   o f   t h system.  To  e l i mi nat e   t h ese  d r awb acks,   a FL C   i de sign e d   a n d   i n t e g ra te i n to  t he   MR AS  t o   a d j u s t  t h e   o b s e rver  g ai t o   r ed uce  th chat terin g   i cl o s e d   l o o p   sp ee d   and  c l o s e d   l o o p   cu rrent /to rqu e Co m p arati v s i m u l a tio n s   u s i ng  t h pro p o s ed  Fuzz y- MR A S   an d the con v ent i o n al   MRAS   a re  p erf o rmed   t v a lidat e   t h e   e ff ecti v en ess of   t he  p r op os ed  FLC   s tru c t u re.  P e rf o r m a nce  si m u l a tions   o f   t h o v erall   pro pos ed  Fu zz y - MR A S   b ased   s en sorl ess   cont rol   schem e   a re  p erf o rmed   t o   v e rif y   t he  robust ness  a nd  c ontrol  r el i a bilit of   t he  s ys t e m.  T he  r esul t s   s how   t hat   t h p r op os ed  Fuzzy MRA S   h a s   s atisfactory   perf orm a n ces  w i t h   reductio o f   t o t al  h a rm on ic  d ist o rtio g e nerated   in t he  p hase  c urrent s. Key w ords:   PM SM   P u l s e Wi dth   Mo dul a t i o n   PWM  S e nsorless   s pe e d   c on tro l  M o d e l   ref e rence  adap ti ve  MRAS  F u z z y   S uperv isor C o n tr ol       Copyr i g h t © 20 1 9  Ins t itu t e  of A d van ced E n g i n e er in g a nd Sci e nce.   All r i ghts reserv ed.  C o rres pon d i n g  Au t h or:  Larbi M’hame d ,   L2GEG I-Labo t at ory,   U n i v er sity I b n -K hal d o u n  of  T i are t ,   14 00 0,  A lger ia Em ail :  larb i _m h@ ya ho o.fr       1.   INTRODUCTI O In  nume r o u a p p lica t io ns  t o d a y,  P e r m a nent   M ag ne S ync hr ono us  M o tor  ( PM S M is  t he  p ref e r r ed  A C   d ri ve  c ompa red to  t he  o t h e r beca use   o f   i ts  s pec i a l   f e a t ures ,   f o ins t a n ce hi gh  p o w e r   de n s it y,  h i g h tor que  to  c urre n t   r at io   a nd  hi gh  e f fic i e n c y H e nce ,   PMSM   h as  b een   w i d ely   u s ed   i n   v a riou s   fie l ds  a nd   a pp l i ca t i o n s   suc h   a m a nufa c tur i n g   e q u i pm ent,   p r oduc tion  m ach in es,   tra n sp ort a tio ns,   e t c   [1].   A an  i m por tan t   a p p lic at io n   of  PMS M t h e   mo t i on   c o n t r ol  r e q ui re no t   on ly   t h e   a cc u r ate  k n o w l e dg o rotor   pos i tio n   for   f i e l or i e n t a t i on  bu t   als o   t he   i n f orma tio of  r otor  s pe e d   f or   c lose d- loo p   c o n tro l thus,   pos it ion   tra n sd u c ers  suc h   a o p t i ca l   e n co der s   a n d   r eso l vers  a re   n e e d ed  t be   i nsta ll e d   on  t h sh aft  [2-3].   H owe v er,   these  se n s ors  a r expe n s i v e   an d   v e ry   s e n siti v e   t o   en vi ronmen t a l   co nst r ai nt s   su ch   a vib r a t i o n  a n d  t e m p e r a t u r e  [ 4 ] .   I n   o r d e r  t o   o v e r c o m e   the s e   pro b l em s,  i nste ad  o us i ng  p o s iti on  se n s ors,  a   s ensor l e s s   c o n t r ol   m et h o d   has bee n   d e v e l o p e d   f or   c o n tr ol   of   t he  m ot or.   T h e   ba s i c   pr inc i ple   o f   s e n s o rle ss  co n t ro is  t d ed uce   t h ro t o spee a n p o sit i on  us i n g   v a r i ous   in form atio a n d   me ans,  i nc lu din g   d ire c t   c al cula t i o n pa ra m e ter   ide n ti fic a ti o n co nd iti o n   e stim a tio n,   i nd i r ec t   m e a s u r ing  a n d   so   o n.   