Akademik Veri Yönetim Sistemi
26.Otomatik Kontrol Ulusal Konferansı (TOK 2025), Samsun, Türkiye, 18 - 21 Eylül 2025, ss.698-702, (Tam Metin Bildiri)
Bu çalışmada, sürekli mıknatıslı senkron motorun (SMSM’nin) hız kestirimi için adaptasyon mekanizmasında en küçük ortalama dördüncü (the least mean fourth-LMF) algoritmasını kullanan stator akımı tabanlı bir model referans adaptif sistem (MRAS) kestiricisi önerilmiştir. Önerilen MRAS hız kestiricisi, referans model olarak adlandırılan ölçülen stator akımları ile adaptif modelin çıkışındaki stator akımları arasındaki hatayı hesaba katarak SMSM'nin rotor hızını doğrudan tahmin etmiştir. Önerilen kestiricinin ve model öngörülü akım kontrol (MÖAK) tabanlı hız/pozisyon algılayıcısız SMSM sürücüsünün performansı benzetim çalışmaları ile test edilmiş ve doğrulanmıştır. Önerilen LMF tabanlı MRAS kestiricisinden ve MÖAK sisteminden elde edilen benzetim sonuçları, önerilen kestiricinin yüksek performansa sahip olduğunu göstermektedir.
In this study, a stator current-based model reference adaptive system (MRAS) estimator, which utilizes the least mean fourth (LMF) algorithm in the adaptation mechanism, is proposed for speed estimation of the permanent magnet synchronous motors (PMSM). The proposed MRAS speed estimator directly estimated the rotor speed of PMSM by taking into account the error between the measured stator currents, called the reference model, and the stator currents at the output of the adaptive model. The performance of proposed estimator and the model predictive current control (MPCC) based speed/position sensorless PMSM drive is tested and verified in simulations. The simulation results obtained from the proposed LMF-based MRAS estimator and MPCC system demonstrate that the proposed estimator has high performance.