離散化位相誤差を考慮する新たな離散IMモデルの最適近似次数分析

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-076

グループ名: 【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): Analysis of the optimal approximation order of the innovative discrete-time IM model considering the discretization phase error

著者名: 方志法（名古屋大学）,道木慎二（名古屋大学）

著者名(英語): Zhifa Fang (Nagoya University),Shinji Doki (Nagoya University)

キーワード: 誘導電動機|近似次数|離散モデル|制御性能|Induction motor|Approximation|Discrete-time model|Control performance

要約(日本語): 誘導電動機 (IM) の電流制御系は磁束位相が連続的に得られるという理想的な仮定の下で離散化される。ただし，電流制御系は離散的にしか実装できず，従って磁束位相も離散的にしか取得できない。これにより，電源周波数対スイッチング周波数比率の増加に伴い，離散化位相誤差が増加し，電流制御系性能が劣化する。一般的には制御周期と電源周波数を利用した位相補正が利用されるがその効果は限定的である。そこで，離散化位相誤差を考慮する新たな離散IMモデルが提案された。しかし，離散モデルでの行列の近似精度が何次まで必要かは未だ明確でない。本研究では離散モデルの状態方程式，行列それぞれの近似次数と制御性能の関係を検討する上で，制御性能と計算負荷のバランスが取れる近似次数を明らかにする。

本誌掲載ページ: 120-122 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,190 Kバイト