T he   s t a tor  c u r r ent s   a nd   v o l t a ges   are   ge ner al ly   u s e t o   c a l cu la te   t he  i nform a ti on   o f   spee d a nd rot o r posi tio [5-6] .   The  M o del  Re fere nce  A d a p ti ve  S yste m a kes  use  o f   t he   r e d un da nc y   o tw m a c h ine   mode l s   o di ffere n t   s t ruc t ure s   t ha t   e s tim ate  t h sam e   s t a te  v a r ia b l (rot or   s pe e d of  d i f fere nt   s e t   o in pu v a riab le s.   T he   e s tim ator  t ha doe n o t   i n v o l ve   t he  q uan t it y   to  b e s t i ma te i s   c h o se a s   t he  r e f er ence   m o d e l a n d   the   ot h e Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J P o w   Elec & D r i S y st   I SS N :  2088- 86 94       S e ns o r l e ss c ont ro l   of  PMS M  wi t h  fu z z mo de l  r e f e ren c e   ada pti v e  sy st e m   (La r b i   M’ha med )   1 773 e s tim ator  m ay  b e   re garde d   a s   t h ad j u stab le   m ode l .   T he  e r r o be t w een   t he   e st i m a t ed   q uan t it ie obt ai ne d   b y   t h e   t w o   mo d e l s  i s p r o p o r ti on al t o   t h e   a ngul a r  d is pl ac e m e n t   bet w een  t he  tw o  e st im ate d   f l u x   vec t ors [6-7] .   H o w e ve r,  t he  c onve nti ona MRAS  f o r   PM SM   s en sorle s s   c o n t r o l   su ffer cha tte rin g   p rob l em   [ 8- 9] Th p r esen c e   o e x t e rn al   d istu rb an ce a n d   p a ra me t e rs   v a r i a t i o n s   i t h mo to li mi ts  t h e   d y n a m i c   pe rform a nc es of t h t r ad i t i o n a vect or  c on tr ol m eth o d w h en c on ve nt io na l   PI  r e gulat ors a r used.  S o   t he   a im   o the   prese n st ud is  t d e ve lo sim p le   c on tro l   s t ra te gy,   w h i ch   e xp loi t s   t h a dva n t age s   o t h e   v e c t or  c on t r ol  s t r ate g of  t he   PM SM   a nd   o v e rco m es   t he  l i m it ati o ns  o f   PI  r e g ul a t o r   i n   t h e   c o n v e n t i ona l   M R A S   obse v e r   a nd  in  c urre n t   l oo ps.  S o ,   the  c o mbi n a t i on  o f   c l a ssic a l   PI   regu la tor  an adap t i ve   fuzz s u perv is or  m ake s   i t   p o ssi bl e   t o   i nc rea s e   t h pre c is ion   o f   t he   m at hem a ti ca al g o r it hm  i n   the   cl assica co nt ro ll e r s   wi t h  f l e xi bil i ty  and  si m pl i c it y   of  f u z z y  li ngu i s t i c  f or mal i sm  [ 14].   A n   a da p t i v fuzz y   s uper v i s o r   c on tro ller,   h a v bee n   p r o p o se for  t h e   PM S M   s ens o rless  control  in  c l o s e d  l o op est i ma t e  spee d  a nd  clo s ed  l o op  c u rre nt/t orq u e.       2.   M O D E L I N G   O F   TH E   S Y ST EM   The  s y n c hron o u pe rma n en ts   m agne ts  m a c h i ne  c a n   b e   ela bor ate d   b y   c arr y in o u t   a   m ode lin w ith in  the  me an in g of  P ark.  T he ma c hi ne  m ode l   in  t he tur ni n g  dys pha sic  r e f e r en ce  ( d - q )  i s w r itt en [8-9] :      I  I  ω   I    ωI    ωI   I   ω L  L  I  I  ϕ I   ω  0 0  00 V  V    1     The  elec trom agne tic  tor que  i give n b y :                   (2)      3.   M R AS SENSORL E S S SPEED CONTROL   F i gure   s how the  M R A S   b ase d   s pee d   e s tim atio sc hem e .   