T E L K O M N I K T elec o m m un ica t io n,  Co m pu t ing ,   E lect ro nics   a nd   Co ntr o l   Vo l.   19 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 2 1 ,   p p .   277 ~ 284   I SS N:  1693 - 6 9 3 0 ,   ac cr ed ited   First Gr ad b y   Kem en r is tek d i k ti,  Dec r ee   No : 2 1 /E/KPT /2 0 1 8   DOI : 1 0 . 1 2 9 2 8 /TE L KOM NI K A. v 1 9 i 1 . 1 6 2 4 7     277       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //jo u r n a l.u a d . a c. id /in d ex . p h p /TELK OM N I K A   Pulse - wi dth  mo dula tion direc tor que contro induc tion mo tor  driv e wit h   K a lma n f ilt er        H a u H uu   Vo 1 Dung   Q ua ng   Ng uy en 2 Q ua ng   T ha nh   Ng u y en 3 Cha u Si Th ien D o ng 4   T hin h Co ng   T ra n 5 P a v el  B ra nd s t et t er 6   1 ,4 M o d e li n g   E v o l u ti o n a ry   Alg o rit h m s S imu lati o n   a n d   Artif icia In t e ll ig e n c e ,   F a c u lt y   o El e c tri c a a n d   El e c tro n ics   E n g i n e e rin g ,   To n   D u c   Th a n g   Un i v e rsity ,   H o   Ch M i n h   Cit y ,   Vie tn a m   2 , 3, 5 F a c u l ty   o El e c tri c a a n d   El e c t ro n ics   E n g i n e e rin g ,   T o n   D u c   Th a n g   U n iv e rsit y ,   Vie tn a m   6 F a c u lt y   o El e c tri c a E n g i n e e rin g   a n d   C o m p u ter  S c ien c e ,   VSB Tec h n ica Un i v e rsity   o Os trav a ,   Cz e c h   Re p u b l ic       Art icle  I nfo     AB S T RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ap r   4 ,   2 0 2 0   R ev is ed   Ma y   1 9 ,   2 0 2 0   Acc ep ted   Sep   3 0 ,   2 0 2 0       Th e   p a p e d e a ls  wit h   a p p l ica ti o n   o Ka lma n   fil ter  in   i n d u c ti o n   m o to d riv e   u sin g   p u lse - wid t h   m o d u lati o n   d ir e c to rq u e   c o n tr o (P WM - DTC) .   In   th e   rst  p a rt ,   t h e   c o n v e n ti o n a P WM - DT d ri v e   is   d e sc rib e d   a n d   Ka lma n   lt e is   u ti li z e d   t o   fil ter  c o m p o n e n ts  o st a to c u rre n v e c to t h o se   a re   a ss u m e d   to   b e   d istu r b e d   b y   wh it e   n o ise .   T h e   se c o n d   p a rt   c o n tain sim u latio n   re su lt th a t   a re   o b tai n e d   i n   d iffere n t   c a se o lo a d   to r q u e ,   p r o c e ss   a n d   m e a su re m e n n o ise   c o v a rian c e s.  T h e   in teg ra t ime   a b so lu te   e rro ( ITAE p e rfo rm a n c e   in d e x ,   u n d e rs h o o t ,   ri p p le  o imp o r tan q u a n ti t ies   a re   u se d   to   c o m p a re   th e   c o n v e n ti o n a d riv e   stru c tu re   a n d   p ro p o se d   d ri v e   str u c tu re   wit h   Ka l m a n   fil ter.   Th e   sim u latio n   re su l ts  c o n f irm  th e   e x p e c ted   d y n a m ic  re sp o n se   o f   th e   p ro p o se d   stru c tu re .   K ey w o r d s :   Dir ec t to r q u c o n tr o l   I n d u ctio n   m o to r   d r i v e   I T AE   p er f o r m an ce   in d ex   Kalm an   f ilter   Pu ls e - wid th   m o d u latio n   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e 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 :   Hau   Hu u   Vo   Mo d elin g   E v o lu tio n a r y   Alg o r i th m s   Simu lat io n   an d   Ar tific ial   I n tellig en ce   Facu lty   o f   E lectr ic al  an d   E lectr o n ics E n g in ee r in g   T o n   Du T h an g   U n iv er s ity   1 9   Ng u y en   Hu u   T h o   S tr ee t,  T an   Ph o n g   W ar d ,   Dis tr ict  7 ,   Ho   C h i M in h   C ity ,   Vietn a m   E m ail:  v o h u u h au @ td tu . ed u . v n       1.   I NT RO D UCT I O N     I n d u ctio n   m o to r s   ( I Ms)   ar u s ed   in   m an y   in d u s tr ial  ap p licati o n s   with   wid p o wer   r an g f r o m   s ev er al  h u n d r ed s   to   m u lti - m eg awa tts   d r iv es  b ec a u s th ey   ar r o b u s an d   o wn   lo co s t/p o wer   an d   h ig h   p o wer /weig h t   r atio s   [ 1 ] .   T wo   s tr ateg ies  o f   elec tr o m ag n etic  to r q u e   co n tr o l:  v ec to r   c o n tr o ( VC )   an d   d i r ec to r q u co n tr o ( DT C )   ca n   b u s ed   in   h ig h   p r e cisi o n   ad ju s tab le - s p ee d   I d r iv e s .   T h ese  s tr ateg ies g iv co m p ar ab le  p r o p er ties .   Dir ec to r q u e - c o n tr o lled   d r iv e s   wer in tr o d u ce d   m o r th an   1 0   y ea r s   later   th a n   v ec to r - co n tr o lled   d r iv es  [ 2 ] .   T h e   ad v an tag e   o f   th e   DT C   m eth o d s   is   th eir   s im p le  c o n tr o l   s tr u ct u r es  th at  d ir ec tly   c o n tr o l   th e   to r q u e   with o u t   m an y   f r am tr an s f o r m atio n s   [ 3 ] ,   an d   th er ef o r e,   th ey   ar s im p le  to   s im u late  o n   co m p u ter s   a n d   ea s y   to   im p lem en o n   p r ac tical  co n t r o s y s tem s .   D T C   s tr ateg y   b r in g s   d esire d   el ec tr o m ag n etic   to r q u c o n tr o l   an d   r o b u s tn ess   f o r   co n tr o lled   s y s tem s   [ 2 ] .   T h er e   ar m an y   v er s io n s   o f   DT C   s u ch   as  T ak ah ash i’ s   DT C   m et h o d   ( T - DT C )   [ 4 - 6 ] ,   m eth o d   with   d iv id in g   lo cu s   o f   s tato r   f lu x   p h aso r   in to   twelv s ec to r s   ( T S - DT C )   [ 7 ] ,   m eth o d   th at  v o ltag v ec to r   co m p o n en ts   ar p r o p o r tio n al   to   d ev iatio n s   o f   f lu x   an d   to r q u e   ( DVC - DT C )   [ 8 ] ,   p u ls e - wid th   m o d u latio n   d ir ec t   to r q u c o n tr o ( PW M - DT C )   [ 2 ] .