Bộ quan sát tốc độ sử dụng logic mờ cho hệ truyền động SPIM hiệu suất cao

TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI, SỐ 26-02/2018 
21 
BỘ QUAN SÁT TỐC ĐỘ SỬ DỤNG LOGIC MỜ CHO 
HỆ TRUYỀN ĐỘNG SPIM HIỆU SUẤT CAO 
SPEED OBSERVER USING FUZZY LOGIC FOR 
HIGH-PERFORMANCE SPIM DRIVES 
Phạm Thúy Ngọc1, Nguyễn Hữu Khương2, Đồng Văn Hướng2 
1Đại học Công Nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh 
2Đại học Giao thông vận tải Thành phố Hồ Chí Minh 
Tóm tắt: Bài báo này đề xuất một cơ chế thích nghi sử dụng logic mờ thay thế bộ điều khiển PI 
 cổ điển trong bộ quan sát tốc độ sử dụng phương pháp thích nghi mô hình mẫu dựa theo từ thông 
rotor cho điều khiển vector không cảm biến hệ truyền động động cơ không đồng bộ sáu pha. Bộ điều 
khiển logic mờ được đề xuất như một bộ tối ưu phi tuyến nhằm cực tiểu tín hiệu điều chỉnh tốc độ cho 
bộ quan sát. Hiệu suất giữa bộ quan sát tốc độ MRAS thông thường sử dụng bộ điều khiển PI và bộ 
quan sát tốc độ sử dụng logic mờ đề xuất được khảo sát, đánh giá trong các chế độ làm việc khác 14 
nhau. Các kết quả mô phỏng đã chứng minh rằng hiệu suất của bộ quan sát đề xuất và của hệ truyền 
động cải thiện đáng kể đặc biệt ở dải tốc độ thấp và tốc độ bằng không. Bộ quan sát đề xuất có đáp 
ứng động tốt, độ chính xác cao trong cả quá trình qúa độ và xác lập. 
Từ khóa: Truyền động động cơ không đồng bộ sáu pha, điều khiển không cảm biến, bộ quan sát 
 tốc độ MRAS, logic mờ. 
Chỉ số phân loại: 2.2 
Abstract: In this paper, an adaptation mechanism using fuzzy logic (FL) is proposed that 
replaces the classical PI controller used in the Rotor Flux based on MRAS speed observer for 
sensorless control of six phase induction motor drives. FL is proposed as a nonlinear optimization 
to minimize the speed turning signal for the observer. The performance of the MRAS observer using 
the conventional PI controller and the proposed FL controller have been verified and evaluated 
in the different working modes, especially at the low and near zero speed range. Simulation 
results have demonstrated that the performance of the proposed MRAS observer is 
significantly improved especially at low and near zero speed range. FL_MRAS observer has good 
dynamic response, high precision in both the transient and steady modes. 
Keywords: Six phase induction motor drives, sensorless control, MRAS speed observer, fuzzy 
logic. 
Classification number: 2.2 
1. Giới thiệu
Trên thế giới, truyền động của động cơ 
nhiều pha đã được tập trung nghiên cứu và 
phát triển trong một vài thập kỷ gần đây. So 
với hệ truyền động sử dụng động cơ ba pha 
truyền thống hệ truyền động nhiều pha có 
nhiều ưu điểm như: Giảm dòng và công suất 
trên mỗi pha, giảm biên độ và tăng tần số 
xung động mô men, giảm tổn hao trên rotor, 
tỉ trọng mô men trên dòng điện cao. Hệ 
truyền động này cũng được đánh giá làm việc 
an toàn, tin cậy, khả năng chịu sự cố cao hơn 
so với hệ ba pha truyền thống. Do những ưu 
điểm của hệ truyền động nhiều pha mà ngày 
nay nó được xem xét và áp dụng cho các ứng 
dụng công suất lớn hoặc những hệ truyền 
động đòi hỏi làm việc tin cậy, an toàn cao 
như ô tô điện, hàng không, tàu biển, trong 
lĩnh vực quân sự và hạt nhân. Có rất nhiều 
loại động cơ nhiều pha, động cơ không đồng 
bộ sáu pha (SPIM) là một trong những loại 
động cơ được ứng dụng phổ biến nhất. 