It  u ses  t h out put of   t wo   m o d e l s :   on in de pe n d e n o f   r ot or   s peed  ( Re fe re nce   M o del)  a n d   t he  o t h er   d epe nde n t   on  ro t o spe e d   ( A d j u s t a b le  M o d e l ),   to  f or a n   e rr or  s ign a l.  A   PI   c on tro lle is  u se i n   t he   a d a pta t i o n   m echa n i s m   for  co nverg e n c e  i n     t h e   sy s t em [ 11-1 2 - 13 ].          F i gure   1.  S t r ucture  M RA S   for   the  est i m a te  s peed       The  sta t e   spac e   d- q axis sta t o curr ents of  PMSM  d es ig n e d   a s  re fere nce   mode l is g i v en  by:                  0 0      0     (3)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         IS S N:   2088-8694    I nt J P ow  Ele c &  Dri S y st  V ol .   10,  No. 4, D ec 2019  :    1772 –  1 780   1 774 The  sta t e   spac e   d- q axis sta t o curr ents of  PMSM  d es ig n e d   a s   a d jus t a b le  m odel i s  gi v e n   b y :                  0 0      0    ( 4 )     A f t e de ve lop i n g   a d j usta ble   a n refere nc m ode ls,  t h a d a p ta t i o mec h a n i s w i ll  b bui lt  fo r   MRAS met h od.  Th ad ap t a t i on  me c h ani s is  d e s ig n e d   in   a   w ay   t o   g e n e rat e   t h e   v a l ue   o est i ma t e d   s p ee use d   s to   m i ni m i ze   t he   e rror  betw e e n   t h es t i m a te d   an refere nce   d-q   a x i s   s ta tor   cur r en ts.  T h e rror  be tw ee the   e s tim ated  a n d  r efe r enc e  d- q  axi s stat or  c urr e nt ar e de fine d a s            ( 5 )     The  sta t e   cur r ent s  e rror  com pone n t  is :                           ( 6 )     The  sta t e   er ror mode l   o f   t he  P M S M i n  the  d - q  syn chr o n o u s   r efe r e n c e   f r am e i s  g iv e n  a s fl o w   ε A  ε W  ( 7 )     Where   is the  e r r o r state  vec t o r is t he ou t pu t ve c t or of t h e fee d ba ck  b l o ck.   The  sys t e m   i asympt o tica l l y   h y p e r   s t a bl e   w h e n   t he   c ou nter-r eac t i o n   b l o ck  r ea cts  to  t he    P opo v i n eq ua li ty   [ 1 1 -12- 13]   ε W dt γ in  w h i ch  t 0   (8)    F i n a l l y,  w e ca n c oncl u de th a the   ob serve d  ro t or  s pee d   s at i s f i e rs the  f ol low i ng  ada p tat i o n l a w s :       ( 9 )     A k    I  ε    I   ε   (10)                 (11)     Where   a nd  k ω ar e   t h e   P I  spee d  ob s er ver  contro l l e r    The  ro tor  e s ti m a ted  s p ee is  g e n era t ed  f ro m   the  a d ap ta tion  m e ch an ism  us in the  er ro be t w e e t h e   e s tim ated  a n d  r efe r enc e  c urre nts  obta i ne d b y   the  mode l as  f ol lo ws:                   ( 12)    F i nal l y t h e   e s t i m a ted r o t o r   p o s i t i on is o b t a i ned  b y  i nte g rat i n g t h est i m a t e d rot o spe e d.       (13)  4.   PM SM   F U Z ZY SUPERVIS O CO N T ROL  Th is  s ystem   i s   c ompose d   o tw parts :   a   b loc k   PI  t y pe   c or rec t io a n t h bloc k   fo t h e   fuzz sup e r v isor  c on t r ol [14] The con t r o l   syste m   b loc k  dia gra m  sug g e s t e d  is pre s en ted i n   F ig u r 2.