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전력전자학회 JOURNAL OF POWER ELECTRONICS JOURNAL OF POWER ELECTRONICS Vol.8 No.1
발행연도
2008.1
수록면
23 - 34 (12page)

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This paper deals with a Direct Torque Control (DTC) of an Interior Permanent Magnet Synchronous Motor (IPMSM) for the Electric Vehicle (EV) propulsion system using a Neural Network (NN). The Conventional DTC with optimized switching lookup table and three level torque controller generates relatively large torque ripples in an electric vehicle motor drive. For reducing the torque ripples, a three level torque controller is hereby replaced by the five level torque controller. Furthermore, the switching lookup table of the five level torque controller based DTC is replaced with a Neural Network. These DTC schemes of an IPMSM drive are simulated using MATLAB/SIMULINK. The simulated results are compared with the conventional DTC and it is found that the ripples in the torque, as well as in the stator current, are reduced drastically.

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Direct Torque Control (DTC) Scheme for IPMSM
3. Motor Modeling and Direct Torque Control Scheme of IPMSM
4. Neural Network Based Direct Torque Control Scheme
5. Neural Network Structure and Adaptive Algorithm
6. Neural Network Based Direct Torque Control Scheme
7. Results and Discussion
8. Conclusion
Appendix
References

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