Int ern at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d  Co mput er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   9 , No .   5 ,  Octo ber   201 9,  pp. 352 2 ~3 530   IS S N: 20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ i j ece . v9 i 5 . pp3522 - 35 30          3522       Journ al h om e page :  http: // ia es core .c om/ journa ls /i ndex. ph p/IJECE   Predi ctive t or qu e contr ol o f  electr ic vehicl e       Moham med E l Amin  Ab del ko ui,  Abdel dje ba r  Ha z z ab   La bora toi re   de   R ec her che Com ma nde, Ana l y se   e t   Opt imis at ion   de s S y stèmes E lect ro - éne rgé ti qu es,     U nive rsité T AH RI  Moham ed  de   Bec har ,   Alg eria       Art ic le  In f o     ABSTR A CT   Art ic le  history:   Re cei ved   Dec   25 , 201 8   Re vised  Ma r   2 5 , 2 01 9   Accepte d  Apr   4 , 2 01 9       The   foll owing  a rti cle  rep r ese nts  the   dev el opm ent  of  a  tra c ti on  s ystem  of  an   el e ct ri ca l   veh ic l e   (EV)  that  consis t  of  two  Thre e - p hase   squire l - ca g e  induction   m otors  (IM)  tha t  per m it   the   dr iv e  of  th e  two  f ro nt  drivi ng   whee l s.  The  two   mo tors  are   controlle d   usin g  th e   Predicti ve   Tor que  Contro l  (P TC)  m et hod;   A  te chn ique  ba sed  on  th e  n e xt  step   pre d ic t i on  and  evalua t ion  of  the  el e ct rom agne t ic  torque   and  stat or  flux  In  a   cost  func ti on   in  orde r  to   det ermina te   the  inve rt er  sw it ch i ng  vector  th at   m ini m iz e  th e  er ror  bet we e n  ref ere n ce s  and   pre dicted  v al ues .   PTC  is  what  we  tri ed  to  und erl in e  in  th is  pape r,   so  we  e xpla in  be low  the   princ ip le   of  t he  m et hod;  and   the   s y stem  m at hemati c al   d e script ion  is  provide d.   An  el e ct ro nic   diff ere n ti a l  i s  appl ie d  o n   the   s y s te m   to  co ntrol   ind epe n d en tly   th e  spee d   of  the   two  whe el s  at   diff ere n t  oper ating  cond i ti ons  in  ord er  to  ch ara c te r iz e   the   dr ivi ng  wh ee l   s y st em  beha vior ,   the   rob ustness i n  ste ad y  state  and  in   tr an sient   st at e .   Ke yw or d s :   Dr i ving  w heels     Ele ct ro nic   d if f eren ti al     Ele ct ric  v e hicle   (E V)   Ind uction  m ac hin e  (I M )   Pr e dicti ve  t orq ue  c on t ro l   Copyright   ©   201 9   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Moh am m ed  El Am in A bdel koui,     Lab or at oi re  de R echerc he  C om m and e,   An al yse  et  O pt i m isa t ion   des  S yst è m es Elec tro - é nergéti ques,   U ni ver sit é T A HRI  M oh am ed ,   BP 417, Be c ha r  ( 0800 0),  Alge ria .   Em a il : dr .abde lkoui@ gm ail.co m       1.   INTROD U CTION     Ele ct ric  veh ic le s  (EV)  ha ve  gaine d  incr eas ing   popula rity   ov e r  the  la st  decad e  i n  the  autom otive  sect or ,   it   re pr e sents  a  ne w  al te rn at ive  t ow a rd s   w hich   to  t urn  to   en sure  pr ese r vation  of  the  e nvir on m ent  by   reducin g  em issi on s   ca us ed   by   the  us e  of  i nter nal  com busti on   e ngine   ve hicle s  ( ICVs ) ,  a nd  so l ving  energy   pro blem s  du e  to  t he  de pleti on  of  f os sil   fu e ls  [1 ,   2].  The   dev el op m ent  of  (E V’ s )  ha s  know n  a  sig nificant   adv a nce d  an d  get  enou gh   perform ance,  boost ed  by  the  big  i m pr ov em ent  and   dev el op m ent  of   el ect ric  m oto rs,   batte ries,  an d  high  co ntr ol  te chnolo gies.  