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J P o w   Elec & D r i S y st   I SS N :  2088- 86 94       S e ns o r l e ss c ont ro l   of  PMS M  wi t h  fu z z mo de l  r e f e ren c e   ada pti v e  sy st e m   (La r b i   M’ha med )   1 775     F i gur e 2.  Bl o c k  dia gr am  of  the   prop ose d  co n t ro l sys t em     4. 1.    C l a ssic a l PI  c orr ect ion   The  P I   r egula t or  i use d   t pr od uc c o n t ro re sp ons e   t h a t   i fu nct i on  of  t he   e rr or  m a gnit ude. T he  P r oportional  t er (P)  of  t he  r eg ulator  i s   for m ed  by  m u ltiplying   t he   e rro sig n a l   by  P   ga in  . A s   t he   e r r o r   si gna bec o m e large r the  P   ter m   o t h re g u l a tor   be com e s   l a rg er   t pro v i d m o r e   c or rec t i o n.  I shor t,  P   i a   m a gni fy  f u n c t i on.   Th e   Int e g r a l   t erm  (I o f   t h e   r eg ul at o r   i s   u s ed   t o   eli m i n a t sma ll  steady  errors.   The  (I ter m   c alculates  a   co n t i nuo us  r unn in t o tal   o f   t he  e rror   s i g n a l .   T her e fore a   sm a ll  ste a d y   s ta te  e rror  acc umula t es   i n t o   la rge   erro v a lu e   o v e r   t i m e.  T hi acc u m ul a t e d   e rror  sign al  i m u ltipl ie by   a n   ga in   f ac t o and   bec o m e t h e   ( I )   ou t p u t  term   of the  P I re g u la to r.    4. 2.    Fuzzy Logi c  control  F u z z lo g i c is able   t o   u se   h u m a n   r eason s not   i n term o f   d i s cre t e   s y m bol s   and   nu mb ers,  b ut   i t e rms   of   f uz z y  s e t s .  The se   t er m s   a re  qu i te  f le x i ble   w i t h  r e s pe c t  t t he  de f i n i t i o n and  val u es. Th e  Ba s ic  co n f i g u ra t i o n   of a  F uz zy Log ic  C on tro l l e (F LC)  consi s t s   o f t h fo l l ow i n com po ne nt [1 4-1 5 ]:   a.   Fuzzif i er,   b.   Fuzzy rule bas e,  c.   In fe re nc e   en gine  d.   De fu zzifie r   Th e   Fu zzi fi e r   c h a ng e s   t h e   i np ut   ( cri s p   sig n a l s)  i nt fu z z v a l u e s Th fu z z y   r ul e   ba se  c on sist of   ba sic   da t a   a n d   lin g u i s t i ru le s.   T he   e ng ine   i s   t he  b ra in   o f uzz y   c on trolle w h i c a b ili ty   t simu la t e   t he  hum an  d ec is i on  base on fina ll y,  t he se c o n d  tra nsform atio con v er t s   v a l ue s in to t he  r ea l   val u es.   f u zz y   co nt rol l e is  a   s p e c i al   f u z zy   s y s t e t h at   c an   b e   u s e d   a a   co ntro l l e r   c om po ne nt  i c l o s e d   lo o p   s yst e m .   T he   i n t e g ra t i o n   o a   f u zzy  s ys te in to  a   c l o se lo o p   i s   sh ow n.   S pec i a l   e mp ha sis  is  p u t   o n t t h tra n sfer  b eha v i o r   o f   f uz zy  c on tro l l e rs,  whic ar anal yze d   u s i n d i ffere n t   c onf ig ur at i o ns  o sta ndar d   Mem b er shi p   f u n ct i ons  [ 1 4 -1 5].  The  c o mbi n a t i on  of  c l a ssic a l   c on tro l   a nd  t h fuzz s u p e r v is or  c o n t r o l  a r e  b a s e d  o n   t h e   s p e e d   e r r o r   a n d   its   v ar ia ti o n t h s y s t em   p erforma n ce r e spec t i ve ly.  W e   u se   t he   f i r st   a d v a n t a ge   i n   tr ans i en st a t e   a n d   t h sec o n d   adv a nta g e   i n   t h e   s t e a d st at e.  T h e   p ro po si ti on   b ases  o f   fuzz s upe r v i s or  r ule s   t gener a te  t he   w eig h t s   to be   a p pli e to  e a c h r e gu lat o r ga i n K P , K i .   