I nte rna t io na l J o urna l o f   P o w er   E lect ro nics   a nd   Driv Sy s t e m s   ( I J P E DS )   Vo l.   1 2 ,   No .   4 Dec em b er   202 1 ,   p p .   22 51 ~ 2 2 6 0   I SS N:  2088 - 8694 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j p ed s . v 1 2 .i 4 . pp 2 2 5 1 - 2 2 6 0           2251       J o ur na ho m ep a g e h ttp : //ij p e d s . ia esco r e. co m   M o d i f ie d   m u lt i st ep  m o de l  p r ed i ct i v e   c o nt r o f o r  t h re e - p h a s i n d uc t i o n m o t o r  dr i v e   s y st em  c o n si de r i n g   t he  c o m m o n - m o d v o l t a g e  m in im iz a ti o n       B a o   B inh   P ho 1 ,   Ng uy en  Va n Ca o 2 ,   T ra M inh   Hoan 3 ,   P hu o ng   Vu 4   1 - 4 S c h o o o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Ha n o Un iv e rsity   o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y ,   Ha   N o i,   V ietn a m   1 Na ti o n a Un iv e rsity   o f   Civ il   En g in e e rin g ,   Ha   No i,   Vie t n am       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J un   1 2 ,   2 0 21   R ev i s ed   Sep   13 20 21   A cc ep ted   Sep   20 ,   2 0 21       It  is  a c k n o w led g e d   th a t h e   c o m m o n - m o d e   v o lt a g e   m a y   h a v e   d e tri m e n tal   e ffe c ts  o n   a n   in d u c ti o n   m o to (IM d riv e   s y ste m   if   n o p ro p e rly   a d d re ss e d .   T h e re f o re ,   in   t h is  p a p e r,   a   m o d if ied   m u lt istep   m o d e p re d icti v e   c o n tro l   m e th o d   f o IM   d riv e   sy ste m   c o n sid e rin g   t h e   c o m m o n - m o d e   v o lt a g e   m in i m iza ti o n   is  p r o p o se d .   T h is  re se a rc h   u se a   m u lt i - o b jec ti v e   c o st  f u n c ti o n ,   b e f o re   a p p ly in g   th e   S p h e re   De c o d in g   A lg o rit h m   to   f in d   th e   o p ti m a c o n tro l   in p u t.   T h e   re su lt sh o w   th a th e   p ro p o se d   c o n tr o l   m e th o d   n o t   o n l y   re d u c e s   th e   c o m m o n - m o d e   v o lt a g e   sig n if ica n tl y   b u t   a lso   m it ig a tes   th e   c o m p u tatio n a b u r d e n   o f   th e   m icro p ro c e ss o w it h o u a f fe c ti n g   th e   s y ste m   p e r f o r m a n c e .   T h e   p ro p o se d   c o n tr o m e th o d   is  sim u late d   b y   M AT LAB / S im u li n k   fo a n   IM   d riv e   s y ste m   w it h   a n   1 1 - lev e c a s c a d e d   H - b rid g e   i n v e rter.   K ey w o r d s :   C as c a d e d   H - b r i d g e   in v e t e r   C o m m o n - m o d e   v o l t ag e   F i e l d   o r i en t e d   c o n t r o l   M u lt is t e p   p r e d i ct iv e   cu r r en t   c o n t r o l     S p h e r e   d ec o d e r   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 :   P h u o n g   Vu     Sch o o l o f   E lectr ical  E n g i n ee r i n g   Han o i U n iv er s it y   o f   Scie n ce   an d   T ec h n o lo g y   No . 1 ,   Dai  C o   Viet  R o ad ,   Hai  B T r u n g ,   Ha n o i,  Vietn a m   E m ail:  p h u o n g . v u h o an g @ h u s t . ed u . v n       1.   I NT RO D UCT I O N     R ec en t l y ,   m u ltil e v el  i n v er ter s   ( ML I )   ar w id el y   u s ed   i n   h i g h - p o w er   in d u s tr ial  ap p licatio n s   b ec au s e   o f   th ese  ad v a n ta g es lo w   o u tp u v o lta g d is to r tio n r ed u cin g   th v o ltag le v el  o n   s e m ico n d u cto r   d ev ices  an d   lo w er i n g   t h d u /d ch a n g i n g   s p ee d   [ 1 ] E s p ec ially i n   co m p ar is o n   w it h   o th er   ML I   to p o lo g ies  s u c h   as   n eu tr al - p o in cla m p ed   [ 2 ] f l y i n g   ca p a cito r s   [ 3 ] m u l ti - m o d u lar   co n v er ter s   ( MM C ) ,   t h ca s ca d ed   h - b r id g ( C HB )   [ 4 ] - [ 6 ]   h as  e m er g ed   as   p r o m i n en o n e   f o r   d r iv i n g   IM   s y s t e m   d u e   to   its   h ig h   d eg r ee   o f   m o d u lar it y ,   allo w i n g   u p g r ad an d   r ep lace m e n t   ea s i l y .   F u r th er m o r e ,   f o r   th ap p licatio n s   o f   i n d u c tio n   m o to r   d r i v es,  t h co n n ec tio n   o f   C HB - M L I   w it h   m u lti - p h as r ec tif ier   tr an s f o r m er   en s u r es   th cu r r en d r aw n   f r o m   t h g r id   h av s in u s o id al   w a v e f o r m d ec r ea s es th to tal  h ar m o n ic  d is to r tio n   i n j ec ted   in to   th g r id   On   t h o th er   h a n d ,   co n s id er ab le  d r aw b ac k   o f   C HB - M L I   t h at  p r o d u ce s   th co m m o n - m o d v o ltag e   ( C MV )   b et w ee n   t h n eu tr al  p o in ts   o f   th lo ad   a n d   th co n v er ter   [ 7 ] ,   w h ic h   ca n   b ca l cu lated   b y   ( 1 an d   illu s tr ated   b y   Fi g u r 1 .   Du t o   th is   C MV ,   h i g h - f r eq u e n c y   elec tr o m ag n etic  i n ter f er en ce   ( E MI )   is   in tr o d u ce d ,   ca u s i n g   p r o b lem s   r eg ar d i n g   m ea s u r e m en a n d   s y s te m   m o n it o r in g   [ 8 ] .   Fu r th er m o r e,   in   I d r iv in g   s y s te m th e   C MV   g e n er ates  th co m m o n - m o d c u r r en m ak i n g   d etr im en tal  ef f ec t s   o n   t h m o to r s   p r o d u cti v it y   a n d   en d u r an ce   [ 9 ] T h er h av b ee n   m a n y   u n d er g o i n g   r esear c h es   to   m in i m ize  t h C MV ,   f o r   i n s tan ce   t h ad d itio n   o f   t h E MI   ac ti v o r   p ass i v f ilter   [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] .   