誘導電動機のための自然にインスパイアされた最適化を用いたスライディングモードコントローラーチューニング：EVアプリケーション

誘導電動機（IM）の有限要素モデル（FEM）は、実験的試験を通じて開発され、検証されました。検証されたFEMは、電気機械のさらなる最適化のための信頼できる基盤を提供します。スライディングモード技術とフィールドオリエンテッドコントロール（FOC）を組み合わせた強力な技術が、IMの速度制御のために提案されています。スライディングモードコントローラーは、曖昧さや混乱に直面した際に安定した動作を保証し、FOCはモーターの磁場の正確な制御を可能にします。この組み合わせにより、IMの速度制御の効率と精度が向上し、産業応用にとって貴重なツールとなります。提案されたスライディングモード制御（SMC）は、アントコロニー最適化アルゴリズムによって生み出された利点を用いて微調整されました。このアプローチは、問題解決を助け、最適な速度と磁場応答を提供します。シミュレーションおよび実験結果は、提案されたアプローチの効果を実証しています。最適化された誘導電動機は、ロータージュール損失を28%削減し、エネルギー効率が向上しました。さらに、アントコロニー最適化を使用してSMCパラメータを調整した結果、速度追跡誤差は99.74%減少し、フラックス誤差は従来の手動調整と比較して99.59%減少しました。これらの大幅な改善は、高性能かつエネルギー効率の良い電気自動車アプリケーションにおける提案された方法の優位性を確認します。