Howev e r,   the  m os t  rem ark able  adv a ntage  of   t he  EV  is  that  we  can   con t ro l  the   m otor  to rque  m uch  m or e  quic kly  an d  preci s el y  com par i ng  with  c onve ntion al   (I C V’ s )  [ 3 ,   4].   Ind uction  m ac hin es  ( IM)  are   widely   us ed  in  (E V)   ap plica ti on s  due  to  th ei r  low  cost  an d  high  pe rform ances   and r obus t ness  and als o  f or th ei r  hi gh starti ng  to r qu e .   The  Direct  T orq ue  Con t ro l   (D TC)  re plac es  the  fiel d  ori ented  c on tr ol   (F OC)  in  hig h  dynam ic  app li cat io ns ,  t his  m et ho d  re qu i res  neit her   a  m od ulat or   nor  a n  inte rn al   current  P I  c ontrolle r.   T hese  featur e s   m ake  the  syst em   i m ple m entation   easi e r  an d  le ad  to   a  fast  dynam ic   resp onse.  H ow e ver,   du e   to  it s  str uc ture ,   the  m ai n  prob l e m s  of   t his  str at egy  are  t he  high  le vel  of  tor que  a nd   flu x  rip ples  a nd  th e  var ia ble  s witc hing   fr e qu e ncy.  Wh ic h  can  le a d  to  decr ease   the  c on t ro l  perform ances;  an d  in cr ease  noise s  an d  co n tr ol  di ff ic ulty   at   low  s peed   [5 - 7].  I n  the  la st  few   decad es ,   var io us   m et ho ds   were  pro pos e d  to  overc om e  these  dr a wb ac ks,   su c h  as  m ulti l evel  co nverter s,  arti fici al   int el li gen ce  te ch niques  a nd  fi xe d  s witc hing  f reque ncy  m od ulati on  te chn iq ues  li ke   the  sp ace  ve c tor  m od ulati on  (S VM ),   th os e  t echn i qu e s  al w ay s  In crea se  th e  con tr ol  al gor it h m   com plexity  lea ding to  an exte ns ive  softwa re/hard war e c ompu ta ti onal  r e qu irem ent [ 8].   The  m od el   pr edict ive  co ntr ol  (MPC)   m e thod  ha s  inc r eased  it s  stu dy   and   resea rc h  since  it s  introd uction  i nt o  the  fiel d  of  el ect rical   engi neer in g  in  t he   1980s  by  re searche rs  li nk ed  to  aca dem i a  and   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Predict iv e tor que c on tr ol  of elec tri c vehicl e ( Mo hamm e d El   Amin  Abdelk oui )   3523   industry,  MPC   is  m ai nly  us ed  to  in crease  t he  ef fici ency  a nd   pe rfor m ance  of   syst em ’s  respon ses   an d  t o  s olv e   pro blem s  of   a uto m at ion   an d  co ntr ol  of  a   wide  ra ng e   of   de vices  a nd  industrial   proc esses  that  pre sent  a  com plex  natu r e  [ 9],  MPC   c oncept  us es   a  s yst e m   m od el   to  pr e dict  the  f uture  syst em   s ta te s  in  disc rete  tim e   ste ps .  Re ce ntly ,  pr e dicti ve  tor qu e  co ntr ol  (P TC )  strat e gies  ha ve  rec ei ved   wide   at te ntion   i n  r es earc h  com m un it ie s  du e  to  t heir  int uiti ve  featu res,  easy   i m ple m e ntati on ,   an d  ea sy  inclusio n  of  no nlinearit ie s  an d  const raints  of  m od el   pr edict ive  co ntro l  (MP C)  [10,   11] .  It  is  a  te chn iqu e  base d  on   DTC  con t ro l  pri ncip le s  on   the  one   ha nd;  and  on   the  pre dicti on  of   t he  s ta tor  c urren t   a nd  fl ow  usi ng  t he  MPC   m et ho ds   on  the   oth er   ha nd,  to  al low  the  ca lc ulati on   of  the   torque  in  t he  nex t  insta nt,  a nd   al s o  to  pr e ve nt  the  f uture  beh a vior  a nd   r eact ion   of the syst em  i n order  to  i ncr e ase it s p e rfor m ance.   Ele ct ric  vh ic le s  con t r ol  te chni qu es  are  vast  fiel d  an d  there   is  too   m any  m et ho ds   that  m ay   be  ei ther   slow   pe rfor m ance  or   e xpe ncive  e quipm ent  ho wev e r  in  the  w ork  that  f ollow s   a  si m ulati on   unde r  m at la b/Si m uli nk   of  PTC  int egr at io n  f or  th e  con t ro l  of   t wo   i nductio n  m achines  ens uri ng   the  tract i on   of  an  el ect ric  veh ic l e  is  pr e sente d.  