Ho w e v er ,   t h is   h ar d w ar s o lu tio n   ca n   lead   t o   an   i n cr ea s i n   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  12 ,   No .   4 Dec em b er   202 1     22 51     22 60   2252   s ize  an d   co s o f   th s y s te m T h er ef o r e m it ig at io n   o f   C M b ased   o n   co n tr o m et h o d   ap p r o ac h es  lik e   SVM   [ 1 2 ] ,   [ 1 3 ] ,   M P C   [ 1 4 ] ,   [ 1 5 ]   is   p r ef er r ed .      =  = 1 3 (  +  +  )   ( 1 )     Am o n g   t h ese  co n tr o m e th o d s ,   m u ltis tep   MP C   h as  s i g n if ic an b en e f its   s in ce   it  ta k es  t h e   s w itch i n g   n atu r o f   th p o w er   co n v er ter .   I is   also   s h o w n   t h at   m u lti s te p   MP C   ca n   im p r o v th s tead y - s tate  p er f o r m a n ce   o f   th s y s te m   b etter   th a n   s i n g le - s tep   MP C   [ 1 6 ] - [ 2 0 ] .   Ho w e v er in   [ 2 1 ]   m u lti s tep   m o d el  p r ed ictiv co n tr o ( MP C )   w i th   C MV   m i n i m izat io n   tar g et  ap p lies   to   R L   lo ad   as  th ca s s tu d y   o n l y R e g ar d in g   I d r iv in g   s y s te m   ca s s t u d y ,   i n   [ 2 2 ] ,   th m u ltis tep   MP C   co n tr o ller   d o es  n o co n s id er   C MV   m in i m iza tio n   tar g et  s in ce   i t   is   d esig n ed   to w ar d   o p tim iz in g   th s w itc h i n g   ef f o r t.   T h er ef o r e th is   p ap er   p r o p o s es  m o d if ied   m u lti s tep   MP C   co m p ar ed   to   [ 2 2 ] T o   a cc o u n t   f o r   C MV ,   an   ad d itio n al  ter m   t h at  p en ali ze s   th C MV   i s   ad d ed   to   th co s f u n c tio n   b ef o r u s i n g   th e   SD A   al g o r ith m   to   s o lv th o p ti m izatio n   p r o b le m As  ev id en ce   f r o m   t h s i m u latio n   r es u lts ,   th is   ap p r o ac h   also   cu ts   d o w n   t h e   co m p u tatio n al  b u r d en co n f ir m s   t h f ea s ib ilit y   o f   t h i s   p r o p o s al  in   p r ac tical  ad o p tio n .         IM P h a s e   A P h a s e   B Ph a s e   C A B C N C H B - M L I Z w i t h     x ϵ { A , B , C } i ϵ { 1 , 2 , n } S xi , 3 S xi , 1     Fig u r 1 .   I d r iv s y s te m   w it h   C HB - M L I .       2.   M UL T I ST E P   M O DE L   P RE CDIC T I V E   CO NT RO L   M E T H O D   I n   g en er al,   t h p r o p o s ed   c o n tr o m et h o d   f o r   I d r iv s y s t e m   f o llo w s   t h f ield   o r ien ted   co n tr o ller   ( FOC )   ap p r o ac h ,   as  d ep icted   in   Fi g u r 2   [ 2 3 ] - [ 2 5 ] T h er ar t w o   m aj o r   co n tr o lo o p s .   T h class ical  P I   co n tr o ller   tak es  ca r o f   t h o u ter   s p ee d   an d   f lu x   co n tr o lo o p ,   w h er ea s   t h i n n er   c u r r en l o o p   is   co n tr o lled   b y   th m u l tis tep   MP C .   No tice  t h at   t w o   d i f f er e n w ei g h ti n g   f a cto r s   w h ic h   ac co u n f o r   C M m i n i m izatio n   an d   r ed u ce   s w itch in g   e f f o r t a r ap p lied   to   th co s t f u n ctio n .       R o t o r   f l u x   m o d e l _ _ S a m p l i n g M i c r o c o n t r o l l e r s PI S a m p l i n g C H B - M L I a b c α β     IM E ω ( k ) i s a b c ω * ( k ) Ѱ rd ( k ) *   ω ( k ) Ѱ rd ( k )   PI * i sd ( k ) * i sq ( k ) θ s ( k ) i s αβ ( k ) i s αβ ( k ) * M u l t i s t e p   M PC U * ( k Y * ( k ) R e f e r e n c e   D e s i g n ω s ( k ) C u r r e n t   p r e d i c t i v e   m o d e l ѱ r αβ   ( k ) U ( k Y ( k ) C o s t   f u n c t i o n S p h e r e   D e c o d i n g   A l g o r i t h m     J N ( k ) dq α β   S w i t c h i n g   s t a t e   t a b l e U o p t ( k ) ω λ dc λ CM V     Fig u r 2 .   T h e   co n tr o l sch e m f o r   in d u ctio n   m o to r   w it h   in n er   m u l tis tep   MP C   cu r r e n t c o n tr o l lo o p   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr S y s t   I SS N:  2088 - 8 694       Mo d ified   mu ltis tep   mo d el  p r ed ictive  co n tr o l fo r   th r ee - p h a s e   in d u ctio n   mo to r   d r ive   s ystem     ( B a o   B in h   P h o )   2253   2 . 1 .     Curre nt  predict iv m o d el   First,  t h p h y s ical  m o d el   o f   t h I d r iv s y s te m   is   f o r m u lat ed   as  d if f er en t ial  eq u a tio n s ,   r ep r esen tin g   th r elatio n s h ip   b et w ee n   s y s t e m   p ar a m ete r s .   Af ter   th at,   s tate - s p ac r ep r esen tatio n   o f   th s y s te m   ca n   b e   o b tain ed .   T h s tate - s p ac r ep r esen tatio n   o f   th co n ti n u o u s - ti m p r ed ictio n   m o d el  o f   th I d r iv s y s te m   p o w er ed   b y   C HB - M L I   ca n   b w r itte n   as ( 2 )     { ( ) = ( ) . ( ) + ( ) ( + 1 ) = . ( + 1 )   ( 2 )     W ith     ( ) = [             ( 1 + 1 ) 0 1 1 ( ) 0 ( 1 + 1 ) 1 ( ) 1 1 0 1 ( ) 0 1 ( ) 1 ]             ;       =  3 [ 2 1 1 0 3 3 0 0 0 0 0 0 ] ;     = [ 1 0 0 0 0 1 0 0 ]     W h er th s tate  v ec to r   = [     ] 4 ,   th co n tr o in p u v ec to r   = = [ ]   ( th s et  U   is   th s et  o f   v o lta g lev el  co m b i n atio n s   in   t h r ee   p h ase) ,   o u tp u v ec to r   =  = [   ] 2 n o tice  th at   ( )   is   tim e - v ar i an m atr i x   b ec au s it  co n s i s ts   o f   ti m e - v ar ia n t   v ar iab les () t .   Sp ec if icall y ,    ,  ,  ,    s tan d   f o r   s tato r   cu r r en ts   an d   r o to r   f lu x   lin k a g es  i n   th e   s tatio n ar y      - f r a m e w o r k .   S y s te m   p ar a m eter s   ,   an d     ar d ef in ed   as  to tal  leak a g f ac to r s t ato r   tim e   co n s ta n t r o to r   ti m co n s ta n an d   r o to r   s p ee d   r esp ec tiv ely .   