The   use d   h eur i st i c  laws  are :   Incr ease   K p   i f   t he  s ystem   res p onses  f a r   from  the  referen c to  i ncrease  the  c o n v e rg en ce   s p e ed   a nd  de cre a se  K i   if t he sys tem   r e sponse   is ne a from  the  r e f ere n ce  to a n tic i p ate  t he  o ve rs ho o t .   Thi s   s t r a t eg of   i mp ro vi n g   t he  c on t r o l   l a w   i n   t r a n si t o ry  s t a t e   hel p s   us   t ob ta in   b e tter   re sp onse s   t ha us in g   on l y  the  PI  regula t or  a lo ne [1 4 -1 5].  P e rform a nc suc h   a re s p o n s e   t i m e,   over s h o o t   a star t u p,   overs h o o t   f or  L oa a ppl ica t i on,  t he   L oad  r e ject io n t i me  a nd t h e c h a t terin g  r educ i ng a r the e s se n t i a l s   e lem e nts of  t h i stra te g y .   The  in pu ts  o the  F u zz s u p e rvis or  PI   con t rol l er  a re   t he  e rr or  ( e ) ,   the  err o c h an ge  ( de/ d t a nd  the   sa tura tio (   ,   T he  F i s   u sed  in  t h i stu dy  i s   a   s ug u no  ty pe.  The   cho s en  m em ber ship  f unc t i o n   for the  i npu v a riab les  has tria ng u l ar  shapes  as show in  F igur e 3 .    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN:  2 0 8 8 - 86 94   In t   J  Po Elec  & D r Sy st Vo l 1 0 ,   N o .   4 , D ec  2 0 1 9   :   1 772  –  1 780  1 776       F i gur 3.   I npu out put  m e m be r s h i f u nc ti o n .       The   r u le  base   e xpr esse d b y   lin gu is tic  ter ms i s   show n i n   T a b le   1 .   No te tha t t h e distri b u t i o n  of rule s in  tab l is  s ym me t r i c .   A f t e r   d é f uzz i f i c a t i o n” ,   t h r o bu st ness  a n a l y s i is  qua nti f ie by   t he  f unc t i o n   ( error –  error ,  V_sat )   w h i c c o r r e spo n d t o   a   s ur f ace   p r e sente d   i F i gur e   4.       Table  1 . F u z zy  Rul es Used        P   PG  N   P G   Z   P N   P N   P N   Z   PG  P G     F i gur 4.   F uzzy  f u n c t i o ( u )       Vs at   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J P o w   Elec & D r i S y st   I SS N :  2088- 86 94       S e ns o r l e ss c ont ro l   of  PMS M  wi t h  fu z z mo de l  r e f e ren c e   ada pti v e  sy st e m   (La r b i   M’ha med )   1 777     F i gure   5.  Bloc k  dia gra m   o f se nsor l e ss  v ec t o r   contro l of  PM S M       5.   S I MULAT I ON RESUL TS  AND   D I S CU SSIONS   To   d emon st rat e   t h e   p erfo rma n ce   o f   t h p r opo s e d   con t rol   sch e me  ( s e e   F i g u r e   5 ) ,  a  s e t  o f   s i m u l a t i o n s   i s   c a r ri ed   o ut   o P M SM   m o d e by   u si ng   SI MU L I NK/ M AT L A B The  par a m e ters  o the   te ste d   PM SM  are   gi ve i n   T ab le   2 .   In  t h i se c t i o n,   t he  s pe e d   s e tti n g   i trea te d   w ith   a d a pt iv e   fu z z y   co nt ro ll e r   a sso c ia t e d   wi th   Mo de Refe ren c A d ap ti ve  S ystem   pow er ed   by  the  vo lta ge   i nve rter  w i t h   PWM   c o n t r ol .   The  s p ee r e fe renc tra j e c t or i s   g ive n  b y t h fo l l ow ing  be nc hm ark:  ( 0,  + 10 0,  -10 0,  0)  rad/s.      Tab l 2.  P a r ameter of t he  m ot or   C o m pone nts   Va lue s   U nits   C n   Ω n   R s   L s     1000  1. 