Setembro 2025 vol. 12 num. 1 - XXXII Simpósio Internacional de Engenharia

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Modelagem e Simulação de um Sistema de Tração com PMSM para Veículos Elétricos Utilizando Controle Preditivo por Modelo com Conjunto Finito de Controle

Modeling and Simulation of a PMSM Drive System for Electric Vehicles Using Finite Control Set Model Predictive Controller

SANTOS, Rafael dos ; SILVA, Fabrício Leonardo ;

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A eletrificação de veículos tem se destacado como uma solução promissora para reduzir as emissões de poluentes e a dependência de combustíveis fósseis, alinhando-se às demandas globais por mobilidade sustentável. Nesse contexto, o desenvolvimento de tecnologias inovadoras para veículos elétricos (EVs) é essencial para aumentar a eficiência, o desempenho e a viabilidade econômica. Um dos aspectos críticos para o sucesso desses veículos é o controle do sistema de acionamento do motor elétrico, que constitui uma parte fundamental da estrutura de propulsão elétrica dos EVs. Portanto, este trabalho visa modelar e simular um sistema de acionamento com Motor Síncrono de Ímã Permanente (PMSM), considerando a dinâmica veicular. Além disso, o controle de corrente do PMSM é realizado utilizando Controle Preditivo por Modelo com Conjunto Finito de Controle (FCS-MPC), permitindo uma resposta dinâmica do motor mais rápida e robusta. A validação do sistema de acionamento do motor com o controlador FCS-MPC será realizada por meio de um ciclo de condução, o qual avaliará a capacidade do sistema de propulsão elétrica proposto em reproduzir com precisão o comportamento desejado ao longo do ciclo.  

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The electrification of vehicles has emerged as a promising solution to reduce pollutant emissions and dependence on fossil fuels, aligning with global demands for sustainable mobility. In this context, the development of innovative technologies for electric vehicles (EVs) is essential to enhance efficiency, performance, and economic viability. One of the critical aspects for the success of these vehicles is the control of the electric motor drive system, which is an essential part of the EV electrical propulsion structure. Therefore, this work aims to model and simulate a Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) drive system considering the vehicle dynamics. Additionally, the PMSM current control is performed using a Finite Control Set Model Predictive Control (FCS-MPC) which allows a faster and more robust motor dynamic response. The validation of the motor drive system with the FCS-MPC controller will be conducted through a driving cycle, which will assess the ability of the proposed electric propulsion system to reproduce the desired behavior throughout the cycle accurately.

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DOI: 10.5151/simea2025-PAP42