Af ter   ap p l y i n g   th e   Fo r w ar d - E u ler   d is cr etiza tio n   w it h   s a m p li n g   p er io d   o f   th e   d is cr ete - ti m p r ed ictio n   m o d e l c an   b ex p r ess ed   as   ( 3 ) .     { ( + 1 ) = . ( ) +  ( ) ( + 1 ) = . ( + 1 )   w it h   { = 4 + . 4 4 = . 4 x3   ( 3 )     B ased   o n   th p r ed ictio n   m o d el  in   ( 4 ) th co n tr o in p u a n d   o u tp u s eq u en ce   o v er   t h p r ed ictio n   h o r izo n   N> 1   ca n   b co n s tr u cted   as ( 5 )   w ith   r elatio n s h ip s   i n   ( 6 ) .     ( k ) ( ( ) ) ( ( 1 ) ) . . . ( ( 1 ) ) T T T T N k k k N   U u u u U   ( 4 )     2 ( k ) ( ( 1 ) ) ( ( 2 ) ) . . . ( ( ) ) T T T T N k k k N   Y y y y   ( 5 )     ( ) =  ( ) + ϒ ( )   W h er e   = [  2 ] , ϒ = [  0 0 0   0 0 1 2   ]   ( 6 )     2 . 2 .     Ref er ence   des ig n   B ec au s th s tato r   cu r r en an d   r o to r   f lu x   s ig n al s   ar s lo w er   th an   elec tr ical  o n es,  s o   th at  o v er   th f i n ite  p r ed ictio n   h o r izo n   N,   th ese  p ar a m eter s   ar as s u m ed   t o   b co n s tan t.  T h o u tp u r e f e r en ce   s eq u e n ce   f o r   th cu r r en t c o n tr o ller   is   d en o te d   b y   ( 7 ) .     ( ) = [ ( ( + 1 ) ) ( ( + 2 ) ) . . . ( ( + ) ) ] 2   ( 7 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  12 ,   No .   4 Dec em b er   202 1     22 51     22 60   2254   W h er e ( ) = [  2 ( ) +  2 ( ) .  ( + 0 )  2 ( ) +  2 ( ) .  ( + 0 + 2 ) ]   { + 1 ; . . . ; + } 0 =   (  ( )  ( ) )   is   th in itial a n g le  b et w ee n    an d    .   T h co n tr o l in p u t r ef er en ce   s e q u en ce   ( 8 )   is   d esig n ed   w h ile  c o n s id er in g   n u ll  C MV   (  = 0 ) .     ( ) = [ ( ( ) ) ( ( + 1 ) ) . . . ( ( + 1 ) ) ]   ( 8 )     W h er ( ) =  [       1 0 1 2 3 2 3 2 3 2 ]       . ( ( )  + ( 1 + 1 )  ( ) [ 1 1 1 1 ]  ( ) )     2 . 3 .     Co s t   f un ct io n   T o   ac h iev th d esire d   C M m i n i m izatio n   tar g et,   th co s f u n ct io n   ( 9 )   is   m o d if ied   m atch   u p   to   [ 2 2 ] I n   ad d itio n   to   o u tp u r e f er en c tr ac k i n g ,   t h p r o p o s ed   m et h o d   w h ich   is   d esi g n ed   to   m in i m ize  t h C MV   al s o   tr ac k s   t h in p u t r ef er e n ce s .     ( ) = ( ( + 1 ) ( + 1 ) 2 2 +  ( ) 2 2 +  ( ) ( ) 2 2 ) + 1 =   ( 9 )     I n   ( 9 ) , ( )   is   th ca n d id ate  co n tr o l - in p u th a g en er ate s   th o u tp u c u r r en p r ed ictio n ( + 1 ) =  ( + 1 )  ( ) = ( ) ( 1 )  is   th w ei g h ti n g   f ac to r   f o r   less e n in g   s w i tch in g   e f f o r t  is   th e   w ei g h ti n g   f ac to r   f o r   C MV   m i n i m izatio n R ep r esen tat io n   o f   ( 9 )   in   m a tr ix   f o r m   ca n   b w r itt en   as ( 1 0 ) :     ( ) = ( ) ( ) 2 2 +   ( )  ( 1 ) 2 2 +  ( ) ( ) 2 2   ( 1 0 )     W h er e = [         3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 ]         [ 3  3 ] = [ 3 3 3 ] [ 3  3 ]     2 . 4 .     Sp here   deco din g   a lg o rit h m   ( SDA )   I n   th is   j o b ,   th SD is   ad o p ted   to   s o lv t h m o d if ied   o p t i m izatio n   p r o b le m ,   to   o b tain   th i n p u t   s eq u en ce   ( ) =  ( )   th at  m i n i m izes t h c o s t f u n ctio n ( )   in   d etail.   T h co m p u tat io n al  p r o ce s s   w ill b e   p r esen ted   co n cisel y .   F u r th er   d etail  ab o u t h SD A   ca n   b f o u n d   in   [ 1 8 ] ,   [ 1 9 ] .   B y   u s i n g   ( 5 ) ,   th co s f u n ctio n   ( 1 0 )   b ec o m es:      ( ) = ( )  ( )   +2 ( ) ( ) + ( )   ( 1 1 )     W h er e   = ϒ ϒ +  +  3   ( ) = ϒ ( ) ϒ ( )   ( 1 )  ( )   ( ) = [ ( ) ( ) 2 2 +   ( 1 ) 2 2 +  ( ) 2 2 ]     B y   s o l v i n g    = 0 ,   th o p ti m al  s o l u t io n    is   y ie ld ed   in   ( 1 2 ) ,   w h ich   d o es  n o n ec ess ar y   b elo n g   to   th f in i te  co n tr o l - i n p u s et   U .      = 1 ( )   ( 1 2 )     B ec au s e W is   s y m m etr ic  an d   p o s iti v d ef i n ite  m atr ix   f o r    ,  >0 ,   t h er ex i s ts   o n l y   o n u n iq u e   in v er t ib le  lo w er   tr ian g u lar   m atr ix   H ,   w h ic h   ca n   b o b tain ed   b y   p er f o r m i n g   t h C h o les k y   d ec o m p o s itio n   to   1 : 1 = 1 .   Hen ce ,   t h m atr ix     w ill  s a tis f y   t h eq u atio n :   = C o n s eq u en tl y ,   th e   co s t   f u n ctio n   ( 1 1 )   ca n   b r e w r itte n   as  ( 1 3 ) .   Fig u r 3   ill u s tr ate s   t h g r ap h ical  r ep r esen tatio n   o f   MP C   p r o b lem   i n   t w o - d i m e n s io n al  s p ac e.   T o   s i m p li f y ,   co n tr o in p u v ec to r s   r ef er r in g   to   th s a m el lip s w il h a v t h s a m e   co s v al u e.   B y   tr an s f o r m i n g   th co s f u n ctio n   ( 1 1 )   in to   ( 1 3 ) ,   th o r ig in al   ellip s e s   ar tr a n s f o r m ed   i n to   cir cle s .   T h is   p r o ce d u r p lay s   an   i m p o r tan t r o le  in   SD A .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr S y s t   I SS N:  2088 - 8 694       Mo d ified   mu ltis tep   mo d el  p r ed ictive  co n tr o l fo r   th r ee - p h a s e   in d u ctio n   mo to r   d r ive   s ystem     ( B a o   B in h   P h o )   2255   ( ) =  ( ) ̄  ( ) 2 2 w h er ( ) ( ) u c u c kk U H U   ( 1 3 )       H   ρ ρ ρ U uc HU uc HU 3 HU 1 HU 2     Fig u r 3 .   