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    I SS N :   1 6 9 3 - 6 9 3 0   T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l Vo l.  19 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 2 1 :    2 7 7   -   2 8 4   278   T h s witch in g   f r e q u en c y   is   alwa y s   c o n s tan with   PW M - DT C .   B esid es  th at,   th P W tec h n iq u als o   e n s u r es  th r eliab le   IM   ex cita tio n   an d   lim itatio n   o f   th s tato r   cu r r en v ec t o r ,   r ed u ce s   s witch in g   lo s s es,  r ip p le   o f   f lu x   an d   to r q u e   [9 ] .   C u r r en t   s en s o r s   ar im p o r tan p ar ts   o f   DT C   d r iv s tr u ctu r e s ,   an d   p r o ce s s ed   b y   s u itab le  alg o r ith m s .   I n   th p ap er ,   co m p o n en ts   o f   s tato r   cu r r en v ec to r   ar ass u m ed   to   b d is to r d ed   b y   wh ite  n o is e s ,   an d   in   s u ch   ca s es,  Kalm an   f ilter s   s ee m   to   b th e   m o s t e f f ec ti v t o o ls .   Kalm an   f ilter   ( KF)   wh i ch   was  in v en ted   6 0   y ea r s   ag o   [ 1 0 ,   1 1 ] ,   was  ap p lied   to   s m o o th   n o is ed   q u an titi es  in   v ar io u s   f ield s   [ 1 2 ]   f o r   ex am p le  ch ar g in g   s tate  esti m atio n   o f   lar g e - s ca le  b atter y   en er g y   s t o r ag s y s tem s   [ 1 3 ],   m o b ile  r o b o t   n av ig ati o n   [ 1 4 ] ,   im p ed an ce   p ar am eter s   esti m atio n   f o r   m ed iu m   t r an s m is s io n   l in [ 1 5 ] ,   esti m atio n   o f   th an g le  b etwe en   r ec eiv er   o r ien tatio n   an d   r ec eiv er - t r an s m itter   lin e   in   L E c o m m u n i ca tio n   s y s tem   [ 1 6 ] ,   wild f ir p r o g r ess   esti m atio n   [ 1 7 ] ,   d im e n s io n   r ed u ctio n   in   X - r ay   r ec o n s tr u ctio n s   o f   u n d er s am p led   d y n am i c     X - r ay   to m o g r ap h y   s y s tem   [ 1 8 ].   T h e   Kalm a n   f ilter   b r in g s   th o p tim al  esti m ato r s   f o r   lin ea r   s y s tem with   ad d itiv in d ep en d en Gau s s ian   p r o ce s s   an d   m ea s u r em en t   n o is e s .   I n   p r ac tice,   m o s c o n tr o s y s tem s   ar n o n lin ea r ,   e x ten d ed   Kalm a n   f ilter   ( E KF)   wh ich   u tili ze s   T ay lo r   s er ies  ex p an s io n s   to   lin ea r ize  n o n lin ea r   d y n am ical  m o d el  a b o u t   wo r k in g   p o in was  m ad e   [ 1 9 ] .   Fo r   h ig h ly   n o n lin ea r   s y s tem s ,   u n s ce n ted   Kalm an   f ilter   ( UKF)   u s es   th p r in cip le  th at  s et  o f   d is cr etely   s am p led   p o in ts   ca n   b u tili ze d   to   p ar a m eter ize  m ea n   an d   co v ar ian ce   with o u lin ea r izati o n   s tep s   [ 2 0 ] .   I n   ca s o f   u n k n o w n   o r   h ig h ly   n o n - Gau s s ian   in p u ts   f o r   lin ea r   s y s tem s ,   Kitan id is   Kalm an   f i lter   ( KKF)   was  d ev elo p ed   [ 2 1 ].   E x ten d ed   v er s io n   o f   Kitan id is   Kalm an   f ilter   ( E KKF)   f o r   n o n lin ea r   s y s tem s   h as  b ee n   also   u s ed   f o r   s t ate   an d   p ar am eter   esti m atio n   [ 2 2 ] .   State  an d   n o is e   co v ar ian ce   m atr ices  in   E KF  w er s elec ted   b y   d if f e r en tial  ev o lu tio n   alg o r ith m s   [ 2 3 ] .   I n   d esig n   o f   s tato r   cu r r en t   Kalm an   f ilter s ,   d is cr ete - tim m o d els  o f   in d u ctio n   g e n er a to r   wer o b tain e d   b y   u tili zin g   E u ler   d if f er en ce     m eth o d   [ 2 4 ,   2 5 ].   Flu x   a n d   s p ee d   ar e   esti m ated   u s in g   f lu x   m o d els - b ased   E KF  [ 2 6 ] .   Fau lts   d etec tio n   ar e   im p lem en ted   b y   an   I m o d el - b ased   E KF  [ 2 7 ] .   Gen etic  al g o r ith m   is   co m b in ed   with   an   I M   m o d el - b ase d   E KF  to   tu n e   n o is m atr ices  [ 2 8 ] .   C u b atu r Kalm a n   Fil ter   esti m ates  lo ad   to r q u u s in g   I s tate  s p a ce   m o d el   [ 2 9 ].   An   I m o d el - b ased   ad ap tiv alg o r ith m   is   ad d ed   to   u p d ate  s y s tem   n o is co v ar ian ce   m atr ix   in   E KF   [ 3 0 ] .   Sp ee d ,   lo ad   to r q u e,   an d   ef f icien cy   ar esti m a ted   b y   an   I m o d el - b ased   E KF  [ 3 1 ] .   Stato r   cu r r e n ts ,   r o to r   f lu x es,   lo a d   in clu d in g   v is co u s   f r ictio n   ar esti m ated   u s in g   E KF  an d   UK alg o r ith m s   [ 3 2 ] .   I n   th p ap er p r im itiv KF  is   u tili ze d   f o r   th e   filt r atio n   o f   s t ato r   cu r r en t   v ec to r   co m p o n e n ts   in   ca s o f   u n k n o w n   I M   m o d el .   T h p a p er   is   o r g an ized   in   th s ec tio n   s tr u ctu r e in tr o d u ctio n - c o n tr o s tr u ctu r o f   in d u cti o n   m o t o r   d r iv u s in g   Kalm an     f ilter - s im u latio n   r esu lts - co n cl u s io n s .       2.   CO NT RO L   ST R UCTU RE   O F   I NDUC T I O M O T O DRIV E   USI NG   K AL M AN  F I L T E R   Fig u r 1   s h o ws th p r o p o s ed   I d r iv s tr u ctu r u s in g   Kalm an   Fil ter .   