This  te ch ni que  al lows   est im at ion   a nd   t he  nex t  ste p  pr e di ct ion   of  the   dri ving   par am et ers  when  cha ng i ng   re sist ive  torque  or  dr i ving  co nd i ct ion s  are  ap plied,  it   per m it s   t o  antic ipate   ch ang e s   and  react  quic kly   in  order  to   pro vid e  a   bette r  c on tr ol  for  t he   dri ver,  faster  acce le rati on   a nd  gr eat er   sta bil it y  of   the E V.   This  pap e r  is  s tructu red  as  fol lows :  in  sect ion  I I,   th e  m at he m at ic al   m od el   of   a n  i nduction  m achine  (I M)  a nd  the  a pp li ed  volt age  so urce  in ver te r   are  p re sente d.  In   sect io n  I II,   the  ve hicle   m od el   is  prese nted  as  well   as  the  char ges  a nd   re sist ive  torques  eq uations.  I n  sect ion   IV,  the  P TC  m et ho d  is  exp la ine d.   Sec ti on   V   pr ese nts t he  re su lt s and t he  c orres pondin g  a naly sis. Finall y, the c oncl us i ons a re  giv e n  i n  sect ion   VI.       2.   INDU CTIO N MA CHINE  A ND INVE RTER’S M ODE LS   The  m achine  consi der e d  i n  this  pap e r,  is  a  three - phase  s qu i rr el - cage  in duct io n  m achine.   The  m at he m at i cal   m od el   of  a n  in duct ion m oto r  ca n be e xpr essed by t he  fo ll ow in g  e qu at i on s  [1 1]:     = . +    (1)     0 = . +  − . .   (2)     = . + .   (3)     = . + .   (4)     = 3 2 . .  { ∗ . }   (5)      = −   (6)     w he re    is  the  st at or   vo lt ag e  ve ct or ;    and     are  t he  sta to r  an d  r otor  cu rr e nts.    and    rep re sent  the  sta to r   flu x  an d  ro t or   f lux ,  res pecti vel y.    an d    are  the   sta tor  a nd   r otor  resist an ces.  ,    and    are  sta tor ,  r oto r  and   m utu al   in du ct a nce,  respec ti vely ,  and     is  the  el ect rica l  sp eed.    is  the  nu m ber   of  pole   pairs ,  an d    denotes t he  el e ct ro m agn et ic  torq ue.   The  to po l og y  of   the  tw o - le ve l  vo lt age  s ource  inv e rter  a ppli ed  in  this  work   for  the  PTC  and   it s  feasible  vo lt a ge  v ect ors a re  presented  in Fi gu re  1.           Figure  1. Left:   Tw o - le vel  volt age s ource i nverter,  Ri gh t:   V oltage  vecto rs   2   3   1   4   0   7   5   6                        Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   5 ,  Oct ober  20 19 :   3522  -   3530   3524   The  s witc hing  sta te  S  can  b e   expresse d by t he follo wing  ve ct or   [ 7 ]:     = 2 3   ( +  + ² )   (7)     w he re  = 2 / 3 ,  w hen   = 1   m eans    on,      m eans  off,   a nd   = , , .  The  vo lt age  ve ct or     is  relat ed  t o  the s witc hing s ta te     by     =  ,   (8)     w he re     is t he d c li nk   volt age.       3.   THE  V EHI C LE  M O DEL   The  ve hicle   con si der e d  i n  t he  a naly sis  an d  ta r get  f or  th e  i m ple m entat i on  of  the   pr opos e d  co ntr ol   syst e m   is  a  tra ct ion   syst em   F igure   2.  Starti ng  f ro m   an  usua l  veh ic le   str uctur e ,  so m e  adapt at ion s  are  i n  c our s e   with the  ob j ect ive of i ntrod uc ing  t wo in dep e nd e nt  fron t  w he el s p r opulsi on syst e m  u sin g  e le ct ric d ri ves .           Figure  2. Ve hi cl e g eom et ry and   dri vi ng whe el s contro l  syst e m       4.   DIFFE RENT IAL SPEE D REFE RE NCE S C O MP UT ATIO N   It  is  possible  t o  determ ine  the  sp ee d  re fere nces  ver s us   t he   requirem ents  of  the  dr i ver.   