Este trabajo propone una novedosa estrategia predictiva basada en un control predictivo de modelos (MPC) para los motores síncronos de imanes permanentes interiores (IPMSMs) accionados por un inversor simplificado de tres niveles con sujeción en el punto neutro (3L-SNPC) para aplicaciones en vehículos eléctricos (EVAs). Basándose en la predicción del comportamiento futuro de las variables controladas, una función de coste multiobjetivo predefinida incorpora los objetivos de control que se evalúan para cada periodo de muestreo con el fin de generar el estado de conmutación óptimo aplicado directamente al inversor sin la etapa de modulación. Los objetivos de control en este trabajo son el seguimiento de la capacidad de corriente, el equilibrado de la tensión en el punto neutro, el control de la tensión en modo común y la reducción de la frecuencia de conmutación. Los conceptos principales del novedoso esquema se resumen del siguiente modo: en primer lugar, la compensación del retardo basada en el horizonte largo de predicción se adopta mediante una estructura de convertidor de potencia multinivel. En segundo lugar, basándose en la función candidata de Lyapunov modificada, se garantiza tanto la estabilidad como la viabilidad recursiva del esquema predictivo propuesto. En tercer lugar, se mejora la viabilidad de la implementación en tiempo real mediante los principios propuestos de "vector de tensión estático" (SVV) y "variación de estado único" (SSV). Por último, los conceptos propuestos se implementan en la nueva formulación de control predictivo como restricciones adicionales sin comprometer la complejidad ni las buenas prestaciones del controlador predictivo. Por lo tanto, en la evaluación de la función de coste sólo se consideran los estados de conmutación que garantizan los criterios de estabilidad y reducción de la carga de cálculo. El esquema predictivo propuesto basado en el principio "SVV" ha demostrado un rendimiento superior en la simulación en comparación con el esquema propuesto con el principio "SSV". La carga computacional y los índices de frecuencia de conmutación se reducen en un 35
y 56,22%, respectivamente.
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