R ep r esen tatio n   o f   t h m ea n i n g   o f   t h m a tr ix   H       T h o p tim al  co n tr o l i n p u f o r   p r ed ictio n   h o r izo n   ca n   b p r esen ted   as ( 1 4 )      ( ) = [ ( ) ( + 1 ) ( + 1 ) ]   ( 1 4 )     No w ,   r ec o n s tr u ct  ( 1 4 )   in to   s eq u en ce   ( ele m en t b y   ele m e n t)   as ( 1 5 ) :      = [ 1 2 3 ] v ới  1 , 2 , . . . , 3 iN   ( 1 5 )     Fig u r 4   d ep icts   th ev alu ati o n   p r o ce s s   o f   ea ch   elem e n t   ,   s o - ca lled   n o d e,   o f   th co n tr o in p u s eq u en ce   i n   ( 1 5 ) Fig u r 5   i llu s tr ates  t h f lo w   d ia g r a m   o f   SD A .   Fir s t,  an   i n itial  s p h er   i s   d ef i n ed   w it h   an   in i tial  ce n ter   ̄  ( )   ca lcu lated   b y   ( 1 6 )   an d   a   s elec tiv i n itial  r ad iu s   .   T h is   in itial  s p h er e     s h o u l d   b e   s m al en o u g h   to   co n tai n   at  lea s o n s o l u tio n   ( ) .   T h en   d u r i n g   t h ev al u atio n   p r o ce s s th s ize   o f   th s p h er e   is   d ec r ea s ed   u n ti th er is   o n l y   o n s o l u tio n   co n tain ed   i n   it ,   an d   th at  is   t h o p ti m al  co n tr o in p u s eq u en ce .   E ac h   ti m n o d is   v is ited ,   th r ad iu s     is   ca lcu lated   b y   ( 1 7 )   b ef o r ev alu atin g   th co n d itio n   ( 1 8 ) .   I f     v io lates  co n d itio n   ( 1 8 ) th n o d   w il b d is ca r d ed   an d   it s   f o llo w i n g   n o d es  ( f r o m   + 1 to   3 )   w ill  b e   d is ca r d ed   w it h o u p er f o r m i n g   an y   co m p u tat io n   to   av o id   u n n ec es s ar y   co m p u ta tio n T h c o n tr o in p u h a v in g   th s m alle s t   r ad iu s   w i ll b th o p tim a l so lu tio n   ( ) =  ( ) .       - n n - n n - n n - n - n n n - n n u 1 u 2 u 3 N - 1 u 3 N U p d a t e   U o p t   , ρ o p t ρ o p t   ρ i n i   ( :   N o d e   i s v i si t e d ,   :   N o d e   i d i sc a r d e d ,   :   N o d e   i d i s c a r d e d   w i t h o u t   p e r f o r mi n g   a n y   c o mp u t a t i o n )     Fig u r 4 .   A   tr ee - d ia g r a m   o f   th co n tr o l in p u t seq u en ce   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  12 ,   No .   4 Dec em b er   202 1     22 51     22 60   2256   N N S t a r t U uc ( k ) H ρ p a s t   = ρ i n i i = 0 c 0 = 0 ρ 0 = 0 u ( k - 1 ) i = i + 1 U i = - n + c 0 I f   - n     U i     n i = i - 2 I f   ≥  0 a p p l y   U o p t ( k ) E n d ρ i =( H [ i , 1 : i ] U [ 1 : i ] - U uc [ i ] ) 2 + ρ i - 1 Y c 0 = U i + 1 + n + 1 I f   ρ i < ρ p a s t If   i = 3 N Y Y U p d a t e   U o p t ( k )= U ρ p a s t = ρ i c 0 = 0 N i = i - 1 , c 0 = c 0 + 1 Y N     Fig u r 5 .   SDA   f lo w   d iag r a m   [ 2 0 ]       ̄  ( ) = ( ) ( )   ( 1 6 )     = | | [  . . .  ]             [ , : ] [ . . . ]              [ : ] ̄  , ̄ [ ] | | +   (1 7 )     C o n d itio n :        ( 1 8 )     2. 5.    S w it ching   s t a t t a ble   W h en   t h o p ti m al  s o lu tio n   ( ) is   o b tain ed ,   o n l y   th e   f ir s ele m e n  ( )   is   e m p lo y ed   to   t h f i n d   th s w itc h in g   s tates  f o r   t h i n v er ter .   No tice  t h at   ( )   is   t h p h ase  v o lta g lev e ls .   T ab le  1   s h o w s   th e   s w itc h in g   s tates  s e lectio n   s tr ateg y   c lear l y .   I n   T ab le  1 ,   v ar iab le  r ep r esen th p h ase s ,   t h in d e x   n o tatio n   d en o tes  th p o s itio n - n u m b er   o f   H - b r id g i n   p h ase,   i s   th v o ltag le v el  o f   p h ase,   is   t h v o ltag le v el  o f   t h e   H - b r id g in   p h ase,   ar th s w i tch i n g   s tate s   o f   v al v 1   an d   3   o f   th e   H - b r id g in   p h ase.   Fi g u r 1   illu s tr ates  th is   s w itc h in g   s tate  s elec tio n   s tr ate g y .       T ab le  1 .   Sw itch in g   s tate  s elec t io n   s tr ateg y      (  , 1 ;  , 3 )   1 ( 1 , 1 ; 1 , 3 )   2 ( 2 , 1 ; 2 , 3 )   3 ( 3 , 1 ; 3 , 3 )   4 ( 4 , 1 ; 4 , 3 )   5 ( 5 , 1 ; 5 , 3 )   +5   1 ( 1 ; 0 )   1 ( 1 ; 0 )   1 ( 1 ; 0 )   1 ( 1 ; 0 )   1 ( 1 ; 0 )   +4   1 ( 1 ; 0 )   1 ( 1 ; 0 )   1 ( 1 ; 0 )   1 ( 1 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   +3   1 ( 1 ; 0 )   1 ( 1 ; 0 )   1 ( 1 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   +2   1 ( 1 ; 0 )   1 ( 1 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   +1   1 ( 1 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   0   0 ( 0 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   - 1   0 ( 0 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   - 1 ( 0 ; 1 )   - 2   0 ( 0 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   - 1 ( 0 ; 1 )   - 1 ( 0 ; 1 )   - 3   0 ( 0 ; 0 )   0 ( 0 ; 0 )   - 1 ( 0 ; 1 )   - 1 ( 0 ; 1 )   - 1 ( 0 ; 1 )   - 4   0 ( 0 ; 0 )   - 1 ( 0 ; 1 )   - 1 ( 0 ; 1 )   - 1 ( 0 ; 1 )   - 1 ( 0 ; 1 )   - 5   - 1 ( 0 ; 1 )   - 1 ( 0 ; 1 )   - 1 ( 0 ; 1 )   - 1 ( 0 ; 1 )   - 1 ( 0 ; 1 )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr S y s t   I SS N:  2088 - 8 694       Mo d ified   mu ltis tep   mo d el  p r ed ictive  co n tr o l fo r   th r ee - p h a s e   in d u ctio n   mo to r   d r ive   s ystem     ( B a o   B in h   P h o )   2257   3.   SI M UL AT I O R E S UL T S   T h p r o p o s ed   co n tr o s ch e m is   s i m u la ted   b y   M A T L A B / Si m u lin k   f o r   I d r iv s y s te m   w it h   an   1 1 - lev el  C HB ,   DC   v o lta g s u p p ly   p er   C HB    = 600   an d   th p r ed ictio n   h o r izo n   N= 3 T h I d r iv s y s te m   p ar am eter s   an d   t h s i m u latio n   s ce n ar io s   ar s h o w n   i n   T ab le s   2   an d   3   r esp ec tiv el y .   