Wh en  t he  veh ic le   a rr i ves   at   the   be ginn ing  of  a   cu r ve ,  the   dri ve r  a ppli es  a  c urve   ang le   on  it s   w heel.  T he   el ect ronic  diff e re ntial   acts  i m m ediat el y  on   t he  tw o  m o tors  re duci ng  the  dri ving  wheel   sp eed  sit ua te d  inside  the  cu r ve   increasin g  t hereby  the  s peed   of   t he  dri vi ng   wh eel   ou tsi de  the  cu r ve.   T he  dr i ving  w heels   angu la r  sp ee ds  are  a s   fo ll ows  [ 12, 13] .      = ℎ + ∆   (9 )      = ℎ − ∆   (10)     = + 1   co rr es pondin g  to  a   c ho ic e   of   the  directi on   of  the   w heel,   (   −1 )  t he  rig ht  t urn,  an d  (   +1 )  the  le ft  t urn.  The dri ving  w heel s peed va ri at ion  is im po se d by the t raj ect or y  desire d by  the drive r.   It is  giv e n by:     ∆ = 2  ( + )  ℎ   (11)       ∗   ∗   Electr i c diff erentia l   Co n trol   Strategy     Co n trol   Strategy       2 .     , ,   , ,            IM   IM   Inv erter   Inv erter   Battery   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Predict iv e tor que c on tr ol  of elec tri c vehicl e ( Mo hamm e d El   Amin  Abdelk oui )   3525   The  c orrelat io n  betwee n  α   w hich  is   the  c ur ve  a ng le   gi ven  by  the   dri ve r  w heel  a nd  δ  of  t he  real  cu r ve   ang le   of the  wheel s is  giv e n by:     =   (12)     The  s pee d refe ren ces  of t he  t wo m oto rs  a re:     ω mR ∗ = N red ω rR   (13)     ω mL ∗ = N red ω rL   (14)       5.   RESIST AN T   TORQ UE O F  A N  EL ECT R IC VEHI CLE   To  determ ine  the  to r qu e   re qu i red  al lowi ng  el ect ric  ve hicle s  to  ove rco m e  the  resist ance   f orces,  s om e  factors  hav e  to be to ke n  in  c onsiderati on, t hes e fact ors a re  presented  as  fo ll ow [12,  14 ,   15 ] :     5.1.   The roll ing  re sista nc e       = ×    (15)      =   Roll ing R esi sta nce   =   Gross  V e hicle   W ei ght    =   Co - e ff ic ie nt  of Rolli ng Resi s ta nce     5.2.   The gr ad e  res istan ce        = ×    (16)      =   Grade  r esi sta nc e   =   Grade  or incli nation an gle     5.3.   The accel er at i on   force        = ×   (17)     = /      Accele rati on  f or ce     m ass o f  the  v e hicle     acce le rati on due to  gra vity   ( 9 . 81  2 ⁄ )     re qu ire d  ac cel eraio n     5.4.   The t otal t r ac tive  e ffort    The  T otal T rac ti ve  Ef fort ca n be calc ulate d  a s:      =  +  +    (18)      =   Total  att racti ve  effo rt     5.5.   Torque  requir ed on the d ri ve  wheel     The  t orqu e  that  is re qu i red o n t he  dri ve  whee l wil l i s:     = ×  ×   (19)     = Torq ue   =   Fr ic ti on f act or that acc ount for f rict ion al  lo sses b et wee n b earin gs , a xles e tc .   =   Ra diu s  of  dr i ve  wheel     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   5 ,  Oct ober  20 19 :   3522  -   3530   3526   6.   PREDI CTI V E T ORQUE  CONTR OL O F THE E LE C TRIC E V    The  desi gn  of  the  pr e dicte d  t orq ue  c on t ro l  ( PTC)  te c hn i que  is  re presente d  i n  Fi gure  3,  i t’s  based  on   the  pr e dicti on   of   the  sta to r  c urren t  a nd   fl ux  fo r  al l  feasibl e  vo lt age  vector s  in  ord e r  to   regulat e  the  tor que  in   the  tim e  per io d  betwee n    an d  + 1 ,  an d  al so  a  desig n  of   a   cos t  functi on.  on l y  the  first  nex t   volt age  ve ct or   ste p  i s c onside red in  ne xt sect ion   [ 1 6 ].           Figure  3.   Bl oc k diag ram  o f  th e predict ive t orqu e  contr ol       The  first  ste p  sta tor  c urre nts  are   cal culat ed   us i ng  e qu at io ns   (1),   ( 3)  a nd  (4)  from   the  IM  m od e l   descr i bed in  pr evio us  secti on,  it  can be  desc r ibed  a s foll ows :     = − 1 ( ( .  − . ( 1 − . ) . ) − )   (20)     w he re  = ⁄ ,  = + 2 .   an d  = .   Using t he  f orw ard Eule r discr et iz at ion , we c an pre dict t he   nex t  ste p value       ≈   ( + 1 ) − ( )   (21)       is t he  sam plin g  ti m e o f  the  s yst e m .   W it h (20) an d (21), the  stat or  current ca n be   pr e dicte d  as:     ̂ ( + 1 ) = ( 1 − ) . ( ) + 1 . [ . ( 1 − . ( ) ) . ( ) + ( ) ]   (22)     =   ⁄       The  ne xt - ste p  sta tor  flu x  ̂ ( + 1 )   a nd  t he  el ect r oma gn et ic   t orq ue   ̂ ( + 1 )   are  cal c ulate d,  us i ng  (21)  t o  discreti ze the  volt age m od el  (1), the  stat or f l ux pre dicti on   obta ined  is as  f ol lows   [7 ]     ̂ ( + 1 ) = ̂ ( ) + . ( ) − . . ( )   (23)     Accor ding  to  ( 5),  with  pre dicti on s  of  the  sta tor  fl ux   (23)   a nd   t he  predict e d  cu rr e nt  ( 21),  the  el ect ro m a gn et ic   tor qu e  obtai ne d:     ̂ ( + 1 ) = 2 3 . . { ̂ ( + 1 ) ∗ . ̂ ( + 1 ) }   (24)     w it h  the   pr e dicte d  va lues  of   tor que  a nd  st at or   flu x,  el ect ric  tor que  a nd  sta to r  flu x  m agn it ud e   c ontrol  is   ob ta ine d  by  t he  m ini m iz ati on  of  a   co st  functi on    for  wh ic h  t he   in puts  a re  t he   to rque   re fer e nce   ∗ ,   the  pr e dicte d  tor qu e   ̂ ( + 1 ) ,  r efe r ence  sta tor   fl ux  | | ∗   an d  the   pr e dicte d  sta tor   fl ux  |   ̂ ( + 1 ) |   m agn it ud e s,     = [ ( ∗ − ̂ ( + 1 ) ] 2 2 + ( | | ∗ − |   ̂  ( + 1 ) | ) 2 |  | 2   (25)     IM   Cost f unct ion   ∗        ∗   | | ∗       ̂ ( + 1 )   ̂ ( + 1 )       ̂ ( )   ̂ ( )     , ,   Torque   &  Flux   pre dictions   Flux  esti m at ions   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Predict iv e tor que c on tr ol  of elec tri c vehicl e ( Mo hamm e d El   Amin  Abdelk oui )   3527   w he re,  = 0 … 6 ,  co rr e s pondin g  to  t he   7  diff e ren t  volt age  vect or s  of   the  tw o  le vel  so urce  i nv e rter   app li e d  in  this  syst e m ;  fo r  each  sta t or   volt age  ve ct or   a vaila ble,  this  c os t  f un ct io n    is  evaluate d,   a nd  the  sta to r  v ol ta ge  ⃗ [ ]   pro du ci ng  the   m ini m u m   cost  is  sel ect ed  to   be  a ppli ed  on  m oto r  te rm ina ls.  W ei gh t  gai ns     an d  |  |   corres pond to  the  rated t orque  v al ue  and  flu x refe re nce  duri ng no rm al  sp eed  op e rati on [1 7 ].       7.   SIMULATI O N RESULTS   Using  t he  m od el   s ho w n  in   Figure  3,  we   cond ucted   s im ulati on s;  i n  t he   interest   of  c har act erise   the  dr i ving  w he el   syst e m   behavio ur.  The  F i gure  4  re prese nt s   the  ve hicle   s peed   re spo nse   us in g  cl assic   DTC   and PTC .           Figure  4 .  Ve hi cl e sp ee d  re spo ns e  us in g   cl ass ic  D TC a nd PT C   co ntro l       T he  ne xt  fig ures   pr ese nt  veh i cl e  sp eed  va riat ion   for  PTC  “Pre dicti ve  Torqu e  Co ntr ol“.  we  us e  th e   PTC  al gorithm ,  instea d  of   us ing   cl assic al   con t ro l,  in  t he  interest   of  im pr ov i ng   t he  co ntro l  lo op   rob us t ness.  The  ca pacit y  of  the  al gorithm   to  m ai ntain  ideal   tr ajecto ries ind e pende ntly   of   t he  e xter nal d ist urba nces  a nd  th e   par am et er  var i at ion s  w hic h  m akes  the  r obus tness  t her e f ore  the  a dv a nta ge  of  this  c on t ro l.  T o  s how  t he  ef fect   of   dist urba nce s  by  resist ive  tor que  of   PTC  con t ro l,  Fi gure s  below   s hows   the  syst e m   res pons es  of   the   two  cases.     