67  1. 45  0. 17  3. 10    0. 013  Nm   tr  / min   Ω  mH   - - -   Wb   Kg . m ²  Nm s/  r a d        F i gure   a n d   (Zo o m   of  S tart up   a n d   L oa a p p l i c at i o n)  i l l u s trate  the   s i m u lat i on   r esu lts  b the   m ode r e fe renc e ada p t i ve   s ystem   ( M RAS ) w i t h  fuzz y   s u pperv is or has  s u p er ior ity  an d  g ives  t he  bes t per for m a n ce an r obust n ess  re la t i ve  t the   M o de l   Re fe renc A d ap ti ve  S ys t e m   of  s en sorle ss  vec t or  c ontr o i n   t e r m s   o f   low   spee be hav i o r spe e reve rsi o a nd  loa d   r e j ecti o as  s h o w n   i Ta b l 3,   c ompe nsa t co ns idera b ly  t h e   di st urba nce s   c ause b y   t he  l oa varia t i o ns  a nd  mi nimi ze   t he   t or q u e   r i ppl es  ( c u rre nt )   devel o ped  by  t h e   motor   ( s e e  F igure  7,8   and 9) .       Ta ble   3.  S ummary  o f pr o p ose d  con tro l  sim u l a t i o p e rfor ma nce   C ont r o ll e r   D d (%)  T r (s)  T m (s )   E s (%)  D p (% T p (s)  M R AS  1 . 258   0 . 0 4   0. 04   0   1 3   0. 017   F u zz y - MR A S    0. 0 . 04   0 . 0 4   4. 0. 013     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         I SSN:  2 0 8 8 - 86 94   In t   J  Po Elec  & D r Sy st Vo l 1 0 ,   N o .   4 , D ec  2 0 1 9   :   1 772  –  1 780  1 778 D d  (%)   D p  (%)    T r  ( s)     T m  (s )     E s  ( % )     T p  ( s)     V sd V sq   I sd , I sq   I sd I sq   Ω          R s   L sd , L sq     F   P   C r    The o v e r sh oo t   at star t up   Th e   ov ersho o t   f o l o ad  app l i cat i on  The r e sponse time   Th e   r ise  t i me  The sta t ic  e rr or  The l o ad  r eje c t i o t i m e   S t ator   w i n d i n g   d,   q   a xis  vo lt a g r e spec t i v e ly     S t a t or   w ind i ng  d,   q   a xis  cur r e nt  r e s pe c t ive l y   R e fer e nce   sta t or   w ind i ng  d,   q   a xis  cur r ent  r e spec ti ve ly   The  e l ec tr ic  r ot or   s pe ed   R e f e r e n c e ro tor  s p eed   E s ti ma t e d   ro t o s p e e d   Rot o r   pos i tio n   Perman en t Mag n e t   Flux  S t a t o r  p h a s e  r e s i s t a n c The  sta t or   i nd u c t a nce s   o the   axi s   d ,   Inertia  o f turn i ng pa r t s     V iscous  f r i c t ion  coe f f i c i e n t   Poles pa i r s num b er  Loa d  torque           F i gur e   6.   T he  r ota t io na spee d   (r eal,   estima t ed,   r e f e r e nce )   i n   the   vec t or   c o n tr o l   b ased  on  M R A S        F i gur 7 :   S imulat i on  r e su lts:  m e a s ur ed    measu r ed    ,   m easur ed  pha se   s tat o r   cur r e nt  ( V e ctor   c ontr o base cla s s i ca contr o l) .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t   J P o w   Elec & D r i S y st   I SS N :  2088- 86 94       S e ns o r l e ss c ont ro l   of  PMS M  wi t h  fu z z mo de l  r e f e ren c e   ada pti v e  sy st e m   (La r b i   M’ha med )   1 779     F i gure  8. S imulat i on re su lts:  m easur ed    me as u r e d    , me a sured   pha se  s t a t o r c u rrent  ( V e c t or  c o n tr ol  b ase d   ada p tive  fuzz y c ontro l)          F i gure   9.  S im ulat ion  resu l t s:  z oom  of  me asure d    a nd m easure d          6.   