T o   d ef in itel y   d e m o n s tr at e   th b en e f it s   o f   t h p r o p o s ed   co n tr o m et h o d   in   co m p a n y   w it h   [ 2 2 ] th e   C MV   w e ig h ti n g   f a cto r s   ar ap p lied   to   th co s t f u n ctio n   f r o m   1 , 35 s   to   1 , 4 5 s .   T h s am p li n g   p er io d   = 50  .       T ab le  2 .   I d r iv s y s te m   p ar am eter s   N o mi n a l   P o w e r      1 1 1 9   K W   N o mi n a l   El e c t r o mag n e t i c   T o r q u e      6 9 0 6   Nm   N o mi n a l   C u r r e n t      2 3 4 . 18   A   N o mi n a l   V o l t a g e      3 . 3   kV   N o mi n a l   S p e e d      1 4 7 0   r p m       T ab le  3 .   Sim u latio n   s ce n ar io s   T i me   0 - 0 . 5   [ s ]   0 . 5 - 1   [ s ]   1 - 1 . 2 5   [ s ]   1 . 2 5 - 1 . 3 5   [ s ]   1 . 3 5 - 1 . 4 5   [ s ]   R e f e r e n c e   sp e e d   M a g n e t i z a t i o n   re f = 0   G r a d u a l l y   i n c r e a se   sp e e d     re f = 1470    S p e e d   S t a b i l i z a t i o n   re f = 1470    W e i g h t i n g   F a c t o r s    0 ;  0    0  = 4    = 4  = 4       I is   p r esen ted   in   F ig u r 6   th at  th r o to r   f lu x ,   th r o to r   s p ee d ,   an d   th elec tr o m ag n etic  to r q u ar s m o o th l y   r a m p ed - u p   an d   q u ic k l y   r ea c h   th eir   r ef er e n ce   v al u es .   Fig u r 7   illu s tr ate s   th s ta to r   cu r r en an d   th e   C MV   at  th s tead y - s tate.   T h ef f ec tiv e n e s s   o f   t h p r o p o s ed   co n tr o m eth o d   is   clea r l y   d e m o n s tr ated   w h e n   th e   C MV   w e ig h ti n g   f ac to r   is   ap p l ied   in   t h p er io d   o f   ( 1 . 3 5 - 1 . 4 5 )   [ s ] .   E s p ec iall y   in   ( 1 . 1 5 - 1 . 2 5 )   [ s ]   an d   ( 1 . 2 5 - 1 . 3 5 )   [ s ] ,   th C MV   i s   r eg i s ter ed   at  1 8 0 0 ( 3  ) ,   w h ile  i n   ( 1 . 3 5 - 1 . 4 5 )   [ s ] ,   th C MV   i s   d r asti ca ll y   r e d u ce d   to   2 0 0 V   ( 1 3 .  ) .   Mo r e o v er ,   T ab le  4   d ep icts   th n u m b er   o f   e v al u ated   n o d es  d u r in g   th S D A   o p ti m izat io n   p r o ce s s .     I ca n   b s ee n   th at  th is   n u m b er   is   s ig n i f ican tl y   d ec r ea s ed   f r o m   1 4 4 , 9 6 9   n o d es  to   8 8 , 3 9 6   n o d es,  in d i ca tes  t h r ed u ctio n   o f   th co m p u tatio n al  b u r d en   ev id en t l y .   Ho w e v er ,   th ese  b en e f it s   ar tr ad ed   f o r   a   s m all   in cr ea s o f   T HD  an d   s w itc h i n g   ef f o r t,  s p ec i f icall y   f r o m   0 . 5 8 to   0 . 6 1 f o r   T HD  an d   f r o m   2 . 4 3   to   2 . 7 8   ti m e s   p er   cy cle  f o r   s w itc h i n g   ef f o r t.   Fin all y ,   Fi g u r 8   s h o w s   th a th s tato r   cu r r en in  - f r a m e w o r k   is   attain ed   its   r ef er en ce   f o r   all  s i m u lat io n   s ce n ar io s   w it h   th er r o r   b elo w   5 % Hen ce ,   th ad d itio n al  C MV   m i n i m izatio n   tar g et  d o es n o t a f f ec t th s y s te m   p er f o r m a n ce .             Fig u r 6 .   Gr ap h s   o f   m o to r   s p e ed ,   to r q u an d   m o to r   f l u x         0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 0 5 10 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 0 2 0 0 0 4 0 0 0 6 0 0 0 8 0 0 0 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 0 5 0 0 1 0 0 0 1 5 0 0 1 . 2 1 . 3 1 . 4 1 4 7 2 1 . 2 1 . 3 1 . 4 S p e e d   ( r p m ) M o m e n   ( Nm ) F l u x   ( Wb ) Ti m e   ( s ) R e f e r e n c e   v a l u e F e e d b a c k   v a l u e 1 . 2 1 . 3 1 . 4 7 . 62 7 . 6 3 5 1 4 7 0 6 8 0 0 6 9 0 0 7 0 0 0 1 4 6 8 7 . 6 2 5 7 . 63 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  12 ,   No .   4 Dec em b er   202 1     22 51     22 60   2258       Fig u r 7 .   Gr ap h s   o f   s tato r   cu r r en ts   a n d   co m m o n - m o d v o lta g e           Fig u r 8 .   Gr ap h   o f   s tato r   cu r r en t a n d   er r o r   v alu e   in   t h αβ -   f r a m e w o r k       T ab le  4 .   R esu lts   ab o u t T HD,   s w itc h i n g   ef f o r t ,   an d   n u m b er   o f   ev al u ated   n o d es   T i me   1 . 1 5 - 1 . 2 5   [ s ]   1 . 2 5 - 1 . 3 5   [ s ]   R e f e r e n c e   [ 2 2 ] )   1 . 3 5 - 1 . 4 5   [ s]   ( P r o p o sal )   T H D   0 . 4 6 %   0 . 5 8 %   0 . 6 1 %   S w i t c h i n g   Ef f o r t   3 . 2 6   ( t i me s/   c y c l e )   2 . 4 3   ( t i me s/   c y c l e )   2 . 7 8   ( t i me s/   c y c l e )   N u mb e r   o f   e v a l u a t e d   n o d e s   3 1 4 3 3 6   ( n o d e s)   1 4 4 9 6 9   ( n o d e s)   8 8 3 9 6   ( n o d e s)       4.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   p r o p o s es  m o d if ied   m u lti s tep   MP C   f o r   I d r iv s y s te m   w it h   C HB - ML I T h i s   p r o p o s ed   m et h o d   ac h ie v es  t wo   m a in   co n tr ib u tio n s :   f ir s tl y t h r ed u ctio n   o f   C MV   w h ile  r etain i n g   th c u r r en t   q u alit y   a n d   s w itc h i n g   ef f o r at  th d esire d   r an g e Seco n d l y th r eq u ir ed   ex ec u t io n   ti m f o r   m icr o co n tr o ller s   is   d ec r ea s ed B ased   o n   th is   p o ten tialit y ,   f u t u r r esear ch   wo r k   w il b f o cu s ed   o n   i m p r o v in g   t h co n tr o ller   p er f o r m a n ce   i n   ad v a n ce   f o r   p r ac tical  i m p le m e n tatio n .       