T h is   s tr u ctu r is   m o d if ied   f r o m   o n in   [ 2 ] with   in s er tio n   o f   KF  b lo ck   b etwe en   T 3 /2   b lo c k   a n d   s ig n al  ca lcu latio n   b lo ck .   T h b lo ck   co m p u tes  o r ien tin g   a n g le  ,   m a g n itu d o f   s tato r   f lu x   v ec to r   s ,   a n d   ele ctr o m ag n etic  to r q u e   T e   ac c o r d in g   to   ( 1 - 5 ) :      = (   _  )    ( 1 )      = (   _  )    ( 2 )     =  1 (   )   ( 3 )     =  2 +  2   ( 4 )     = 1 . 5 (   _    _  )   ( 5 )     I n   Fig u r 1 ,   Kalm an   f ilter   is   u s ed   to   esti m ate  s ta to r   cu r r en v e cto r   co m p o n en ts ,   an d   o th e r   b lo ck s   wer d escr ib ed   in   [ 2 ] .   B ec au s o f   u n k n o w n   I m ath em atica m o d el,   t h e v o lu tio n   o f   th e s co m p o n en ts   f r o m   tim e   1   to   tim     is   s im p lifie d   ac co r d in g   t o   ( 6 ) :     = 1 + 1   ( 6 )     wh er = [   ] s tate  v ec to r ,   F   is   th s tate  tr an s itio n   m atr ix   ap p lied   t o   th p r e v io u s   s tate  v ec to 1 1   i s   th n o is v ec to r   th at  i s   a s s u m ed   to   b ze r o - m ea n   Gau s s ian   with   th co v ar ian ce   = 2 .   T h r elatio n s h ip   b etwe en   th e   s tate   v ec to r   an d   its   m ea s u r em en t     at  th cu r r e n t tim s tep     is   ex p r ess ed   b y :     = +   ( 7 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l         P u ls e - w id th   mo d u la tio n   d ir ec t to r q u co n tr o l in d u ctio n   mo to r   d r ive  w ith   K a lma n   filt e r   ( H.   H.   V o )   279   wh er   is   th m ea s u r em en m atr ix   is   th m ea s u r em e n n o is v ec to r   th at  is   ass u m ed   t o   b e   ze r o - m ea n   Gau s s ian   with   th co v a r ian ce   = 2 .   P r ed ictio n   a n d   u p d ate  s tag es  o f   Kalm an   f ilter   alg o r ith m   ar e   co m p u ted   ac co r d in g   to   ( 8 ) ( 9 )   an d   ( 1 0 - 1 3 )   r esp ec tiv ely :     ̃ = ̂ 1   ( 8 )     ̃ = ̂ 1 +   ( 9 )     ̃ = ̃   ( 1 0 )     = ̃ ( ̃ + ) 1   ( 1 1 )     ̂ = ̃ + ̃   ( 1 2 )     ̂ = ( ) ̃   ( 1 3 )     wh er ̂ esti m ated   s tate  v ec to r ;   an d   ̃ p r ed icted   s tate  v ec to r .           Fig u r 1 .   C o n tr o l stru ctu r o f   PW M - DT C   I d r iv with   Kal m an   f ilter       3.   SI M UL A T I O R E S UL T S   T wo   d r iv e   s tr u ctu r es  with out   an d   with   Kalm an   f ilter in g   wer s im u lated   u s in g   Ma tlab - Simu lin k .     T ab le  1   lis ts   p ar am eter s   o f   s i m u lated   in d u ctio n   m o to r .   I n   o r d er   to   o b tain   r ated   v o ltag e ,   D C   lin k   is   ch o s en   with   v o ltag Vd c   5 4 0   V.   S p ee d   c o n tr o ller   h as  p r o p o r tio n al   g ain   K P   1 . 5 ,   i n teg r al  tim e   co n s tan T I   0 . 0 5   s ,   lim its   o f   o u t p u t   ± 1 0   N m.   T h co n tr o l ler   is   tu n ed   b y   f in d i n g   cr itical  v alu o f   t h p r o p o r tio n al  co m p o n en [ 3 3 ] ,   an d   th e   in teg r al  co m p o n en o f   th s p e ed   co n tr o ller   is   s et  to   ze r o   w h en ev er   o n o f   two   lim its   o f   r ef er en ce   to r q u e   is   r ea ch ed .   T h s witch in g   f r e q u e n cy   o f   s p ac v ec to r   PW M   is   2 0   k Hz.   T im e   g r ap h s   of   p h y s i ca q u an titi es  wer e   ar ch iev ed   f r o m   th s im u lated   s tr u ctu r es  at  th ju m p   o f   lo ad   to r q u e   J TL     ( s ee   Fig u r e   2 )   in   ca s o f   d if f er e n v alu es  o f   2   an d   2 .       T ab le  1 .   Par am eter s   o f   s im u lated   in d u ctio n   m o t o r   P a r a me t e r   V a l u e   R a t e d   p o w e r   2 . 2   k W   R a t e d   s p e e d   1 4 2 0   r p m   R a t e d   v o l t a g e   2 3 0   V / 4 0 0   V   R a t e d   t o r q u e     1 4 . 8   N m   N u mb e r   o f   p o l e   p a i r s   2   M o me n t   o f   i n e r t i a   0 . 0 0 4 7   k g   m 2   S t a t o r   r e s i st a n c e   3 . 1 7 9   S t a t o r   i n d u c t a n c e   0 . 2 0 9   H   M a g n e t i z i n g   i n d u c t a n c e   0 . 1 9 2   H   R o t o r   r e si s t a n c e   2 . 1 1 8   R o t o r   t i me  c o n s t a n t   0 . 0 9 8 7 s       T h in teg r al  tim a b s o lu te  er r o r   ( I T AE )   f o r   tw o   I M   d r iv e   s tr u ctu r es  ar lis ted   in   T ab le s   2 - 8 .   Fo r   s im p licity ,   ab b r e v iatio n s   KF,   NF   r esp ec tiv ely   d en o te   d r i v s tr u ctu r es  with   Kalm a n   f ilt er in g   a n d   with o u Kalm an   f ilter in g .   I n   m o s ca s es,  I T AE   f o r   KF  is   s m aller   th an   th at  f o r   NF.  T h er a r 1 4   ca s e s   th at  I T AE   f o r   KF  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    I SS N :   1 6 9 3 - 6 9 3 0   T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l Vo l.  19 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 2 1 :    2 7 7   -   2 8 4   280   is   lar g er   th a n   7 5 o f   th at   f o r   NF,  th ey   all   ar with   s m all  v al u es  o f     2   an d   2 .   T h er e   ar e   1 2 0   ca s es  th at  I T AE   f o r   KF  is   s m aller   th an   h alf   o f   th at  f o r   NF,  esp ec ially   in   T a b le   8,   I T AE   f o r   KF  is   o n ly   5 . 3 o f   th at  f o r   NF  in   ca s o f   2 = 2 = 2 .   