Với các kỹ thuật điều khiển không 
cảm biến được tập tru.ng nghiên cứu và phát 
triển cho các hệ truyền động SPIM trong các 
ứng dụng công nghiệp có hiệu suất cao, 
MRAS là chiến lược được sử dụng phổ biến 
do thực hiện đơn giản và khối lượng tính 
toán ít hơn các phương pháp khác. Một số 
nghiên cứu đã chỉ ra rằng so với bộ quan sát 
tốc độ dùng Kalman Fiter, độ phức tạp tính 
toán của bộ quan sát tốc độ dùng MRAS ít 
hơn với tỷ lệ 1:20 [1], [2]. Sự quan tâm đặc 
biệt đã được dành cho MRAS từ thông 
22 
Journal of Transportation Science and Technology, Vol 26, Feb 2018 
(RF_MRAS) khi áp dụng cho các hệ truyền 
động SPIM không cảm biến [2 - 5]. Tuy 
nhiên, phương pháp này bị ảnh hưởng bởi: 
Độ nhạy tham số của động cơ, các vấn đề 
tích phân thuần túy, điều kiện ban đầu [6], 
ảnh hưởng từ sai số đo và tính phi tuyến của 
biến tần [2,3], [7], [8]. Những vấn đề trên 
làm giảm hiệu suất của bộ quan sát, đặc biệt 
ở dải tốc độ thấp và lân cận không [4]. Áp 
dụng cho một hệ truyền động điều khiển 
vectơ ba pha, tốc độ đảo chiều qua không 
được chứng minh có thể đáp quá độ tốt [2], 
[8]. Tuy nhiên, hoạt động ở tốc độ thấp dưới 
2Hz trong thời gian dài có hiệu suất rất thấp 
không đáp ứng được yêu cầu của hệ truyền 
động [6,7]. Cải tiến bộ quan sát tốc độ 
RF_MRAS với mô hình thích nghi sử dụng 
mô hình dự báo [9], kết quả khảo sát ở tốc độ 
10 vòng/phút được khảo sát tuy nhiên khi có 
tải sai số ước lượng tốc độ lớn. Mô hình bộ 
quan sát tốc độ RF_MRAS được thay bằng 
bộ quan sát MRAS mô men [10], tốc độ dưới 
15rad/s được khảo sát, hiệu suất ước lượng 
khá tốt khi không tải nhưng khi làm việc với 
25% tải định mức hiệu suất ở vùng tốc độ 
thấp giảm đáng kể, sai số ước lượng lớn. Tốc 
độ dưới 2.5 rad/s không được khảo sát. 
Các phương pháp cải tiến hiệu suất của 
bộ quan sát tốc độ RF_MRAS đã được công 
bố phần lớn sử dụng bộ điều khiển PI tuyến 
tính với các hệ số cố định. Trong bài báo này, 
một cơ chế thích nghi sử dụng FL thay thế bộ 
điều khiển PI cổ điển. FL được xem như một 
bộ tối ưu phi tuyến nhằm cực tiểu tín hiệu 
điều chỉnh tốc độ cho bộ quan sát. Hiệu suất 
giữa bộ quan sát tốc độ MRAS thông thường 
sử dụng bộ điều khiển PI và bộ quan sát sử 
dụng FL được khảo sát, đánh giá chi tiết ở 
các chế độ làm việc khác nhau đặc biệt tại 
vùng tốc độ thấp và lân cận không. Các kết 
quả mô phỏng đã chứng minh hiệu suất của 
bộ quan sát được cải thiện đáng kể, nhất là ở 
dải tốc độ thấp. Bộ quan sát đề xuất có độ 
chính xác cao trong cả quá trình quá độ và 
xác lập. 
2. Mô hình hệ thống
2.1. Mô hình hệ truyền động SPIM 
Để mô hình hóa SPIM có thể biểu diễn 
bằng các trạng thái không gian, dựa trên cách 
tiếp cận véc tơ không gian và hệ tham chiếu 
động. Mô hình này được biểu diễn như sau: 
[u]αβ=[G]d/dt [x]αβ+[F] [x]αβ (1) 
Trong đó: 
[u]αβ= [uαs uβs 0 0]T: Đại diện cho các 
véc tơ đầu vào; [x]αβ = [iαs iβs iαr iβr]: Biểu 
thị các véc tơ trạng thái, các ma trận [F] và 
[G] được xác định: 
(2) 
(3) 
Trong đó: 
ωr: Vận tốc góc của rotor; Rs, Ls= Lis + 
Lm, Rr, Lr = Llr + Lm và Lm là các thông số 
của SPIM. 
Phần cơ của hệ truyền động được biểu 
diễn bởi các phương trình sau: 
(4) 
(5) 
Trong đó: 
TL, Te: Mô men tải, mô men điện từ, 
Ji, Bi: Hệ số quán tính, hệ số ma sát, 
P: Số cặp cực, ψαβr: Từ thông rotor. 