ACK NO WL E D G E M E NT   Ou r   r esear ch   is   f u n d ed   b y   th p r o j ec t   o f   Natio n al   Un iv er s it y   o f   C i v il  E n g in ee r i n g   ( NUCE n u m b er ed   30 - 2 0 2 1 /KHXD - .       RE F E R E NC E   [1 ]   K.  Dh i n e sh k u m a r,   C.   S u b ra m a n i,   A .   G e e th a ,   a n d   C .   V im a la,  P e rf o r m a n c e   a n a l y sis  o f   P p o w e re d   m u lt il e v e l   in v e rter,”  In ter n a ti o n a J o u rn a o El e c trica a n d   C o mp u ter   En g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   9 ,   n o .   2 ,   p .   7 5 3 - 7 6 0 A p ril   2 0 1 9 ,   d o i:   1 0 . 1 1 5 9 1 /i jec e . v 9 i2 . p p 7 5 3 - 7 60.   [2 ]   P .   Ba rb o sa ,   P .   S teim e r,   L .   M e y se n c ,   M .   W in k e ln k e m p e r,   J.  S tein k e ,   a n d   N .   Ce lan o v ic,  A c ti v e   Ne u tral - P o i n t - Cla m p e d   M u lt il e v e Co n v e rters ,   2 0 0 5   IEE 3 6 t h   Po we El e c tro n i c S p e c ia li sts   Co n fer e n c e ,   2 0 0 5 ,   p p .   2 2 9 6 - 2 3 0 1 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 / P E S C. 2 0 0 5 . 1 5 8 1 9 5 2 .   [3 ]   S .   Du ,   B.   W u ,   N.  R.   Zarg a ri,   a n d   Z.   C h e n g ,   A   F l y in g - Ca p a c it o M o d u lar  M u lt i lev e Co n v e rter  f o M e d iu m - V o l tag e   M o t o Driv e ,   IEE T r a n sa c ti o n o n   Po we r   El e c tro n ics ,   v o l.   3 2 ,   n o .   3 ,   p p .   2 0 8 1 - 2 0 8 9 ,   M a rc h   2 0 1 7 ,   d o i 1 0 . 1 1 0 9 /T P EL . 2 0 1 6 . 2 5 6 5 5 1 0 .   Th i   g i a n   ( s ) Ti m e ( s ) 1 . 15 1 . 2 1 . 25 1 . 3 1 . 35 1 . 4 1 . 45 - 2000 R e f e r e n c e   [ 22 ] P r o p o s a l   m e t h o d P h a s e   A P h a s e   B P h a s e   C C o m m o n - m o d e   V o l t a g e - 400 - 200 0 200 400 1 . 2 1 . 15 1 . 25 1 . 3 1 . 35 1 . 4 1 . 45   C M V   ( V ) C u r r e n t   ( A ) 0 2000 320 340 360 320 340 360 320 340 360 C u r r e n t   α β   ( A ) T i m e   ( s ) Is α  r e f Is β  r e f Is α  f e e d b a c k Is β  f e e d b a c k 1 . 15 1 . 2 1 . 25 1 . 3 1 . 35 1 . 4 1 . 45 E r r o r   ( % ) E r r o r   I s α  E r r o r   I s β     1 . 2 1 . 15 1 . 25 1 . 3 1 . 35 1 . 4 1 . 45 1 . 175 1 . 18 1 . 17 1 . 275 1 . 28 1 . 27 1 . 175 1 . 17 1 . 165 1 . 265 1 . 275 1 . 27 1 . 365 1 . 37 1 . 375 1 . 38 - 2 0 0 0 2 0 0 4 0 0 - 4 0 0 - 5 0 5 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   P o w   E lec  &   Dr S y s t   I SS N:  2088 - 8 694       Mo d ified   mu ltis tep   mo d el  p r ed ictive  co n tr o l fo r   th r ee - p h a s e   in d u ctio n   mo to r   d r ive   s ystem     ( B a o   B in h   P h o )   2259   [4 ]   M .   V .   Ch u n g ,   D.   T .   A n h ,   P .   Vu ,   a n d   M .   L .   Ng u y e n ,   Ha rd w a r e   in   th e   lo o p   c o - sim u latio n   o f   fin it e   se t - m o d e l   p re d ictiv e   c o n tro l   u si n g   f p g a   f o a   th re e   lev e CHB  i n v e rter,”   In ter n a ti o n a l   J o u r n a l   o f   P o we El e c tr o n ics   a n d   Dr ive   S y ste ms   ( IJ PE DS ) v o l.   1 1 ,   n o .   4 ,   p p .   1 7 1 9 - 1 7 3 0 ,   De c e m b e 2 0 2 0 ,   d o i:   1 0 . 1 1 5 9 1 / ij p e d s . v 1 1 . i 4 . p p 1 7 1 9 - 1 7 3 0 .   [5 ]   V .   C.   M a i ,   M .   L .   Ng u y e n ,   T .   H.  V o ,   P .   V .   Ho a n g ,   a n d   T .   M .   T ra n ,   Ha rd wa re   In   th e   L o o p   S im u latio n   o f   P re d ictiv e   Cu rre n Co n tro f o IM   F e d   b y   M u lt i - L e v e C a sc a d e d   H - Brid g e   In v e rter s,   2 0 1 9   IEE Veh i c le  P o we a n d   Pro p u lsio n   Co n fer e n c e   ( VP PC) ,   2 0 1 9 ,   p p .   1 - 5 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 / VPP C4 6 5 3 2 . 2 0 1 9 . 8 9 5 2 2 8 8 .   [6 ]   C.   M .   V a n ,   T .   N.  Xu a n ,   P .   V.  Ho a n g ,   M .   T .   T ro n g ,   S .   P .   Co n g ,   a n d   L .   N.  V a n ,   A   G e n e ra li z e d   S p a c e   V e c to r   M o d u latio n   f o Ca sc a d e d   H - b ri d g e   M u lt i - lev e In v e rter,   2 0 1 9   I n ter n a ti o n a C o n fer e n c e   o n   S y st e S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g   ( ICS S E) ,   2 0 1 9 ,   p p .   1 8 - 2 4 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /ICS S E. 2 0 1 9 . 8 8 2 3 4 6 5 .   [7 ]   S .   W e i,   N.  Zarg a ri,   B.   W u ,   a n d   S .   Rizz o ,   Co m p a riso n   a n d   m it ig a ti o n   o f   c o m m o n   m o d e   v o lt a g e   in   p o w e c o n v e rter  to p o lo g ies ,   Co n fer e n c e   Rec o rd   o f   th e   2 0 0 4   IEE E   In d u stry   Ap p li c a ti o n s   Co n fer e n c e ,   2 0 0 4 .   3 9 th   IA S   A n n u a l   M e e ti n g . ,   2 0 0 4 ,   p p .   1 8 5 2 - 1 8 5 7   v o l. 3 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /IA S . 2 0 0 4 . 1 3 4 8 7 2 2 .   [8 ]   Ye n - S h i n   L a i,   P o - S h e n g   C h e n ,   Hs ian g - Ku o   L e e ,   a n d   J.   Ch o u ,   Op ti m a c o m m o n - m o d e   v o lt a g e   re d u c ti o n   P W M   tec h n iq u e   f o i n v e rter  c o n tr o w it h   c o n sid e ra ti o n   o f   th e   d e a d - ti m e   e ff e c ts - p a rt  II:  a p p li c a ti o n t o   IM   d r iv e w it h   d io d e   f ro n t   e n d ,   IEE E   T ra n sa c ti o n s   o n   I n d u stry   Ap p li c a t io n s ,   v o l.   4 0 ,   n o .   6 ,   p p .   1 6 1 3 - 1 6 2 0 ,   No v . - De c .   2 0 0 4 ,     d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /T IA . 2 0 0 4 . 8 3 6 1 5 1 .   [9 ]   I.   S e o ,   N.  B.   Be lay n e h n ,   C.   P a r k ,   a n d   J.  