C o u r s es  o f   s p ee d   a n d   to r q u e,   s tato r   c u r r en t,   an d   s tato r   f lu x   in   th ca s a r s h o wn   in   Fig u r es   3 - 5.       T ab le  2 I T AE   in   ca s o f   J TL   =   0   Nm     2 = 0 ,     NF   2 = 0 ,     KF   2 = 0 . 25 ,     NF   2 = 0 . 25 ,     KF   2 = 0 . 5 ,     NF   2 = 0 . 5 ,     KF   2 = 1 . 0 ,     NF   2 = 1 . 0 ,     KF   2 = 2 . 0 ,     NF   2 = 2 . 0 ,     KF   2 = 0   0 . 0 3 4 9   0 . 0 3 4 6   0 . 0 7 2 5   0 . 0 3 7 7   0 . 1 2 3 9   0 . 0 4 5 5   0 . 2 3 2 2   0 . 0 6 3 6   0 . 4 5 6 5   0 . 1 0 6 9   2 =   0 . 2 5   0 . 0 7 4 1   0 . 0 4 3 6   0 . 1 2 5 3   0 . 0 5 0 6   0 . 1 7 7 8   0 . 0 5 9 2   0 . 2 8 9 6   0 . 0 7 7 1   0 . 5 1 1 5   0 . 1 1 9 0   2 =   0 . 5   0 . 1 2 8 0   0 . 0 5 8 5   0 . 1 7 9 5   0 . 0 6 5 9   0 . 2 3 4 4   0 . 0 7 2 5   0 . 3 4 6 3   0 . 0 9 1 6   0 . 5 6 4 7   0 . 1 3 3 3   2 =   1 . 0   0 . 2 3 8 6           0 . 0 8 8 6   0 . 2 9 4 5   0 . 0 9 6 2   0 . 3 4 8 8   0 . 1 0 4 8   0 . 4 6 0 6   0 . 1 2 4 2   0 . 6 7 0 0   0 . 1 6 1 8   2 =   2 . 0   0 . 4 6 8 5   0 . 1 5 5 0   0 . 5 2 1 0   0 . 1 6 1 4   0 . 5 7 2 3   0 . 1 6 9 8   0 . 6 7 5 2   0 . 1 8 6 1   0 . 8 7 8 1   0 . 2 2 4 6       T ab le  3 I T AE   in   ca s o f   J TL   =   1   Nm     2 = 0 ,     NF   2 = 0 ,     KF   2 = 0 . 25 ,     NF   2 = 0 . 25 ,     KF   2 = 0 . 5 ,     NF   2 = 0 . 5 ,     KF   2 = 1 . 0 ,     NF   2 = 1 . 0 ,     KF   2 = 2 . 0 ,     NF   2 = 2 . 0 ,     KF   2 = 0   0 . 0 4 7 5   0 . 0 4 7 4   0 . 0 8 6 3   0 . 0 5 1 3   0 . 1 3 8 3   0 . 0 5 8 8   0 . 2 5 0 1   0 . 0 7 7 0   0 . 4 7 3 7   0 . 1 2 0 1   2 =   0 . 2 5   0 . 0 8 7 9   0 . 0 5 6 8   0 . 1 3 9 6   0 . 0 6 3 9   0 . 1 9 4 6   0 . 0 7 2 6   0 . 3 0 6 9   0 . 0 9 0 2   0 . 5 2 6 0   0 . 1 3 2 3   2 =   0 . 5   0 . 1 4 2 3   0 . 0 7 1 6   0 . 1 9 6 6   0 . 0 7 9 3   0 . 2 5 2 4   0 . 0 8 6 3   0 . 3 6 4 4   0 . 1 0 5 2   0 . 5 8 2 3   0 . 1 4 7 2   2 =   1 . 0   0 . 2 5 6 8   0 . 1 0 2 2   0 . 3 1 2 1   0 . 1 0 9 9   0 . 3 6 7 5   0 . 1 1 8 7   0 . 4 7 8 1   0 . 1 3 8 4   0 . 6 9 4 5   0 . 1 7 6 1   2 =   2 . 0   0 . 4 8 6 3   0 . 1 6 9 5   0 . 5 3 6 6   0 . 1 7 5 6   0 . 5 9 0 0   0 . 1 8 4 6   0 . 6 9 8 4   0 . 2 0 1 1   0 . 9 0 8 8   0 . 2 3 8 9       T ab le  4 I T AE   in   ca s o f   J TL   =   3   Nm     2 = 0 ,     NF   2 = 0 ,     KF   2 = 0 . 25 ,     NF   2 = 0 . 25 ,     KF   2 = 0 . 5 ,     NF   2 = 0 . 5 ,     KF   2 = 1 . 0 ,     NF   2 = 1 . 0 ,     KF   2 = 2 . 0 ,     NF   2 = 2 . 0 ,     KF   2 = 0   0 . 0 7 6 2   0 . 0 7 6 2   0 . 1 1 2 7   0 . 0 7 8 6   0 . 1 6 3 5   0 . 0 8 6 0   0 . 2 6 9 8   0 . 1 0 3 5   0 . 4 8 8 1   0 . 1 4 5 5   2 =   0 . 2 5   0 . 1 1 5 1   0 . 0 8 4 8   0 . 1 6 5 4   0 . 0 9 1 8   0 . 2 1 6 3   0 . 1 0 0 2   0 . 3 2 6 0   0 . 1 1 6 8   0 . 5 4 3 7   0 . 1 5 6 6   2 =   0 . 5   0 . 1 6 8 8   0 . 1 0 0 6   0 . 2 1 8 7   0 . 1 0 8 0   0 . 2 7 2 8   0 . 1 1 3 9   0 . 3 8 2 0   0 . 1 3 1 4   0 . 5 9 8 0   0 . 1 7 0 6   2 =   1 . 0   0 . 2 7 8 0   0 . 1 3 2 2   0 . 3 3 2 4   0 . 1 3 9 1   0 . 3 8 6 1   0 . 1 4 6 5   0 . 4 9 3 4   0 . 1 6 4 1   0 . 7 0 9 0   0 . 1 9 8 9   2 =   2 . 0   0 . 5 0 4 2   0 . 1 9 9 7   0 . 5 5 7 1   0 . 2 0 5 1   0 . 6 0 8 9   0 . 2 1 2 7   0 . 7 1 6 6   0 . 2 2 7 3   0 . 9 4 6 5   0 . 2 6 2 3       T ab le  5 I T AE   in   ca s o f   J TL   =   5   Nm     2 = 0 ,     NF   2 = 0 ,     KF   2 = 0 . 25 ,     NF   2 = 0 . 25 ,     KF   2 = 0 . 5 ,     NF   2 = 0 . 5 ,     KF   2 = 1 . 0 ,     NF   2 = 1 . 0 ,     KF   2 = 2 . 0 ,     NF   2 = 2 . 0 ,     KF   2 = 0   0 . 1 0 1 4   0 . 1 0 1 3   0 . 1 4 1 0   0 . 1 0 5 1   0 . 1 9 5 9   0 . 1 1 3 0   0 . 3 0 7 7   0 . 1 3 2 1   0 . 5 3 3 3   0 . 1 7 8 7   2 =   0 . 2 5   0 . 1 4 3 1   0 . 1 1 2 2   0 . 1 9 7 8   0 . 1 1 9 2   0 . 2 5 2 8   0 . 1 2 7 8   0 . 3 6 5 6   0 . 1 4 7 4   0 . 5 9 0 5   0 . 1 9 2 2   2 =   0 . 5   0 . 2 0 1 0   0 . 1 2 8 4   0 . 2 5 5 1   0 . 1 3 6 0   0 . 3 1 0 8   0 . 1 4 3 4   0 . 4 2 2 3   0 . 1 6 4 1   0 . 6 4 9 4   0 . 2 0 8 7   2 =   1 . 0   0 . 3 1 6 3   0 . 1 6 2 4   0 . 3 7 1 9   0 . 1 7 1 2   0 . 4 2 6 1   0 . 1 8 0 3   0 . 5 3 8 8   0 . 2 0 0 1   0 . 7 6 7 0   0 . 2 4 2 0   2 =   2 . 0   0 . 5 4 9 6   0 . 2 3 7 0   0 . 6 0 5 8   0 . 2 4 3 4   0 . 6 6 3 1   0 . 2 5 2 6   0 . 7 7 4 9   0 . 2 7 1 1   0 . 9 9 6 2   0 . 3 1 3 9       T ab le  6 I T AE   in   ca s o f   J TL   =   7   Nm     2 = 0 ,     NF   2 = 0 ,     KF   2 = 0 . 25 ,     NF   2 = 0 . 25 ,     KF   2 = 0 . 5 ,     NF   2 = 0 . 5 ,     KF   2 = 1 . 0 ,     NF   2 = 1 . 0 ,     KF   2 = 2 . 0 ,     NF   2 = 2 . 0 ,     KF   2 = 0   0 . 1 2 8 0   0 . 1 2 7 9   0 . 1 6 6 4   0 . 1 3 2 7   0 . 2 1 7 9   0 . 1 4 0 5   0 . 3 2 8 2   0 . 1 6 0 1   0 . 5 6 3 5   0 . 2 0 6 3   2 =   0 . 2 5   0 . 1 6 8 8   0 . 1 3 9 8   0 . 2 1 9 6   0 . 1 4 6 5   0 . 2 7 1 9   0 . 1 5 5 0   0 . 3 8 8 6   0 . 1 7 4 0   0 . 6 1 7 0   0 . 2 1 8 7   2 =   0 . 5   0 . 2 2 2 8   0 . 1 5 6 7   0 . 2 7 4 2   0 . 1 6 3 8   0 . 3 3 0 8   0 . 1 7 0 8   0 . 4 4 8 9   0 . 1 8 9 8   0 . 6 7 2 5   0 . 2 3 3 6   2 =   1 . 0   0 . 3 3 6 5   0 . 1 9 1 4   0 . 3 9 4 4   0 . 1 9 8 7   0 . 4 5 2 0   0 . 2 0 6 6   0 . 5 6 7 1   0 . 2 2 4 9   0 . 7 8 1 2   0 . 2 6 3 3   2 =   2 . 0   0 . 5 7 7 1   0 . 2 6 4 6   0 . 6 2 8 3   0 . 2 7 0 6   0 . 6 8 2 4   0 . 2 7 8 1   0 . 7 8 8 9   0 . 2 9 2 8   1 . 0 1 9 8   0 . 