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doi:10.22028/D291-30608 | Titel: | Robust Load-Torque Estimation for DC Motor without Torque Sensor |
| VerfasserIn: | Fabbri, Stefano Nienhaus, Matthias Grasso, Emanuele |
| Sprache: | Englisch |
| Titel: | 2019 AEIT International Annual Conference (AEIT) |
| Startseite: | 1 |
| Endseite: | 6 |
| Verlag/Plattform: | IEEE |
| Erscheinungsjahr: | 2019 |
| Titel der Konferenz: | AEIT 2019 |
| Konferenzort: | Florence, Italy |
| Dokumenttyp: | Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag) |
| Abstract: | External load-torque estimation for electrical motor is important in order to improve control performance as well as obtaining information about interaction with the environment. This paper presents a performance and robustness comparison among three different types of algorithms for the estimation of the external load-torque for low-power DC motors. The Kalman filter is presented as the standard estimation technique and it is compared to the H∞filter and the Super-Twisting Sliding Mode Observer (STSMO). The algorithms are based on the position and speed measurements of the rotor. |
| DOI der Erstveröffentlichung: | 10.23919/AEIT.2019.8893289 |
| URL der Erstveröffentlichung: | https://ieeexplore.ieee.org/document/8893289 |
| Link zu diesem Datensatz: | hdl:20.500.11880/28941 http://dx.doi.org/10.22028/D291-30608 |
| ISBN: | 978-8-8872-3745-0 978-88-87237-46-7 |
| Datum des Eintrags: | 3-Apr-2020 |
| Fakultät: | NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät |
| Fachrichtung: | NT - Systems Engineering |
| Professur: | NT - Prof. Dr. Matthias Nienhaus |
| Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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