Kim ,   A   S tu d y   o f   Co m m o n   M o d e   V o l tag e   Ge n e ra ti o n   A c c o rd in g   to   M o d u latio n   M e th o d a n d   Re d u c t io n   S trate g ies   o n   M M C   S y ste m ,   2 0 1 8   IEE E   En e rg y   Co n v e rs io n   Co n g re ss   a n d   Exp o siti o n   ( ECCE ) ,   2 0 1 8 ,   p p .   3 9 8 8 - 3 9 9 5 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 / ECCE . 2 0 1 8 . 8 5 5 7 9 2 0 .   [1 0 ]   J.  Ka laise lv a n d   S .   S ri n iv a s,  P a ss iv e   c o m m o n   m o d e   f il ter  f o re d u c in g   sh a f v o lt a g e ,   g ro u n d   c u rre n t,   b e a rin g   c u rre n i n   d u a l   tw o   lev e in v e rt e f e d   o p e n   e n d   w in d i n g   in d u c t io n   m o to r,   2 0 1 4   In ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n   Op ti miza ti o n   o E lec trica l   a n d   El e c tro n ic  E q u i p me n ( OPT IM ) ,   2 0 1 4 ,   p p .   5 9 5 - 6 0 0 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /O P T IM . 2 0 1 4 . 6 8 5 0 9 7 7 .   [1 1 ]   H.  Ak a g i,   H.  Ha se g a wa ,   a n d   T .   Do u m o to ,   De sig n   a n d   p e rf o rm a n c e   o f   a   p a s siv e   EM f il ter  f o u se   w it h   a   v o lt a g e - so u rc e   P W M   in v e rter  h a v in g   sin u so id a o u tp u v o lt a g e   a n d   z e r o   c o m m o n - m o d e   v o lt a g e ,   IEE T ra n sa c ti o n o n   Po we r E lec tro n ics ,   v o l .   1 9 ,   n o .   4 ,   p p .   1 0 6 9 - 1 0 7 6 ,   J u ly   2 0 0 4 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /T P EL . 2 0 0 4 . 8 3 0 0 3 9 .   [1 2 ]   H.  T ru o n g ,   C.   M a i,   C.   Ng u y e n ,   a n d   P .   Vu ,   M o d if ied   S p a c e   V e c t o M o d u lati o n   f o Ca sc a d e d   H - B rid g e   M u l ti lev e l   In v e rter  w i th   Op e n - Circu it   P o w e Ce ll s,”   J o u rn a o El e c trica a n d   Co mp u ter   E n g i n e e rin g ,   v o l .   2 0 2 1 ,   p p .   1 - 1 4 ,   2 0 2 1 ,   d o i:   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 1 /6 6 4 3 5 8 9 .   [1 3 ]   L .   G .   G .   P .   d e   Ca stro ,   M .   B .   R.   Co rrê a ,   a n d   C .   B.   Ja c o b in a ,   A   f a st  sp a c e - v e c to a lg o rit h m   f o c o m m o n - m o d e   v o lt a g e   e li m in a ti o n   i n   m u lt il e v e c o n v e rters ,   2 0 1 3   Br a zili a n   P o we El e c tro n ics   Co n fer e n c e ,   2 0 1 3 ,   p p .   2 4 3 - 2 4 7 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /COBE P . 2 0 1 3 . 6 7 8 5 1 2 2 .   [1 4 ]   C.   M a i - V a n ,   S .   D u o n g - M in h ,   D.   T ra n - Hu u ,   B.   Bin h - P h o ,   a n d   P .   V u ,   A n   im p ro v e d   m e th o d   o f   m o d e p re d ictiv e   c u rre n c o n tr o f o m u lt il e v e c a s c a d e d   H - b rid g e   in v e rters ,   J o u rn a o E lec trica En g in e e rin g ,   v o l.   7 2 ,   n o .   1 ,   p p .   1 - 1 1 ,   2 0 2 1 ,   d o i:   1 0 . 2 4 7 8 /j e e - 2 0 2 1 - 0 0 0 1 .   [1 5 ]   S .   Kw a k   a n d   S .   M u n ,   M o d e P re d ictiv e   Co n tr o M e t h o d t o   Re d u c e   Co m m o n - M o d e   V o l tag e   f o T h re e - P h a se   V o l tag e   S o u rc e   I n v e rters ,   IEE T ra n sa c ti o n o n   Po we r E lec tro n i c s ,   v o l.   3 0 ,   n o .   9 ,   p p .   5 0 1 9 - 5 0 3 5 ,   S e p t.   2 0 1 5 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /T P EL . 2 0 1 4 . 2 3 6 2 7 6 2 .   [1 6 ]   T .   G e y e r,   P .   Ka ra m a n a k o s,  a n d   R.   Ke n n e l,   On   th e   b e n e f it   o f   l o n g - h o rizo n   d irec m o d e p re d ict iv e   c o n tro f o d riv e w it h   L f il ter s,   2 0 1 4   IE EE   En e rg y   C o n v e rs io n   Co n g re ss   a n d   Ex p o siti o n   ( ECCE ) ,   2 0 1 4 ,   p p .   3 5 2 0 - 3 5 2 7 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /E CCE . 2 0 1 4 . 6 9 5 3 8 7 9 .   [1 7 ]   T .   Ge y e a n d   D.  E .   Qu e v e d o ,   P e rf o r m a n c e   o f   M u lt istep   F in it e   C o n tr o S e t   M o d e P re d ictiv e   Co n tro f o P o w e r   El e c tro n ics ,   IEE T ra n sa c ti o n s   o n   Po we El e c tro n ics ,   v o l.   3 0 ,   n o .   3 ,   p p .   1 6 3 3 - 1 6 4 4 ,   M a rc h   2 0 1 5 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /T P EL . 2 0 1 4 . 2 3 1 6 1 7 3 .   [1 8 ]   F .   G ri m m ,   P .   Ko lah ian ,   Z.   Z h a n g ,   a n d   M .   Ba g h d a d i ,   A   S p h e re   De c o d in g   A lg o rit h m   f o M u lt i ste p   S e q u e n ti a M o d e l - P re d ictiv e   Co n tro l ,   IEE E   T ra n sa c ti o n o n   In d u st ry   A p p l ica ti o n s ,   v o l.   5 7 ,   n o .   3 ,   p p .   2 9 3 1 - 2 9 4 0 ,   M a y - Ju n e   2 0 2 1 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /T IA . 2 0 2 1 . 3 0 6 0 6 9 4 .   [1 9 ]   T .   G e y e a n d   D.  E.   Qu e v e d o ,   M u lt istep   F in it e   C o n tr o S e M o d e P re d ictiv e   Co n tr o f o P o w e El e c tro n ics ,   IEE E   T ra n sa c ti o n o n   Po we r E lec tro n i c s ,   v o l.   2 9 ,   n o .   1 2 ,   p p .   6 8 3 6 - 6 8 4 6 ,   De c .   2 0 1 4 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /T P EL . 2 0 1 4 . 2 3 0 6 9 3 9 .   [2 0 ]   P . Ka ra m a n a k o s,  T .   G e y e r,   N.  Oik o n o m o u ,   F .   D.  Kie f e rn d o rf ,   a n d   S .   M a n ias ,   Dire c m o d e p re d ic ti v e   c o n tro l:   A   re v ie w   o f   stra teg ies   th a a c h iev e   lo n g   p re d ictio n   i n terv a ls  f o p o w e e lec tro n ics ,   I EE I n d u st ria E lec tro n ics   M a g a zin e .   