3 3 1 3       T ab le  7 I T AE   in   ca s o f   J TL   =   8   Nm     2 = 0 ,     NF   2 = 0 ,     KF   2 = 0 . 25 ,     NF   2 = 0 . 25 ,     KF   2 = 0 . 5 ,     NF   2 = 0 . 5 ,     KF   2 = 1 . 0 ,     NF   2 = 1 . 0 ,     KF   2 = 2 . 0 ,     NF   2 = 2 . 0 ,     KF   2 = 0   0 . 1 4 1 3   0 . 1 4 1 4   0 . 1 8 0 1   0 . 1 4 6 4   0 . 2 3 1 1   0 . 1 5 3 7   0 . 3 4 2 4   0 . 1 7 2 9   0 . 5 7 0 4   0 . 2 2 0 7   2 =   0 . 2 5   0 . 1 8 2 2   0 . 1 5 4 3   0 . 2 3 2 4   0 . 1 6 0 7   0 . 2 8 6 2   0 . 1 6 8 8   0 . 4 0 1 6   0 . 1 8 7 9   0 . 6 2 6 0   0 . 2 3 4 4   2 =   0 . 5   0 . 2 3 6 0   0 . 1 7 1 7   0 . 2 8 8 5   0 . 1 7 8 8   0 . 3 4 5 4   0 . 1 8 5 8   0 . 4 6 0 4   0 . 2 0 4 8   0 . 6 9 0 5   0 . 2 5 1 1   2 =   1 . 0   0 . 3 5 1 6   0 . 2 0 8 5   0 . 4 0 8 8   0 . 2 1 6 1   0 . 4 6 4 9   0 . 2 2 4 1   0 . 5 7 7 2   0 . 2 4 3 7   0 . 8 4 0 4   0 . 2 8 4 5   2 =   2 . 0   0 . 5 9 2 6   0 . 2 8 7 6   0 . 6 5 2 1   0 . 2 9 4 2   0 . 7 1 5 4   0 . 3 0 2 8   0 . 8 6 9 0   0 . 3 1 9 4   1 . 3 6 1 3   0 . 3 5 9 8       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T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l         P u ls e - w id th   mo d u la tio n   d ir ec t to r q u co n tr o l in d u ctio n   mo to r   d r ive  w ith   K a lma n   filt e r   ( H.   H.   V o )   281   T ab le  8 I T AE   in   ca s o f   J TL   =   9   Nm     2 = 0 ,     NF   2 = 0 ,     KF   2 = 0 . 25 ,     NF   2 = 0 . 25 ,     KF   2 = 0 . 5 ,     NF   2 = 0 . 5 ,     KF   2 = 1 . 0 ,     NF   2 = 1 . 0 ,     KF   2 = 2 . 0 ,     NF   2 = 2 . 0 ,     KF   2 = 0   0 . 1 5 5 4   0 . 1 5 5 7   0 . 1 9 4 4   0 . 1 6 1 4   0 . 2 5 0 4   0 . 1 6 9 2   0 . 3 8 8 4   0 . 1 8 9 9   0 . 9 1 2 6   0 . 2 4 3 0   2 =   0 . 2 5   0 . 1 9 8 3   0 . 1 7 1 2   0 . 2 5 3 3   0 . 1 7 8 3   0 . 3 1 6 6   0 . 1 8 7 1   0 . 4 8 1 1   0 . 2 0 8 1   1 . 3 3 9 4   0 . 2 6 0 0   2 =   0 . 5   0 . 2 5 8 8   0 . 1 9 1 8   0 . 3 2 2 8   0 . 1 9 9 5   0 . 4 0 2 4   0 . 2 0 7 2   0 . 5 9 2 2   0 . 2 2 9 6   1 . 9 7 1 1   0 . 2 8 0 7   2 =   1 . 0   0 . 4 2 3 1   0 . 2 3 6 5   0 . 5 1 5 2   0 . 2 4 5 8   0 . 6 3 0 1   0 . 2 5 5 8   1 . 0 7 7 1   0 . 2 7 7 8   3 . 6 8 4 2   0 . 3 2 6 7   2 =   2 . 0   1 . 4 0 3 7   0 . 3 4 2 0   1 . 9 3 1 3   0 . 3 5 1 3   2 . 5 9 4 9   0 . 3 6 2 9   4 . 2 3 5 3   0 . 3 8 7 3   8 . 4 1 5 2   0 . 4 4 4 8       I n   o r d er   to   ev al u ate  th p er f o r m an ce   o f   s im u lated   I d r iv e   s tr u ctu r es,   th I T AE   c r iter io n   is   u tili ze d T h I T AE   in d ex   h as  th e   ad v a n tag es  o f   p r o d u cin g   s m aller   o v er s h o o ts   a n d   o s cillatio n s   th a n   th e   in teg r al   o f   th e   ab s o lu te  er r o r   ( I AE )   o r   t h in t eg r al  s q u ar e   er r o r   ( I SE )   in d ic es  [ 3 4 ] .   I n   th is   s itu atio n ,   it   is   m o d if ied   ac co r d i n g     to   ( 1 4 ) :       = | ( ) |  2 0   ( 1 4 )           Fig u r 2 R ef er e n ce   s p ee d   ( u p p er ) ,   a n d   lo a d   to r q u with   J TL   5   Nm           Fig u r 3 .   Sp ee d s   ( u p p er ) ,   a n d   to r q u es with   J TL   9   Nm ,   2 = 2 2 = 2           Fig u r 4 .   Stato r   c u r r e n ts   with   NF ( u p p er )   an d   KF w ith   J TL   9   Nm ,   2 = 2 2 = 2   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    I SS N :   1 6 9 3 - 6 9 3 0   T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l Vo l.  19 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 2 1 :    2 7 7   -   2 8 4   282   I t is ea s y   to   s ee   th at  s tar tin g   d u r atio n   f o r   NF is sh o r ter   th an   th at  f o r   KF ( s ee   Fig u r e   3 ) .   T h r ea s o n   f o r   th is   p r o b lem   is   Kalm an   f ilter   r ed u ce s   r ip p le  o f   s tato r   cu r r en t   ( s ee   Fig u r e   4)   an d   ev e n   r ip p le  o f   s tato r   f lu x     ( s ee   Fig u r e   5 ) ,   a n d   th e r ef o r e ,   it  len g th en s   p r o ce s s   o f   r ea ch in g   r ated   v alu o f   s tato r   f lu x   an d   lim it  o f   s tato r   c u r r en t.  I n   Fi g u r e   2 ,   at  tim o f   lo ad   ac tiv atio n ,   lar g n eg ativ in s tan tan eo u s   d ev iatio n   o f   m o to r   to r q u a n d   lo a d   to r q u m ak es   m o t o r   s p ee d   d e cr ea s q u ick ly   f o r   b o th   NF  an d   KF.  Af ter   th is   tim e,   f o r   NF,  u n f ilter ed   s tato r   cu r r en ts   co n tin u to   g iv h ig h   r ip p le  o f   m o t o r   to r q u w h ich   i n d ir ec tly   len g th e n s   th is   d ec r em en ( s ee   Fig u r e   3 ) .   Un d er s h o o t   af ter   lo ad   ac tiv ati o n   o f   s p ee d   r esp o n s es  f o r   NF   an d   KF  is   1 7 . 2   r p m   an d   5 . 1   r p m   r esp ec tiv ely .   R ip p les  o f   s tato r   f lu x   m ag n itu d in   th f ir s an d   s ec o n d   h alf   o f   th co u r s ( FS HC )   f o r   KF  ar 6 . 0 an d   8 . 8 s m aller   r esp ec tiv ely   th an   th o s f o r   NF.  Mo to r   to r q u r ip p le  in   th FS H C   f o r   KF   ar r ed u ce d   b y   3 9 . 9 an d   2 5 . 7 co m p a r ed   to   th o s f o r   NF.  E s p ec ially ,   r ip p le  o f   s tato r   cu r r en m ag n itu d in   th FS H C   f o r   KF  i s   3 . 3   tim es   an d   2 . 6   tim es lo wer   r esp ec ti v e ly   th an   th o s f o r   NF.             Fig u r 5 .   