MRAS sensorless control strategy for anisotropic PMSM

The growing introduction of permanent magnet synchronous motor (PMSM) in industrial automation, electric mobility, and high energy-efficiency applications requires the development of increasingly advanced, reliable, and cost-effective control strategies. In this context, sensor-less techniques play a fundamental role, enabling the elimination of mechanical position and speed sensors, thereby reducing costs, increasing reliability, and improving the overall robustness of the system. This thesis focuses on the implementation and analysis of a model reference adaptive system (MRAS)-based estimation method applied to an anisotropic permanent magnet synchronous motor. After presenting the mathematical model of the motor in the dq reference frame, the MRAS method is described and implemented by defining a reference model and an adaptive model, interconnected through an adaptation law derived according to Lyapunov stability criteria. The work includes system simulations carried out in the MATLAB/Simulink environment and the evaluation of the algorithm’s performance in both continuous-time and discrete-time domains. The results highlight the capability of the MRAS approach to accurately estimate speed (and/or rotor position) in both proposed cases, confirming it as a valid solution for sensorless applications in anisotropic PMSMs, while still requiring appropriate design considerations to ensure reliability and robustness. The thesis demonstrates that the MRAS technique represents an effective solution for the sensorless control of anisotropic PMSMs, offering a suitable trade-off between implementation complexity and dynamic performance.

La crescente diffusione dei motori sincroni a magneti permanenti (PMSM) nei settori dell’automazione industriale, della mobilità elettrica e delle applicazioni ad alta efficienza energetica richiede lo sviluppo di strategie di controllo sempre più avanzate, affidabili e a basso costo. In tale contesto, le tecniche sensorless rivestono un ruolo fondamentale, consentendo l’eliminazione dei sensori meccanici di posizione e velocità, con conseguente riduzione dei costi, aumento dell’affidabilità e miglioramento della robustezza complessiva del sistema. Il seguente lavoro di tesi si concentra sull’implementazione e sull’analisi di un sistema di stima basato su model eeference adaptive system (MRAS) applicato a un motore sincrono a magneti permanenti anisotropo. Dopo una descrizione del modello matematico del motore nel sistema di riferimento dq, viene descritto ed implementato il metodo MRAS, progettato definendo un modello di riferimento e un modello adattativo, collegati attraverso una legge di adattamento derivata secondo criteri di stabilità basati su Lyapunov. L’elaborato include la simulazione del sistema in ambiente MATLAB/Simulink e la valutazione delle prestazioni dell’algoritmo sia in tempo continuo che discreto. I risultati evidenziano la capacità dell’approccio MRAS di stimare accuratamente la velocità (e/o la posizione rotorica) in entrambi i casi proposti, confermandosi un una soluzione valida per applicazioni sensor-less su PMSM anisotropi, pur richiedendo adeguate accortezze progettuali per garantirne affidabilità e robustezza. La tesi dimostra come l’impiego della tecnica MRAS rappresenti una soluzione efficace per il controllo sensorless di PMSM anisotropi, offrendo un compromesso ottimale tra complessità implementativa e prestazioni dinamiche.