2 0 1 4 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /M I E. 2 0 1 3 . 2 2 9 0 4 7 4 .   [2 1 ]   R.   Ba id y a ,   R.   P .   A g u il e ra ,   P .   A c u ñ a ,   S .   V a z q u e z   a n d   H.   d .   T .   M o u t o n ,   " M u lt istep   M o d e P re d ict i v e   Co n tro f o r   Ca sc a d e d   H - Brid g e   In v e rters F o rm u latio n   a n d   A n a l y sis,"   in   IEE E   T ra n s a c ti o n o n   P o we El e c tro n ics ,   v o l.   3 3 ,   n o .   1 ,   p p .   8 7 6 - 8 8 6 ,   Ja n .   2 0 1 8 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /T P EL . 2 0 1 7 . 2 6 7 0 5 6 7 .   [2 2 ]   R.   Ba id y a ,   e a l .,  De a li n g   w it h   S u b o p t im a li t y   in   M u lt istep   M o d e P re d ict iv e   Co n tro f o T ra n sie n Op e ra ti o n s,   2 0 1 9   IE EE   E n e rg y   Co n v e rs io n   C o n g re ss   a n d   Exp o siti o n   ( ECCE ) ,   2 0 1 9 ,   p p .   3 7 8 0 - 3 7 8 5 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 / ECCE . 2 0 1 9 . 8 9 1 2 8 1 5 .   [2 3 ]   F .   W a n g ,   e a l .,  A n   En c o d e rles P re d ictiv e   T o rq u e   Co n tro l   f o a n   In d u c ti o n   M a c h in e   W it h   a   Re v ise d   P re d icti o n   M o d e l   a n d   EF OS M O,   IEE T r a n sa c ti o n s   o n   I n d u stria l   El e c tro n ics ,   v o l.   6 1 ,   n o .   1 2 ,   p p .   6 6 3 5 - 6 6 4 4 ,   De c .   2 0 1 4 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /T IE. 2 0 1 4 . 2 3 1 7 1 4 0 .   [2 4 ]   M .   M .   Be c h ,   J.  K.  P e d e rse n ,   a n d   F .   Blaa b jerg ,   F ield - o rien ted   c o n tro o f   a n   in d u c ti o n   m o to u sin g   ra n d o m   p u lse w id th   m o d u lati o n ,   in   IEE E   T ra n s a c ti o n o n   I n d u stry   Ap p li c a ti o n s ,   v o l .   3 7 ,   n o .   6 ,   p p .   1 7 7 7 - 1 7 8 5 ,   No v . - De c .   2 0 0 1 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 / 2 8 . 9 6 8 1 9 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   I n t J   P o w   E lec  &   Dr i   S y s t ,   Vo l.  12 ,   No .   4 Dec em b er   202 1     22 51     22 60   2260   [2 5 ]   A .   K.  A li   a n d   R.   G .   Om a r,   F i n it e   c o n tro l   se m o d e p re d ictiv e   d irec c u rre n c o n tro stra teg y   w it h   c o n stra in ts   a p p ly in g   to   d riv e   th re e - p h a se   in d u c ti o n   m o to r,   In ter n a ti o n a J o u rn a l   o E lec trica a n d   C o mp u t e En g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l.   1 1 ,   n o .   4 ,   p p .   2 9 1 6 - 2 9 2 4 ,   A u g u st  2 0 2 1 ,   d o i:   1 0 . 1 1 5 9 1 /i jec e . v 1 1 i 4 . p p 2 9 1 6 - 2 9 2 4 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS        Ph o   B a o   B in h   re c e iv e d   h e M S   d e g re e   f ro m   Ha n o U n iv e rsit y   o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y ,   V ietn a m   in   2 0 0 6   in   Co n tro En g in e e rin g   a n d   A u to m a ti o n .   S i n c e   2 0 1 9 ,   sh e   h a sta rted   to   stu d y   h er   P h d e g re e   a Ha n o Un iv e rsit y   o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o l o g y .   He r   re se a rc h   in tere sts in c lu d e   m u lt il e v e c o n v e rter,  m o d e p re d ictiv e   c u rre n c o n tr o l.         Ng u y e n   V a n   Ca o   h a b e e n   a   stu d e n a S c h o o o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Ha n o i   Un iv e rsit y   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   V ietn a m   sin c e   2 0 1 6 .   He   is  a   m e m b e r   o f   P o w e r   El e c tro n ic  L a b o ra to ry   m a n a g e d   b y   P h P h u o n g   Vu - Ho a n g .   His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   c a sc a d e d   H - b rid g e   m u lt il e v e c o n v e rter an d   it s a p p li c a ti o n s in   e lec tri c a m a c h in e   d riv e   a n d   p h o to v o lt a ic sy ste m .           T r a n   Mi n h   H o a n   i s   a   s t u d e n t   a t   H a n o i   U n i v e rs i ty   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y .   S i n c e   2 0 1 9 ,   h e   h a s   b e e n   a   m e m b e r   o f   P o w e r   El e c t r o n i c   L a b o r a t o ry   m a n a g e d   b y   P h D   P h u o n g   V u - H o a n g .   H i s   c u r r e n t   r e s e a r c h   i n t e r e s t   a r e   t h e   h i g h - p o w e r   c o n v e r te r s ,   e s p e c ia l ly   t h e   c a sc a d e d   H - b r i d g e   m u l t i le v e l   i n v e r t e r .           Ph u o n g   Vu   re c e iv e d   h is  B. S . ,   M . S . ,   a n d   P h . D.   d e g re e f ro m   Ha n o Un iv e rsity   o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   V ietn a m ,   in   2 0 0 6 ,   2 0 0 8 ,   a n d   2 0 1 4 ,   re sp e c ti v e l y ,   a ll   in   Co n tr o l   En g in e e rin g   a n d   A u to m a ti o n .   S i n c e   2 0 0 6   h e   h a b e e n   e m p lo y e d   a Ha n o Un iv e rsity   o S c ien c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   w h e re   h e   is  a   lec tu re a n d   re se a rc h e a sc h o o l   o f   e lec tri c a l   e n g in e e rin g .   His  re se a rc h   in tere st in c lu d e   m o d e li n g   a n d   c o n tr o ll i n g   o f   p o w e e lec tro n ics   c o n v e rters   f o a p p li c a ti o n s s u c h   a s p h o to v o l taic ,   w in d   sy ste m ,   e le c t rica m a c h in e   d riv e .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.