Stato r   f lu x es with   N F ( u p p er )   an d   KF w ith   J TL   9   Nm ,   2 = 2 2 = 2       4.   CO NCLU SI O N S   T h PW M - DT C   I d r iv e   s tr u ctu r e   u s in g   s im p lifie d   Kalm an   f ilter   f o r   s tato r   cu r r en f iltra tio n   in   ca s o f   u n k n o wn   I m o d el  was   p r esen ted   in   th p ap er .   Simu lati o n s   wer ca r r ied   o u with   d if f er en v alu es  o f   lo ad   to r q u ju m p ,   n o is co v ar ian c es.  T h e   p r o p o s ed   d r iv s tr u ctu r g av s ig n if ican tly   s m all er   I T AE   p er f o r m a n ce   in d ex   th an   th co n v en tio n al  d r iv s tr u ctu r e,   esp ec ially   at  h i g h   lev els  o f   n o is co v ar ian ce s .   T h E KF  o r   UKF  with   k n o wled g e   o f   I m ath e m atica m o d el  ca n   b u tili ze d   t o   o b tain   h ig h er   f iltra tio n   ef f icien cy .   R o b u s co n tr o l,  in tellig en co n t r o o r   s en s o r le s s   co n tr o tech n iq u es  ca n   b ap p lied   f o r   I d r iv with   f ilter ed   s tato r   cu r r en t   co m p o n en ts .       RE F E R E NC E S     [1 ]   P .   Va s,  S e n so rles s Ve c to a n d   D irec To rq u e   Co n tro l ,   Ox fo rd O x fo rd   Un ive rs it y   Pre ss ,   1 9 9 8 .   [2 ]   P .   Bra n d ste tt e r ,   e t   a l . I n d u c ti o n   m o to r   d r iv e   wit h   P WM   d irec to rq u e   c o n tr o l, ”  2 0 1 7   1 8 th   I n ter n a t io n a S c ien ti f ic   Co n fer e n c e   o n   El e c tric P o we r E n g in e e rin g   (EP E) ,   p p .   1 - 5 ,   M a y   2 0 1 7 .   [3 ]   S .   S .   Ha k a m i,   I.   M .   Als o fy a n a n d   K.   Lee ,   To r q u e   r ip p le  re d u c ti o n   a n d   flu x - d r o o p   m i n imiz a ti o n   o f   D TC  wit h   imp ro v e d   i n terle a v in g   CS F TC  o f   IM   F e d   b y   t h re e - lev e NPC  i n v e rter ,   IEE Acc e ss ,   v o l.   7 ,   p p .   1 8 4 2 6 6 - 1 8 4 2 7 5 ,   De c e m b e 2019.   [4 ]   M .   De p e n b ro c k ,   US4 6 7 8 2 4 8   d ir e c se lf - c o n tro o th e   f lu x   a n d   ro tary   m o m e n t   o f   a   ro tary - f ield   m a c h in e , ”  U n it e d   S ta tes   P a ten t ,   Oc t o b e r   1 9 8 4 .   [5 ]   M .   De p e n b r o c k ,   DE3 4 3 8 5 0 4   (A 1 -   M e th o d   a n d   De v ice   fo Co n t ro ll in g   o a   R o tatin g   F iel d   M a c h i n e ,   Eu ro p e a n   Pa ten Of fi c e Oc t o b e r   1 9 8 4 .   [6 ]   I.   Tak a h a sh i T.   N o g u c h i,   " n e w   q u ic k - re sp o n se   a n d   h ig h - e fficie n c y   c o n tr o stra teg y   o f   a n   i n d u c ti o n   m o t o r ,   IEE E   T ra n sa c ti o n o n   In d u stry   A p p li c a ti o n s ,   v o l.   IA - 2 2 ,   n o .   5 ,   p p .   8 2 0 - 8 2 7 ,   S e p t e m b e 1 9 8 6 .   [7 ]   B.   S .   Ku m a r,   R.   A.  G u p ta R.   Ku m a r,   12 - se c to m e th o d o lo g y   o t o rq u e   rip p le  re d u c ti o n   in   a   d irec to rq u e   c o n tro ll e d   in d u c ti o n   m o t o d riv e , ”  2 0 0 6   S IC E - ICAS I n ter n a ti o n a l   J o i n Co n f e re n c e ,   p p .   3 5 8 7 - 3 5 9 2 ,   Oc to b e 2 0 0 6 .   [8 ]   P .   Bra n d ste tt e r,   P .   C h leb is  a n d   P .   P a lac k y ,   Dire c to rq u e   c o n tro o in d u c ti o n   m o to wit h   d irec c a lcu l a ti o n   o v o l tag e   v e c to r ,   Ad v a n c e s in   El e c trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g ,   v o l .   1 0 ,   n o .   4 ,   p p . 1 7 - 2 2 ,   N o v e m b e 2 0 1 0 .   [9 ]   S .   A.   Va e z i,   H.  Im a n - Ei n i   a n d   R.   Ra z i,   n e w   sp a c e   v e c to r   m o d u latio n   tec h n i q u e   fo r   re d u c i n g   sw it c h in g   l o ss e in   in d u c ti o n   m o t o r   DTC - S VM   sc h e m e , ”  2 0 1 9   1 0 th   In ter n a ti o n a P o we El e c tro n ics ,   Dr ive   S y ste ms   a n d   T e c h n o lo g ies   Co n fer e n c e   (PE DS T C) ,   p p .   1 8 4 - 1 8 8 ,   F e b r u a ry   2 0 1 9 .   [1 0 ]   R.   E.   Ka lma n ,   n e a p p ro a c h   t o   li n e a fil teri n g   a n d   p re d ict io n   p ro b lem s ,   T ra n sa c ti o n o f   th e   AS M E J o u rn a o f   Ba sic   En g in e e rin g ,   v o l .   8 2 ,   n o .   1 ,   p p .   3 5 - 4 5 ,   1 9 6 0 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l         P u ls e - w id th   mo d u la tio n   d ir ec t to r q u co n tr o l in d u ctio n   mo to r   d r ive  w ith   K a lma n   filt e r   ( H.   H.   V o )   283   [1 1 ]   R.   E.   Ka lma n   a n d   R.   S .   Bu c y ,   Ne re su lt in   li n e a fil terin g   a n d   p re d icti o n   th e o r y ,   T ra n sa c ti o n o th e   A S M E J o u rn a o B a sic   En g in e e rin g ,   v o l .   8 3 ,   n o .   1 ,   p p .   9 5 - 1 0 8 ,   M a rc h   1 9 6 1 .   [1 2 ]   F .   Au g e r ,   e t   a l. In d u strial  a p p l ica ti o n o f   th e   Ka lma n   fil ter :   re v i e w ,   IEE T ra n s a c ti o n o n   In d u st ria E lec tro n ics v o l.   6 0 ,   n o .   1 2 ,   p p .   5 4 5 8 - 5 4 7 1 ,   D e c e m b e 2013.   [1 3 ]   S .   P e n g ,   e a l. S tate   o f   c h a rg e   e stim a ti o n   o f   b a tt e ry   e n e rg y   st o ra g e   sy ste m b a se d   o n   a d a p ti v e   u n sc e n ted   Ka lma n   fil ter wit h   a   n o ise   sta ti stics   e stim a to r ,   IEE E   Acc e ss ,   v o l .   