Design and Optimization of a Fractional-Order PI Controller for PMSM Generator Control Using Metaheuristic Algorithms

Abstract

Permanent Magnet Synchronous Motors (PMSMs) are widely used in modern drive systems due to their high efficiency, high power density, and excellent dynamic performance. This dissertation investigates the modeling and control of a PMSM supplied by a two-level voltage source inverter (2L-VSI). A review of current control techniques is presented, including PI-based control, hysteresis control, predictive current control, deadbeat predictive control, and modulated predictive control. A mathematical model of the PMSM is developed using the abc, αβ, and dq reference-frame transformations, providing the basis for advanced control implementation. The study focuses on an advanced predictive current control strategy based on real-time current measurements and the Grey Wolf Optimizer (GWO) algorithm. Unlike conventional predictive current control, the proposed method reduces sensitivity to motor parameter variations and improves robustness. Simulation results obtained in MATLAB/Simulink demonstrate that the proposed controller achieves fast dynamic response, accurate current tracking, reduced current ripple, and enhanced robustness under speed, load, and parameter variations. These results confirm the effectiveness of the proposed approach as a promising solution for high-performance PMSM drive applications. تُعد المحركات المتزامنة ذات المغناطيس الدائم ) (MSAP/PMSMمن أكثر الآلات الكهربائية استخدا ًما في أنظمة القيادة الحديثة بفضل كفاءتها العالية، وكثافة القدرة المرتفعة، وأدائها الديناميكي الممتاز. يتناول هذا العمل دراسة نمذجة والتحكم في محرك متزامن ذي مغناطيس دائم ُمغذّى بواسطة عاكس ثلاثي الطور ثنائي المستويات.تم استعراض أهم تقنيات التحكم في التيار، بما في ذلك التحكم المعتمد على المنظم ، PIوالتحكم بالهسترة، والتحكم التنبئي للتيار، والتحكم التنبئي من نوع ، Deadbeatوالتحكم التنبئي ال ُمع َّدل. كما تم تطوير نموذج رياضي للمحرك باستخدام تحويلات المراجع abcو αβو ، dqمما يوفر أسا ًسا لتطبيق استراتيجيات التحكم المتقدمة.يركز هذا البحث على تطوير استراتيجية تحكم تنبئي متقدمة للتيار تعتمد على قياسات التيار الآنية وخوارزمية .)Grey Wolf Optimizer (GWOوتمتاز الطريقة المقترحة بانخفاض حساسيتها لتغيرات معاملات المحرك مقارنةً بالتحكم التنبئي التقليدي، مما يعزز متانة النظام وأدائه.أظهرت نتائج المحاكاة باستخدام برنامج MATLAB/Simulink مت أن الاستراتيجية المقترحة تحقق استجابة ديناميكية سريعة، وتتبعًا دقيقًا للتيار، وتقلي ًلا لتموجات التيار، و انة عالية في مواجهة تغيرات السرعة وعزم الحمل ومعاملات المحرك. وتؤكد هذه النتائج فعالية الطريقة المقترحة كحل واعد لتطبيقات القيادة عالية الأداء للمحركات المتزامنة ذات المغناطيس الدائم