Referências bibliográficas
  • [1] L. Cai, W. Lv, L. Xiao, and Z. Xu, “Total carbon emissions minimization in connected and automated vehicle routing problem with speed variables,” Expert Systems with Applications, vol. 165, p. 113910, 202
  • [2] L. Koch, M. Picerno, K. Badalian, S.-Y. Lee, and J. Andert, “Automated function development for emission control with deep reinforcement learning,” Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 117,p. 105477, 2023.
  • [3] F. Leach, G. Kalghatgi, R. Stone, and P. Miles, “The scope for improving
  • [4] the efficiency and environmental impact of internal combustionengines,” Transportation Engineering, vol. 1, p. 100005, 2020.
  • [5] J. Liao, J. Hu, P. Chen, L. Zhu, Y. Wu, Z. Cai, H. Wu, and M. Wang,“Prediction of the transient emission characteristics from diesel engineusing temporal convolutional networks,” Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 127, p. 107227, 2024.
  • [6] MOVER. (2025) Fundep fundac¸ao de apoio da ufmg. programamobilidade verde e inovação - mover. [Online]. Available: https://www.programa-mover.com/programa-mover/
  • [7] H. Dong, J. Fu, Z. Zhao, Q. Liu, Y. Li, and J. Liu, “A comparativestudy on the energy flow of a conventional gasoline-powered vehicleand a new dual clutch parallel-series plug-in hybrid electric vehicleunder nedc,” Energy Conversion and Management, vol. 218, p. 113019, 2020.
  • [8] J. J. Eckert, T. P. Barbosa, F. L. Silva, V. R. Roso, L. C. Silva, andL. A. R. da Silva, “Optimum fuzzy logic controller applied to a hybridhydraulic vehicle to minimize fuel consumption and emissions,” ExpertSystems with Applications, vol. 207, p. 117903, 2022.
  • [9] P. Kumar, H. K. Channi, and H. Singh, “A comprehensive review of electrical motors for electric mobility,” in 2024 IEEE InternationalConference for Women in Innovation, Technology & Entrepreneurship(ICWITE). IEEE, 2024, pp. 130–135.
  • [10] S.-e. Kim and Y.-m. You, “Optimization of a permanent magnetsynchronous motor for e-mobility using metamodels,” Applied Sciences,vol. 12, no. 3, p. 1625, 2022.
  • [11] A. D. O. d. S. Dantas, A. F. O. d. A. Dantas, J. T. L. Campos, D. L.de Almeida Neto, and C. E. T. Dórea, “Pid control for electric vehicles subject to control and speed signal constraints,” Journal of Control Science and Engineering, vol. 2018, no. 1, p. 6259049, 2018.
  • [12] M. A. Shamseldin, “Design of auto-tuning nonlinear pid tracking speed control for electric vehicle with uncertainty consideration,” World Electric Vehicle Journal, vol. 14, no. 4, p. 78, 2023.
  • [13] M. H. Miranda, F. L. Silva, M. A. Lourenço, J. J. Eckert, and L. C. Silva, “Electric vehicle powertrain and fuzzy controller optimization using a planar dynamics simulation based on a real-world driving cycle,” Energy, p. 121979, 2021.
  • [14] J. J. Eckert, L. C. Silva, F. G. Dedini, and F. C. Correa, “Electric vehicle powertrain and fuzzy control multi-objective optimization, considering dual hybrid energy storage systems,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2020.
  • [15] F. L. Silva, “Aprendizagem de máquinas aplicada à estratégia de gerenciamento de potência em veículos elétricos,” Ph.D. dissertation, PHD Thesis, School of Mechanical Engineering- FEM, University of Campinas - UNICAMP, 2023.
  • [16] H. He, Y. Wang, R. Han, M. Han, Y. Bai, and Q. Liu, “An improvedmpc-based energy management strategy for hybrid vehicles using v2v and v2i communications,” Energy, vol. 225, p. 120273, 2021.
  • [17] M. H. Miranda, F. L. Silva, M. A. Lourenço, J. J. Eckert, and L. C. Silva, “Particle swarm optimization of elman neural network applied to battery state of charge and state of health estimation,” Energy, vol. 285, p. 129503, 2023.
  • [18] G. Genta and L. Morello, The automotive chassis: vol. 2: system design. Springer, 2009.
  • [19] T. Gillespie, Fundamentals of vehicle dynamics. SAE international,2021.
  • [20] R. N. Jazar, Vehicle dynamics: theory and application. Springer Science & Business Media, 2008.
  • [21] (Allowed reproduction with source mention: AEA – Simpósio Internacional de Engenharia Automotiva – SIMEA 2025 – São Paulo, Brasil) AEA – Brazilian Society of Automotive Engineering - SIMEA 2025
  • [22] EMRAX d.o.o., “EMRAX 208 Electric Motor,” https://emrax.com/ e-motors/emrax-208/, 2025, accessed: 2025-05-15.
  • [23] J. Richalet, A. Rault, J. Testud, and J. Papon, “Model predictive heuristic control,” Automatica (journal of IFAC), vol. 14, no. 5, pp. 413–428,1978.
  • [24] P. Karamanakos, E. Liegmann, T. Geyer, and R. Kennel, “Model predictive control of power electronic systems: Methods, results, and challenges,” IEEE Open Journal of Industry Applications, vol. 1, pp.95–114, 2020.(Allowed)
Como citar:

SANTOS, Rafael dos; SILVA, Fabrício Leonardo; "Modelagem e Simulação de um Sistema de Tração com PMSM para Veículos Elétricos Utilizando Controle Preditivo por Modelo com Conjunto Finito de Controle", p. 199-206 . In: Anais do XXXII Simpósio Internacional de Engenharia. São Paulo: Blucher, 2025.
ISSN 2357-7592, DOI 10.5151/simea2025-PAP42

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