5 ,   p p .   1 3 2 0 2 - 1 3 2 1 2 ,   Ju l y   2 0 1 7 .   [1 4 ]   H.  Ah m a d ,   N .   A.   Oth m a n   a n d   M .   S .   Ra m li ,   s o lu t io n   t o   p a rti a o b se rv a b il it y   i n   e x te n d e d   k a lma n   f il t e m o b il e   r o b o t   n a v ig a ti o n ,   T E L KOM NIKA   T e lec o mm u n ica t io n   Co m p u t in g   El e c t ro n ics   a n d   Co n tro l ,   v o l .   1 6 ,   n o .   1 ,   p p .   1 3 4 - 1 4 1 ,   F e b ru a ry   2 0 1 8 .     [1 5 ]   S .   N.  A.  M .   Am in ,   e a l. Ka lma n   fil ter  e stim a ti o n   o imp e d a n c e   p a ra m e ters   fo m e d iu m   tran sm issio n   li n e ,   T EL KOM NIKA  T e lec o mm u n ic a ti o n   C o mp u ti n g   El e c tro n ics   a n d   Co n tro l ,   v o l .   1 6 ,   n o .   2 ,   p p .   9 0 0 - 9 0 8 ,   Ap r il  2 0 1 8 .     [1 6 ]   P .   B.   S o lan k i,   M .   Al - Ru b a iai  a n d   X.  Tan ,   " Ex ten d e d   Ka lma n   fil ter - b a se d   a c ti v e   a li g n m e n t   c o n tr o f o LE o p ti c a l   c o m m u n ica ti o n ,   IEE E/ AS M T r a n sa c ti o n o n   M e c h a tro n ics ,   v o l.   2 3 ,   n o .   4 ,   p p .   1 5 0 1 - 1 5 1 1 ,   A u g u st   2 0 1 8 .   [1 7 ]   Z.   Li n ,   H.  H.   T.   L iu   a n d   M .   W o tt o n ,   Ka lma n   fil ter - b a se d   larg e - sc a le  wild fire  m o n i to ri n g   wi th   a   s y ste m   o UAVs, ”  IEE T ra n sa c ti o n o n   In d u stri a El e c tro n ics ,   v o l.   6 6 ,   n o .   1 ,   p p .   6 0 6 - 6 1 5 ,   Ja n u a r 2 0 1 9 .   [1 8 ]   J.  Ha k k a ra in e n ,   e t   a l. Un d e rsa m p led   d y n a m ic   X - Ra y   t o m o g ra p h y   with   d ime n si o n   re d u c ti o n   Ka lma n   fil ter ,   IEE E   T ra n sa c ti o n o n   Co m p u t a ti o n a I ma g in g ,   v o l.   5 ,   n o .   3 ,   p p .   4 9 2 - 5 0 1 ,   S e p t e m b e r   2 0 1 9 .   [1 9 ]   B.   A.  M c El h o e ,   An   a ss e ss m e n o th e   n a v i g a ti o n   a n d   c o u rse   c o rre c ti o n f o a   m a n n e d   fly b y   o m a rs  o v e n u s ,   IEE E   T ra n s a c ti o n o n   Aer o sp a c e   a n d   E lec tro n ic S y ste ms ,   v o l.   AE S - 2 ,   n o .   4 ,   p p .   6 1 3 - 6 2 3 ,   J u ly   1 9 6 6 .   [2 0 ]   S .   J.  J u li e r   a n d   J.   K.  U h lma n n ,   Ne e x ten sio n   o f   th e   Ka lma n   f il t e to   n o n li n e a sy ste m s ,   Pro c .   S PIE   3 0 6 8 ,   S i g n a l   Pro c e ss in g ,   S e n so r F u sio n ,   a n d   T a rg e Rec o g n it i o n   VI ,   p p .   1 8 2 - 1 9 3 ,   Ju l y   1 9 9 7 .   [2 1 ]   P .   K.   Kitan i d is,   Un b ias e d   m in i m u m - v a rian c e   li n e a sta te  e stim a ti o n ,   Au t o ma t ica ,   v o l.   2 3 ,   n o .   6 ,   p p .   7 7 5 - 7 7 8 ,   No v e m b e 1 9 8 7 .   [2 2 ]   D.  Va rsh n e y ,   M .   Bh u sh a n   a n d   S .   C.   P a twa rd h a n ,   S tate   a n d   p a ra m e ter  e stim a ti o n   u sin g   e x ten d e d   k it a n id is  Ka lma n   fil ter ,   J o u rn a o Pr o c e ss   Co n tro l ,   v o l.   7 6 ,   p p .   9 8 - 1 1 1 ,   A p r il   2 0 1 9 .   [2 3 ]   E.   Zerd a li   a n d   M .   Ba ru t,   Th e   c o m p a riso n o o p ti m ize d   e x ten d e d   Ka lma n   fil ters   fo s p e e d - se n so rles c o n tro o f   in d u c ti o n   m o t o rs ,   IEE E   T ra n sa c ti o n o n   In d u stri a El e c tro n ics ,   v o l.   6 4 ,   n o .   6 ,   p p .   4 3 4 0 - 4 3 5 1 ,   Ju n e   2 0 1 7 .   [2 4 ]   K.  S .   Xia h o u ,   X.  Li n   a n d   Q.  H.   Wu ,   C u rre n t   se n so fa u lt - t o lera n c o n tro l   o f   DFIG u sin g   sta to r   c u rre n re g u lat o rs  a n d   Ka lma n   fil ter,”  2 0 1 7   I EE P o we r &   En e rg y   S o c iety   Ge n e ra M e e ti n g ,   p p .   1 - 5 ,   Ju l y   2 0 1 7 .   [2 5 ]   A.  A.  Tan v ir  a n d   A.  M e ra b e t,   Artifi c ial  n e u ra n e tw o rk   a n d   Ka lma n   fil ter  fo e stim a ti o n   a n d   c o n tr o in   sta n d a lo n e   in d u c ti o n   g e n e ra to win d   e n e r g y   DC  m icro g rid ,   En e rg ies ,   v o l.   1 3 ,   n o .   7 ,   Ap ril   2 0 2 0 .     [2 6 ]   U.  S y a m k u m a r   a n d   B.   Ja y a n a n d ,   re d u c e d   o r d e sm o o th i n g   fil t e fo s p e e d   e stim a ti o n   o t h re e   p h a se   in d u c ti o n   m o to r ,   T ENCON 2 0 1 7   -   2 0 1 7   IE EE   Reg i o n   1 0   Co n fer e n c e ,   p p .   1 7 4 9 - 1 7 5 4 ,   No v e m b e 2 0 1 7 .   [2 7 ]   A.  Ch a h m a n d   A.  Dj o u d i,   Dia g n o sis  o th e   i n d u c ti o n   m a c h in e   b y   th e   Ka lma n   fil ter ,   2 0 1 7   5 t h   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   El e c trica E n g in e e rin g   -   Bo u me rd e s (ICE E - B) ,   p p .   1 - 7 ,   Oc to b e 2 0 1 7 .   [2 8 ]   J.  M o h a n a   Lak sh m a n d   H.  N .   S u r e sh ,   Ac c u ra c y   imp ro v e m e n o i n d u c ti o n   m o to s p e e d   e stim a ti o n   u s in g   im p ro v ise d   tu n i n g   o f   e x te n d e d   Ka lma n   fi lt e t e c h n iq u e , ”  2 0 1 8   IEE E   1 3 th   I n ter n a ti o n a l   C o n fer e 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   (ICIIS ) ,   p p .   3 9 5 - 4 0 0 ,   2 0 1 8 .   [2 9 ]   K.  