Hệ truyền động được nghiên cứu bao 
gồm SPIM được cấp nguồn thông qua một 
biến tần nguồn áp sáu pha ( Hình 1). Áp dụng 
kỹ thuật véc tơ không gian, không gian sáu 
chiều ban đầu của máy được chuyển thành ba 
không gian hai chiều trong không gian con (α 
- β), (x - y) và (z1 - z2). Sự chuyển đổi này 
đạt được bằng ma trận chuyển đổi 6 x 6 như 
sau: 
(6) 
Ma trận chuyển đổi được sử dụng đại 
diện cho hệ tham chiếu cố định (α-β) trong 
hệ tham chiếu động (d - q). Ma trận này được 
cho bởi: 
(7) 
Trong đó: δr là vị trí góc quay rotor. 
TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI, SỐ 26-02/2018 
23 
x b y c zaO
Vd
+
_
Vas
+
_
Vxs
+
_
Vbs
+
_
Vys
+
_
Vcs
+
_
Vzs
 DC Link
Hình 1. Sơ đồ tổng quát hệ turyền động SPIM. 
2.2. Bộ quan sát tốc độ FL_MRAS 
2.2.1. Bộ quan sát tốc độ PI_MRAS 
Bộ quan sát tốc độ PI_MRAS thông 
thường được chỉ ra trên hình 2. Trong đó mô 
hình tham chiếu thường sử dụng mô hình 
điện áp (VM). Từ thông rotor được cho bởi: 
(8) 
Mô hình thích nghi sử dụng mô hình 
dòng (CM), Các thành phần từ thông rotor 
được xác định: 
(9) 
+
Mô hình tham chiếuvs
is
Cơ cấu thích nghi
PI
-
(8)
(9)
Mô hình thích nghi
εω
Hình 2. Bộ quan sát MRAS sử dụng bộ điều khiển PI 
Dựa trên lý thuyết ổn định của Popov, cơ 
chế thích nghi có thể được thiết kế để tạo ra 
giá trị của tốc độ ước lượng được thực hiện 
bằng cách cực tiểu sai số giữa từ thông tham 
chiếu và từ thông ước lượng sử dụng bộ điều 
khiển PI [6]. Tín hiệu điều chỉnh tốc độ và 
tốc độ ước lượng được biểu diễn: 
(10) 
(11) 
2.2.2. Bộ quan sát MRAS sử dụng FL 
Trong bộ quan sát đề xuất, FL thay thế 
cho cơ cấu thích nghi ở MRAS thông thường 
và sử dụng mô hình Mamdani, trong đó đầu 
vào là tín hiệu điều chỉnh tốc độ (10) và vi 
phân tín hiệu điều chỉnh tốc độ. Hai đầu vào 
này được nhân với hai hệ số K1 và K2 tương 
ứng. Đầu ra của bộ điều khiển được nhân với 
hệ số K3 để tạo ra giá trị thực tế của tốc độ 
quan sát. Cuối cùng, khâu tích phân được 
thực hiện để tạo ra giá trị của tốc độ ước tính. 
Kỹ thuật thử sai được sử dụng để điều chỉnh 
những hệ số này nhằm đảm bảo hiệu suất tối 
ưu của bộ điều khiển. Mỗi biến của FL có 
bảy hàm thành viên. Các tập mờ sau đây 
được sử dụng: NB = NEGATIVE BIG, NS = 
NEGATIVE SMALL, NM = NEGATIVE 
MEDIUM, ZE = ZERO, PB = POSITIVE 
NEGATIVE BIG, PS = POSITIVE SMALL, 
PM =POSITIVE MEDIUM. Bộ quan sát tốc 
độ MRAS với cơ chế ước lượng tốc độ FL 
được trình bày trong hình 3, các hàm thành 
viên của FL được thể hiện trong hình 4. Bảng 
1 cho thấy cơ sở luật mờ với 49 quy tắc. 
Mô hình tham chiếu
vsD
(8)
isD
(9)
+
-
 ke
Các qui 
tắc mờ
 ku
εω
Bộ điều khiển mờ
vsQ
isQ
Mô hình thích nghi
Hình 3. Bộ quan sát MRAS sử dụng FL 
Hình 4. a) Sơ đồ của FLC, b) Hàm chức năng đầu vào 
và đầu ra bộ điều khiển mờ, c) Mặt điều khiển. 