7.1.   Ca se  of s tr aight wa y   In   t his  te st,  we  hav e   tw o  cases ,  the  first  on e   is  strai ght   r oa d  without  a  sl op e   show n  i n  F i gures  5,   7,   9 ;  than  we  ha ve  s trai gh t  ro a d  wi th  10%  a   slo pe   show n  i n  F i gures  6,   8,   10 ;  th e  syst e m   is  subm i tt ed  to  the  sam e   sp ee d  ste p.  O nl y  a  cha ng e   of   the  de velo ped  m oto r  to rque  is  noti ced  si nc e  the  dr i ving  wh eel s   sp ee ds  sta y  al ways  the  sa m e  and   t he  r oa d  slo pe  does  not  af fect  the  c ontr ol  of  the  w he el .  The  slo pe  eff ect   resu lt s  i n  high  i m pr ovem ent i n  the  elec trom agn et ic  m o tor  t orq ue.           Figure   5 .   Ve hi cl e sp ee d  in  a s trai gh t  way   without sl op e       Figure   6 .   Ve hi cl e Sp ee d  in  a  strai gh t  way   w it h  slo pe   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   5 ,  Oct ober  20 19 :   3522  -   3530   3528       Figure  7 .  I M T orq ue   in  a strai gh t  way   without s lo pe       Figure  8 .  I M T orq ue   in  straig ht w ay   with  slo pe           Figure   9 .  I M  C urren t s  in  a  str ai gh t  way   with ou t  Slo pe           Figure  10 . IM   Current   i n  a st r ai gh t  way   with  Slo pe       7.2.   Ca se  of c urve d wa y   The  ve hicle   is  dri vi ng  on  a   curve d  r oa d  on  the   le ft   si de  with  50km /h  sp eed .  We  as sum e  that  tw o  m oto rs  are  not   disturbe d.   T he   dr i ving  w hee ls  fo ll ow  diff e r ent  pat hs ,  a nd  they   tur n  in  t he   sam e  directio n  bu t  with  diff e re nt  sp ee ds   du e   to   t he  el ect ronic  diff e re ntial   who   act s  on  the   two  m oto r  s pee ds   by  decr easi ng   th e   sp ee d  of   t he  dri vin g  w heel  on   the  le ft  side  sit uated  i ns ide  t he  c urve,   an d  on  the   ot her   side   by  inc reasi ng  th e   wh eel   m oto r  s peed   i n  the  e xt ern al   sid e  of  th e  curve.  I n  this   te st,  we  ha ve  two  cases ,  the  first  on e   is  a   c urve d   ro a d  without  a   slop e  sho wn   i n   F ig ures  11,   13,   15   ;   t han   we  ha ve  c urve d   r oa d  with   10%  a  sl op e   show n  i n  F igures  12,   14,   16 .           Figure  1 1 . Ve hi cl e’s  w heels s peed in a  cur ve d  way with out sl op e       Figure  1 2 . Ve hi cl e’s  w heels s peed in a  cur ve d way   with sl op e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Predict iv e tor que c on tr ol  of elec tri c vehicl e ( Mo hamm e d El   Amin  Abdelk oui )   3529       Figure  1 3 .  Ri ght  IM  To rque i n  a c urve d way   without Sl op e       Figure  1 4 .   Ri ght   IM  To rque i n  a c urve d way   with Sl op e           Figure  15 . Rig ht I M ’s  sta to r  Currents i n  a   C urve d   way  with out  Sl op e           Figure  16 .  Ri ght  I M ’s  sta to r C urren ts i n  a c urve d   way with  Slo pe       Althou gh   that   the  con tr ol  with  Pr e dicti ve   Torqu e  co nt ro ll er  offe rs  be tt er  per f or m ances  in  both  con t ro l  an d  tra ckin g,   but  thes e  figures  show   that  the  eff ect   of   the  distu rbance  is  ver y  low  in  the  case  of   the   PTC.   Mo reove r  to  these  dyna m ic   per form ances,  the  i m po sed  co ns trai nts  are  res pected  by   the  dr i ving  s yst e m   su c h  as t he ro bustness  a nd p a r a m et er v ariat io ns .       8.   