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Efficiency Optimization of Induction Machine Drives with Model Predictive Control

Montazeri Najafabadi, Ali (2021)
Efficiency Optimization of Induction Machine Drives with Model Predictive Control.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00017562
Ph.D. Thesis, Primary publication, Publisher's Version

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Efficiency Optimization of Induction Machine Drives with Model Predictive Control
Language: English
Referees: Griepentrog, Prof. Dr. Gerd ; Bojoi, Prof. Dr. Radu
Date: 2021
Place of Publication: Darmstadt
Collation: xiii, 160 Seiten
Date of oral examination: 5 November 2020
DOI: 10.26083/tuprints-00017562
Abstract:

This thesis studies a system-oriented and software-based efficiency optimization approach for modern low voltage variable speed drives. For this purpose, a Finite Control Set Model Predictive Control (FCS-MPC) for an inverter-fed Induction Machine (IM) is developed, focusing on novel cost functions and long prediction horizons. Furthermore, a low cost FPGA-based platform is used for real-time hardware implementations.

The conventional cost function, which takes merely the number of switching transitions into account, is redefined in order to explicitly consider individual switching and conduction losses of semiconductors. This is beneficial since the inverter losses can be reduced more effectively. The proposed cost function outperforms the conventional cost function by improving the inverter losses vs. current harmonic distortion (causing IM harmonic conduction losses) trade-off curve. The developed cost function is further enhanced in order to include the IM harmonic magnetization losses as well. The IM harmonic losses are particularly important for system-oriented efficiency optimization since they are in the same order of magnitude as the inverter losses in low voltage applications.

As a distinctive feature, the developed FCS-MPC minimizes the inverter losses as well as the IM harmonic losses in the same cost function. This enables the controller to provide system-oriented global optimum efficiency while keeping its high dynamic performance. Furthermore, the controller can actively and intentionally move the losses between inverter and IM depending on the application and operating point. This is advantageous in order to avoid unacceptable temperatures in either inverter or IM. The benefits of the developed cost function toward efficiency optimization of inverter-fed IM as well as its dynamic performance are evaluated experimentally. The results confirm the superior performance of the developed FCS-MPC compared to standard pulse width modulator-based controllers.

In the final part of this thesis, a framework is developed in order to increase the prediction horizon by means of Dynamic Programming (DP) optimization method. This approach ensures the linear increase of prediction and optimization effort and keeps the computational complexity affordable. For a successful implementation of the algorithm in real time, the resource sharing method for FPGA is discussed in detail. FCS-MPC with long prediction horizons, designed based on dynamic programming approach and resource sharing technique, is evaluated through simulation and experiment.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit einem systemorientierten und Software-basierten Verfahren zur Optimierung des Wirkungsgrades von modernen elektrischen Antrieben. Hierzu wird eine Modellprädiktive Regelung für eine umrichtergespeiste Asynchronmaschine (ASM) entwickelt. Neuartige Kostenfunktionen und höhere Prädiktionshorizonte stehen im Mittelpunkt. Weiterhin wird eine kostengünstige FPGA-Plattform für Hardware-Implementierungen in Echtzeit benutzt.

Die herkömmliche Kostenfunktion wird neu definiert, um Schalt- und Durchlassverluste des jeweiligen Halbleiters explizit zu betrachten. So können die Wechselrichterverluste effektiver reduziert werden. Die vorgeschlagene Kostenfunktion übertrifft die herkömmliche Kostenfunktion durch die Verbesserung der Trade-off-Kurve zwischen den Wechselrichterverlusten und der harmonischen Verzerrung des Stroms, die die Oberschwingungs-Stromwärmeverluste in der ASM verursacht. Um auch Oberschwingungs- Ummagnetisierungsverluste der ASM einzubeziehen, wird die entwickelte Kostenfunktion erweitert. Die Oberschwingungsverluste der ASM sind für eine systemorientierte Wirkungsgradoptimierung besonders wichtig, da sie die gleiche Größenordnung wie die Wechselrichterverluste im Niederspannungsbereich haben.

Ein Unterscheidungsmerkmal der entwickelten prädiktiven Regelung ist die Minimierung der Wechselrichter- und Oberschwingungsverluste der ASM in derselben Kostenfunktion. Sie ermöglicht dem Regler einen systemorientierten optimalen Wirkungsgrad zu liefern und gleichzeitig seine hohe Dynamik beizubehalten. Ebenso kann der Regler die Verluste gezielt zwischen dem Wechselrichter und der ASM, abhängig vom Betriebspunkt und der Anwendung, verschieben. Die Vermeidung unerwünschter Temperaturen im Wechselrichter oder der ASM ist hier lohnenswert. Die Vorteile der entwickelten Kostenfunktion für die Wirkungsgradoptimierung der Umrichter gespeisten ASM und deren dynamisches Verhalten werden experimentell evaluiert. Die Ergebnisse bestätigen die überragende Leistung der entwickelten Modellprädiktiven Regelung gegenüber standardisierten Pulsweitenmodulation-basierten Regelungsverfahren.

Um den Prädiktionshorizont zu erhöhen, wird im letzten Teil dieser Arbeit ein Konzept, basierend auf dem dynamischen Programmierung-Optimierungsverfahren (DP), entwickelt. Diese Herangehensweise sichert den linearen Anstieg des Prädiktions- und Optimierungsaufwandes und hält den Rechenaufwand in leistbaren Grenzen. Um den Algorithmus erfolgreich in Echtzeit implementieren zu können, werden „Resource Sharing“-Verfahren für FPGA ausführlich diskutiert. Die Modellprädiktive Regelung mit höheren Prädiktionshorizonten, basierend auf dem DP-Verfahren und „Resource Sharing“, wird durch Simulationen und experimentelle Ergebnisse evaluiert.

German
Status: Publisher's Version
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-175622
Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institute for Power Electronics and Control of Drives
Date Deposited: 19 Mar 2021 14:15
Last Modified: 19 Mar 2021 14:15
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/17562
PPN: 477656536
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