CONCLUSION  A   robus t   c o nt r o se ns orless  o f   a   p e r ma nent  m a gnet  sy nc hr on o u m ot or  i pre s ente d.  T h e   s im ul a tio r e s u l t s  o b t a i n e d   i n  t h i s   w o r k   c o n f i r m  i t s  f e a s i b i l i t y  a n d  v a l i d a t exc e l len t   dyna mic   perfor m a n ce.   T he  r esults  show   a   g o o d   e st ima tio u nde di ffe re nt   ope r a ti n g   c o n d iti o n s   a n d   l ow   s e n si ti vit y   t ex ter n a l   d istur b a n ce s   t h e y   al lo wed  u s   t o   g e ri of   e sp ec i a lly   m e c h a n i cal   s p e e d   s en so o r   p o s i t i o n ,   w h ic is  e x p e n si ve  a nd   f r a gi l e C onc l ude aga i n s t h Mo de Re fere nce  A d a p ti ve  S ystem   is  s imple   t o   i m p l ement ,   d o n 't   t ak e   i n to   a cc oun t   t h m e a s u r em ent  no ise   or   t he   e nv i r o n me nt.   It  n ot   r eq uire  a   l on c a l cu la tio ti me an h a goo d   dyn a m i c   r e spo n se   s peed   a nd  go o d   d ist u rba n ce  r e jec t i on,  it  s how   a   r esp o n se   t i m a n d   e f fi ci en t   rob u stn e ss.  A c c o rd i n to   t he   s im ul a t ion   re su l t t h m odel   refere nc ada p t i ve  s ys t e m   ( MRAS )   w i t h  f u z z y  s u p p e r v i s o r  h a s  s u p e r i o r i t y   a nd  gi ves  t h e   best  p er form ance   a nd  rob u s t ne ss  re l a tiv to  t he  M od el  R e f ere n ce   A dap t i v Syst em   o se n s orle ss vec t o r co n t rol   i n  t e r m s  of l o s p e e d  beha v i o r ,  sp e ed  reve r s i o n  a nd  loa re jec t i o n   w i th   r e duc t i on  o to ta l ha rm o n ic  di s tort io n ge ne rate d i n  the  p h a se  c urre nts.       REFERE NC E S   [1]   A .   Asri,   A .   Dah m an, A . M a lek   Sai d in a,  S . Iqb a l,  M Ab dul Razak "A new sp eed  s ens o rles field   orient ed c o n t r o l le for  PM SM   b a s e d  on   MR AS   a n d   PS O,"   J. E l ect r i c a l   Syst ems ,   v ol.   1 2 ( 3),   p p .   5 6 5 -573,   2 0 1 6 .   [2]   H .  L i u  a n d  S .   L i . ,   " S p e e d   c on tro l   f or  P MS M   s e rv s y s t e m   u sing  p r edi c t i v e   f unctio n a c o nt r o a n e x te n d e d   s ta t e   obs e rver,"  IEE E  Tr ans   Ind E l ectr o n , vo l .   59 (2 ), p p. 11 7 1 -1 18 3,  2 01 2.  [3]   B.  A lecsa,   e t   al . ,   " S i m uli n k   m o d e l i n g   a nd   d es ign  of   a n   eff i c i en hard ware- c on st r a i n e FP GA-ba s e d   P MSM  spe e d   co nt roll er,"  IEEE T r ans  In dInf o rma t ,   vo l.  8(3 ),   p p .  5 44 -56 2 , 2 01 2.  [4]   D.  J ia ng e t   al . " A   s li d i n g   m o d e   o b s e r v e for  PMSM  sp e e d   a n d   r otor  p o s it i o n   c o nsideri n sa liency,"  in  Powe r   E l ectr onics Sp ecia l ists C onfer ence,  PES C  20 08. IEE E , pp .  8 09 -8 14 , 2 00 8.   Is d   Is q ( A ) Is d  Is q ( A ) Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                         IS S N:   2088-8694    I nt J P ow  Ele c &  Dri S y st  V ol .   10,  No. 4, D ec 2019  :    1772 –  1 780   1 780 [5]   C.  J ia nb o,  e a l . ,   " A impro v e slidin mo de   o bse r ve for  p o sit ion  sens orl e ss  vecto r   c on trol   d ri v e   o f   P M SM, "   i P o wer Electro nics a n d   M o ti on   Cont rol Co n f eren c e ,  IEEE 6th Intern ati o n a l pp 189 8-1 902 ,   2 00 9.  [6]   M . H o rch ,   A .Boum edi e ne,  L.Bagh li,  " M R A S -ba s ed   S ens o rles Sp eed  I nt egral  Ba ck st eppi ng   C on trol   f or  I nd uctio n   M ach ine,   u s i ng  F l u x   B a c k s t e ppi ng   O b s erver, " In tern atio na Jo urn a l  of  Po wer E l ectr onics  an d D r ive  Syst em  (I J P E D S ) ,  vo l .   8 ,  n o.  4,   p p .   16 50 -16 6 2 , 20 1 7 .   [7]   C.  S ch aud e r,  " M o del   Referen ce  Ad apti ve  S ystem   w i th  S i m p l S e nso r less  Fl u x   O b s erver  f o Inducti o Mot o r   Dr iv e , "   IEEE  Intern at ion a l  Con f e r ence o n  P o wer  El ec t r o n i c s ,   Dr ives  and  E n erg y   Sys t em s,  p p.1 - 6 ,  Decem ber1 6-1 9 ,   20 12 , Beng a l u ru ,   In d i a.   [8]   Bao   DY,   W ang   H,   W ang   XJ,   Z han g   CR,   " S e ns orl e s s   s peed   c on t r ol   b a se o n   t he   improved  Q -MRAS  me thod  f o r   i n d u cti o n   m o t o r d r iv es, "   E nerg i e s,   11:23 5 ,   2 0 18.   [9]    Zo r ga n i   Y A,   K ou ba a   Y,   B ou ss a k   M .,  "   MRAS  s ta te   e s t i m a t or  f or  s peed   s enso rles IS FOC  i n d u ct ion   mo to d r ives  w i t h  L uenb erger   l o ad  to r qu est i m a ti on , "   ISA Tr ans , 6 1 : 30 8-1 7 ,   2 01 6.  [10]   S u man .   M ,   Ch andan .   C ,   S a b t asach i.   S ,   " S i m ula t io st udies  o n   m o d el  r ef erence   a dapt iv co ntro ll er  b ased  s p eed  es timatio tech ni qu e   f o t h vect or  c on tro lle d   perm anen magn et   s y n chro no us   m otor  d riv e , "   E L S EV IER,    vo l .  1 7,  20 0 9 .    [11]   Z .   X ingmin g,   et a l . ,   " W id e-S p eed-Ran ge  S en so rl ess   Control  of  I nt erio P M S Based   o MR AS,"   Interna tion a Co nfer ence, Elect ri ca l   M a c hin e s  and   System ( I CEM S ) ,   p p .   8 04– 80 8,   201 0.   [12]   L a rbi.  M Gh e r ab .Z,   Do ud ar  . K ,   " Rob u s t   s ens o rl ess   con t rol  o f   P M S M   b as ed   o s l i d i n g   mod e   o bs erver  an d   m o del  ref e rence  adapt i v e   s ys tem,"  In ter nat io na l Jou r na l of   P o wer  E l ectr onics a nd Dr ive Sys t em  ( I JPE D S),  v o l .   8 ,   n o .   3,  p p.   1 0 16-1 0 2 5 ,   201 7.   [13]   D .  S o l a n k i  a n d  P .   R   S h a r m a ,   " S e n s o r l e s s   S p e e d  C o n t r o l  o f   P M S M  U sing   M RAS  Me tho d , "   in  3r d In ter n a t iona Co nfer ence o n  Rol e  of  En gi neer s   a s  E n trep reneu r s   in  Curren t  S cena r io , 20 1 4 .   [14]   M .   L arb i S.  H as s a in e ,   S M o reau,  B.  M azari,  " A   ro bu st  f uzzy   s u pe rv is or  c ont ro l l e r   a ppl ied   t o   a   p erm a n e nt  m agn e s y n c hron ou m o to r, "   IR EE v o l.  6,   n0 . 5 ,   20 11 .   [15]   M.  I r f a n ,   Ma c h mu E f fe nd y,  N ur  A li f,  L a i lis  S Ilh a m   Pa ka y a Am ru Faru q,  " P e rf orm a n ce  co m p ari s on  o f   f u z zy  lo gic   a n p r op ortion a l-in te gr a l   f o r   a e l ec tro n i c   loa d   c on troll er,"  Inter n a t i ona l J o ur na l o f   P o wer E l ect ronics  an D r i v e System  (IJP E D S ) ,   v ol.   8 ,   no.   3 p p 117 6-118 3,   2 01 7.    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.