Ho r v á th ,   Cu b a tu re   Ka lma n   fil ter - b a se d   sp e e d   se n so rles c o n tr o l   o f   i n d u c ti o n   m a c h in e s , ”  2 0 1 8   2 0 t h   I n ter n a ti o n a l   S y mp o si u m o n   El e c tri c a Ap p a ra t u s a n d   T e c h n o lo g ies   (S IE L A) ,   p p .   1 - 4 ,   Ju n e   2 0 1 8 .   [3 0 ]   E.   Zerd a li ,   Ad a p ti v e   e x ten d e d   k a lma n   fil ter  f o sp e e d - se n s o rles c o n tro o i n d u c ti o n   m o to rs ,   IEE T ra n sa c ti o n s   o n   E n e rg y   Co n v e rs io n ,   v o l.   3 4 ,   n o .   2 ,   p p .   7 8 9 - 8 0 0 ,   Ju n e   2 0 1 9 .   [3 1 ]   A.  Tah e ri,   H.   Re n   a n d   M .   H.   Ho la k o o ie,  S e n so rles lo ss   m o d e c o n tro o t h e   six - p h a se   i n d u c ti o n   m o to i n   a ll   s p e e d   ra n g e   b y   e x ten d e d   Ka lma n   fi lt e r ,   IEE Acc e ss ,   v o l.   8 ,   p p .   1 1 8 7 4 1 - 1 1 8 7 5 0 ,   Ja n u a ry   2 0 2 0 .   [3 2 ]   R.   Yild iz,  M .   Ba r u a n d   E.   Zerd a li ,   c o m p re h e n siv e   c o m p a ris o n   o e x ten d e d   a n d   u n sc e n ted   K a lma n   fil ters   fo r   sp e e d - se n so rles c o n tro a p p li c a ti o n o in d u c t io n   m o to rs ,   IEE T ra n sa c ti o n o n   In d u stri a In f o r ma ti c s ,   v o l .   1 6 ,     n o .   1 0 ,   p p .   6 4 2 3 - 6 4 3 2 ,   O c to b e 2 0 2 0 .   [3 3 ]   A.  O’D wy e r,   Ha n d b o o k   o P a n d   P ID  c o n tr o ll e tu n n in g   ru les ,   L o n d o n Imp e ria l   Co ll e g e   Pre ss ,   2 0 0 9 .   [3 4 ]   D.  M a it i ,   e a l. Tu n in g   P ID   a n d   P I/λD δ   c o n tro l lers   u si n g   th e   i n teg ra t ime   a b so lu te  e rro c ri terio n , ”  2 0 0 8   4 t h   In ter n a t io n a C o n fer e n c e   o n   I n fo r ma ti o n   a n d   Au t o ma t io n   f o r S u sta i n a b il it y ,   p p .   4 5 7 - 4 6 2 ,   2 0 0 8 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        H a u   H u u   Vo   h o l d   a   P h D   d e g re e   fro m   Tec h n ica Un i v e rsity   o f   Os tr a v a   (VSB - TUO),  Cz e c h   Re p u b li c   i n   2 0 1 7 .   He   h a b e e n   wo rk in g   a a   Lec tu re a F a c u lt y   o E lec tri c a a n d   El e c tro n ics   En g i n e e rin g   ( F EE E),   T o n   D u c   Th a n g   Un iv e rsity   (TD TU),   Vie tn a m .   He   h a p u b li sh e d   1 0   c o n fe re n c e   p a p e rs  a n d   5   j o u r n a p a p e rs.   His  c u rre n t   re se a rc h   i n tere sts  a re   in telli g e n e lec tri c a d riv e s,  c o n tro th e o r y   a n d   r o b o ti c s.        Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                    I SS N :   1 6 9 3 - 6 9 3 0   T E L KOM NI KA   T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l Vo l.  19 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 2 1 :    2 7 7   -   2 8 4   284     Dun g   Q u a n g   Ng u y e n   re c e iv e d   h i M S c   d e g re e   fro m   T o m sk   P o ly tec h n ic  Un i v e rsity ,   T o m sk   Cit y ,   Ru ss ia  i n   2 0 1 2 .   He   is  n o w   a   P h S tu d e n a F E EE ,   TDTU ,   Vie tn a m .   His  re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   a p p l ica ti o n o Ka lma n   fil ter  in   c o n tro sy st e m s;  id e n ti fica ti o n   a n d   sy n th e sis i n   fra c ti o n a l,   d istri b u ted   p a ra m e ter sy ste m s; n o n - li n e a sy ste m P LC  a n d   S CAD A   sy ste m ,   in d u strial  c o m m u n ica ti o n   n e t wo rk s ,   ima g e   p r o c e ss in g .           Q u a n g   Th a n h   N g u y e n   h o l d   h is  M S c   d e g re e   fr o m   TDTU,   Vie tn a m   in   2 0 1 9 .   He   is  p re p a rin g   to   b e c o m e   a   P h S tu d e n t   a F EE E,   TDTU,   Vie tn a m .   His   re se a rc h   in tere sts  in c l u d e   a p p li c a ti o n s o f   in tell ig e n t   c o n tro l   in   e lec tri c a d ri v e s,  m icro c o n tr o ll e r,   ro b o ti c s,  S CAD A.         Cha u   S T h ien  Do n g   o b tain e d   h e P h d e g re e   fro m   VSB - TUO,  Cz e c h   Re p u b li c   in   2 0 1 7 .   S h e   is   n o d e a n   o F EE E,   TDTU ,   Vie tn a m .   S h e   h a p u b li sh e d   1 5   c o n fe re n c e   p a p e r s   a n d   5   jo u r n a p a p e rs.   He re se a rc h   in tere sts fo c u s o n   m o d e r n   c o n tro l   a n d   d riv e s.         Th in h   Co n g   Tr a n   c o m p lete d   h i P h d e g re e   a VSB - TUO,  Cz e c h   Re p u b li c   in   2 0 1 8 .   He   se rv e a s a   Lec tu re a F EE E,   TDTU,   Vie tn a m .   He   h a p u b li sh e d   8   c o n fe re n c e   p a p e rs  a n d   4   jo u r n a p a p e rs.  His  re se a rc h   in tere sts  a re   m icro c o n tro ll e sy ste m a n d   in tell ig e n e lec tri c a l   d riv e s.         Pa v e l   Br a n d ste tte r   h a s   c o m p let e d   h is   P h d e g re e   a Br n o   Un i v e rsity   i n   1 9 8 7 .   He   is  n o w   fu ll   p r o fe ss o a n d   d e a n   o f   F a c u lt y   o f   El e c tri c a E n g i n e e rin g   a n d   C o m p u ter   S c ien c e   a t     VSB - TUO,  Cz e c h   Re p u b li c .   He   h a p u b li sh e d   m o re   t h a n   5 0   c o n fe re n c e   p a p e rs  a n d   2 5   jo u r n a p a p e rs.  His  re se a rc h   in t e re sts  a re   in telli g e n m e th o d in   p o we e lec tro n ics   a n d   e lec tri c a d riv e s.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.