CONCL US I O N   In   t his  pa per,  the  pre dicte d  to rque  c on tr ol  te chn i qu e  has  be en  ap plied  a nd   si m ulate d  to  con t ro l  tw o  inducti on  m ac hin es  with  el e ct ronic  dif f ere ntial   us ed   in  t he  str uctu re  of  a  tract io n  sy stem   fo r  a n  el ect ric  veh ic le .  PTC  i s  a  si m ple  te c hn i qu e  base d  on   tw o  c onditi on s;  the  first  one  is  DTC  swi tc hin g  ta ble,  a nd   t he  seco nd   one  is  the  pr e dicti on   of   the  cu rr e nt,   torque  an d  flux   nex t  ste p.   The  res ult   sh ows  that  this  con t ro l   pro vid es  a  r ob us t  co ntr ol;  this  adv a ntage  gi ves  PTC  m eth od  ve ry  go od  perform ances  in  bo t h  ste ad y  and   transient  sta te s .  In   a dd it io n  to   that;   the  PTC  te chn iq ues  s ho ws  bette r  to rque  an d  sp ee d  r esp on se  a nd   a  m or e   flexible  c ontro l  schem e  than   DTC.   This   pa per   gi ves  a n  instru ct io n  f or  the  sel ect io n  of   M PC  m et h od s   f or   eng i neer i ng pr act ic es.       REFERE NCE S     [1]   X.  Shi  and  M.  Krishnam urth y ,   “ Digit al   Control  of  Induc ti on  M ac hin e -- A  Potent ia l  Ba ckup  Control   Strat eg y   fo r   Fault   To le r ant   C ontrol   in   Elec t ri c  Vehi cl e   Appli ca t ions , ”  I EEE  J ournal  of  Eme rg ing  and  Se lecte d   Topics  in  Power   El e ct ronics ,   v ol .   2,   pp.   651 - 658,   Sep   2014 .   [2]   T.   Furn y a,   et   al . ,   “ Im ple m ent at i on  of  adva nce d  adhe sion  cont ro l   for  el ectri c  veh ic l e, ”  in  Proc.   I EE E  Workshop   Adv anc ed  Mo ti o n  Control ,   vol .   2 ,   pp .   430 - 435 ,   1 996.   [3]   Y.  Hori,   e t  al . ,   “ Tra c ti on  Contro l   of  El e ct ri c  Vehi cl e :  Basic   Expe r imenta l  R esult s Us ing  th e  Te st EV   “ UO T  El ec tric  Marc h , ”   IE EE Tr ansacti on s On I ndustry  Applications ,  vol .   34 ,   pp .   1131 - 1138,   199 8 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   5 ,  Oct ober  20 19 :   3522  -   3530   3530   [4]   M.  Doum ia ti ,   et  al . ,   “ D y namics  Control   of  an  In - W hee l  Elec t r ic   Vehic l e  with  St ee r - by - W ire , ”   1 7th  Inte rnationa l  IEE E   Confe ren c e  on  In telli g ent   Tr anspo rtati on  S yste ms   ( ITSC ) ,   pp.   348 - 353 ,   Oc t 2014 .   [5]   D.  Casade i ,   e t  a l . ,   “ FO C  and  DTC:  Two  Viable  Schemes for  Indu ct ion  Motors T o rque   Control , ”  I EE E  Tr ansacti o ns  On P ower  E lectr onic s ,  v o l. 17, p p.   779 - 787 ,   Sep   2002 .   [6]   A.  Amm ar ,  et   a l . ,   “ Closed  loop   torque   SV M - D TC  base d  on  robust  super  twisti ng  spee d  cont ro ll er  for  induction   m otor  drive   wit h  eff icien c y   opt i m iz at ion , ”  In te r nati onal  Journal   of  Hydrogen  E nergy ,  v ol .   42 ,   pp .   17940 - 1795 2,   Jul  2017.   [7]   F.  W ang,   et   al . ,   “ Model  Based   Predic ti v e  Dir ec t  Contr ol  Str at eg ie s  for  Elec tri c al   Drive s:  A n  Expe riment al  Eva lu at ion  of  PTC  and  PC C  M et hods , ”  IE EE   Tr ansacti ons  on  I ndustrial  Informatic s ,   v ol .   11,   p p .   671 - 681,   Jun  2015 .   [8]   A.  A mmar ,  et   a l . ,   “ Predic t ive   Di rec t  Torque   Con trol   with  Redu ced  Rippl es  and  Fuzz y   Logic  Spee d  Control le r  fo r   Induc ti on  Motor   Drive , ”  The  5 t h  Inte rnational   Confe renc e  on  El e ct rica l  Engi n ee ring  –   Boume rdes  ( ICEE - B) ,  Alger ia ,   Oc t   201 7.   [9]   J.  L.  D .   Ma drid,  et  al . ,   “ Predic t i ve  Contro l  of  a  Furuta  Pendulu m , ”  IE EE   3rd  C olombian  Conf e renc e  on   Au tomatic   Control  ( CCAC) ,   Oct   2017 .   [10]   M.  Preindl   and  S.  Bologna ni ,   “ Model  Predictiv e  Dire c t  Torqu e  Control   W it h  Fi nit e  Con trol   Set   for  PM SM   Driv e  S y stems ,   Part  2:   Fiel d  W ea k eni n g  Opera ti on , ”  I E EE   T rans act ions  On  Industrial  Informatic s ,  v ol .   9,   pp .   648 - 65 7 ,   M ay   2013 .   [11]   Md.  Habibul la h ,   et   al . ,   “ A  Sim p li fie d  Fini te - St ate  Predic t ive   Dir ec t  Torqu e  Con t rol  for  Induc ti o n  Motor  Drive , ”   IEE E   Tr ansacti o ns On Industrial   El e ct ronics ,  v ol .   63,   pp  3964 - 39 75,   Jun 2016 .   [12]   A.  Nasri,   e t  al . ,   “ Two  W hee l  Speed  Robust  Slidi ng  ModeCont r ol   for  El e ct ri c  Ve hic l e  Drive , ”   Se rbian  Journal  o f  El e ct rica l  Eng in ee ring ,  v ol .   5 ,   p p .   199 - 216 ,   Nov  2008.   [13]   J.  La rm inie   and   J.  Lowr y ,   “ El e ctric  Veh ic l e Tech nolog y   Exp la in e d, ”   John   W il e y   &  Sons ,   Eng la nd ,   2003 .   [14]   M.  khessam ,   et   a l . , “ Fuzz y   Adap t ive   Control   for  Dire ct   Torque   in   El e ct ri c  Vehi cl e , ”   Int ernati onal Journal  of  Pow e r  El e ct ronics  and   Dr iv e  Syst em  ( IJ PE DS) ,  v ol .   4,   p p.   557 - 566 ,   De c 2014 .   [15]   S.  Chauha n,   “ Motor  Torque   C alculations  For  Elec tr ic   Vehi cle , ”  Inte rnational   Jo urnal  Of  Sci entif ic   &   Technol ogy  Re search ,   v ol .   4 ,   pp .   126 - 127,   Aug 2015.   [16]   B.   Zhu ,   et  al . ,   “ Predic ti ve   Tor que  Control   wi t h  Ze ro - Sequ ence  Curre nt   Suppress ion  for  Ope n - End  W indi ng  Induc ti on   Mac hi ne , ”  2015  I EEE  Industry  Applica ti ons Soc ie t y An nual  Me et ing ,   D ec   2015 .   [17]   H.  Miranda,  e t  al . ,   “ Predictive  Torque   Contro l   of  Induc t ion  Mac hine s  Bas ed   on  State - Space  Models , ”  I EEE  Tr ansacti ons On Industrial   El e ctr onic s ,  v ol .   56 ,   p p  1916 - 1924,   Jun 2009 .       BIOGR AP H I ES   OF  A UTH OR S          Mohamme d  El  Amin  Abdel kou i   was  born  in  1 990  at   Bec h ar - Alger i a,   re ceive d  t he  stat e  Mast er   degr ee  in  Auto m at ic   &   Tele co m m unic at ion  en gine er ing  in  20 13  from   the   Uni ver sit y   of  Ta hri   Moham m ed  of   Bec har ,   Alger ia . He’s  cur r ent l y   pre p ari ng  hi s  Ph.d.   degr ee  in  el e ct roni c   engi ne eri ng.         Ab deldjebar  H a z z a b   rec ei v ed   his  Stat e  Eng ine er ,   M.S. ,   an d  Ph.D  degr ee s   in  Elec tr ical  Engi ne eri ng  fro m   the   Elec tr ica l  Engi n ee ring   I nstit ute  of  Th e   Univer sit y   of   Scie nc es  and  Te chno log y   of  Oran  (US TO),   Alger ia   in  1995 ,   1999,   and  2006,   respe c ti ve l y .   H e  is  cur ren t l y   a  Profess or  of  El ec trica l  Eng ineeri ng  at   the   Univer sit y   of  Be cha r  ( Alger ia ) ,   where   he  has  bee n  the   Dire ct or  of  th e   Resea rch   L abo rat or y   of  Com m and,   Anal y s es,   and  Optimizat ion  of  El e ct ro - Ene rge ti c   S y st e m s  since   2009  a t  2014.   His  rese arc h  int er ests  in cl ude   power  qu a li t y ,   m odel ing ,   m oder n  cont rol l er  and   observe r   design  for  non linear   s y stems ,   co ntrol   of   power  e le c troni cs  and   m ult idri ve  s y s tem s,  cont rol  of  p ower  el e ct roni cs ,   m ult idri v e  s y st ems   and  el ectri c al   veh ic l e,   and   ada pt ive   con trol  and  nonli ne ar  sy stems   dia gnosti c,   ad apt iv e  cont r ol,   neur al   ne tworks  and  fuz z y   logi c   s y st ems .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.