Bảng 1. Cơ sở luật mờ. 
de e NB NM NS ZE PS PM PB 
NB NB NM NM NS NS NS ZE 
NM NM NM NS NS NS ZE PS 
NS NM NM NS NS ZE PS PM 
ZE NB NM NS ZE PS PM PM 
PS NS NS ZE PS PS PM PM 
PM NS ZE PS PS PM PM PM 
PB ZE PS PS PM PM PB PB 
3. Mô phỏng và thảo luận
Để kiểm chứng và đánh giá hiệu suất của 
bộ quan sát tốc độ đề xuất, một hệ truyền 
động điều khiển véc tơ không cảm biến 
SPIM như hình 5 được mô phỏng khảo sát 
hoạt động ở các chế độ khác nhau đặc biệt ở 
dải tốc độ thấp và tốc độ gần không thông 
qua phần mềm mô phỏng Matlab - Simulink. 
Các thông số của SPIM: 1HP, 6_Phases, 
220V, 50 Hz, 4 poles, 1450 rpm, Rs = 10.1Ω, 
Rr = 9.8546Ω, Ls = 0.833457 H, Lr = 0.8308 
H, Lm = 0.783106H, J = 0.0088 kg.m2. 
24 
Journal of Transportation Science and Technology, Vol 26, Feb 2018 
Hình 5. Điều khiển không cảm biến cho truyền động 
SPIM sử dụng bộ quan sát FL_MRAS. 
3.1. Hiệu suất động của bộ quan sát: 
Trong phần mô phỏng này, hiệu suất 
động của bộ quan sát sử dụng FL_MRAS và 
PI_MRAS truyền thống được khảo sát ở chế 
độ đảo chiều quay từ -30 đến 30 (rad/s),12% 
tải định mức được đóng vào tại 2(s). Hình 6 
cho thấy quá trình đảo chiều diễn ra trong 
thời gian nhỏ hơn 1s, đáp ứng mô men là tức 
thời đối với bộ quan sát sử dụng FL_MRAS. 
Với cùng điều kiện khảo sát, bộ quan sát tốc 
độ sử dụng FL_MRAS có sai số không vượt 
quá 0.2 rad/s trong khi bộ quan sát PI_MRAS 
có sai số lớn hơn (~ 1rad/s). 
0 1 2 3 4 5 6 7 8
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
FL - MRAS Observer 
Time (s)
S
pe
ed
 (r
ad
/s
)
Measured speed
Reference speed
Estimated speed
 0 1 2 3 4 5 6 7 8-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
Time (s)
S
p
e
e
d
 (
ra
d
/s
)
PI - MRAS Observer
Measured speed
Reference speed
PI
0 1 2 3 4 5 6 7 8
-0.5
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
Time (s)
Spe
ed 
erro
r (ra
d/s
)
 0 1 2 3 4 5 6 7 8-3
-2
-1
0
1
2
Spe
ed 
erro
r (ra
d/s
)
Hình 6. Đáp ứng tốc độ của hệ, sai số giữa tốc độ ước lượng và tốc độ đo của hệ truyền động SPIM không cảm 
biến sử dụng bộ quan sát FL_MRAS và PI_MRAS. 
3.2. Hiệu suất của bộ quan sát trong 
dải tốc độ trung bình và thấp: 
Hệ truyền động được khảo sát với các 
mức tham chiếu tốc độ giảm từ 100 rad/s về 
0, 50% tải định mức. Quan sát hình 7 ta thấy 
hiệu suất của bộ quan sát FL_MRAS khá tốt. 
Sai số ước lượng tức thời luôn rất nhỏ, ngoại 
trừ tại một số thời điểm diễn ra sự thay đổi 
tốc độ, tuy nhiên, khi đó sai số này không 
vượt quá 1rad/s. Bộ quan sát sử dụng 
PI_MRAS có hiệu suất kém hơn, tốc độ ước 
lượng có biên độ dao động lớn, tăng dần khi 
làm việc ở vùng tốc độ thấp. Các giá trị từ 
thông được nhận dạng từ CM và VM để cung 
cấp cho cơ cấu thích nghi của PI_MRAS có 
hiện tượng trôi DC so với từ thông máy. Tuy 
nhiên, với FL_MRAS từ thông do CM và 
VM tạo ra bằng từ thông máy. 
0 2 4 6 8 10 12
-20
0
20
40
60
80
100
120
Time (s)
S
p
e
e
d
 (
ra
d
)
Measured speed
Reference speed
Estimated speed
 0 2 4 6 8 10 12
-20
0
20
40
60
80
100
120
Time (s)
S
p
e
e
d
 (
ra
d
/s
)
0 2 4 6 8 10 12
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
Time (s)
Sp
ee
d e
rro
r (r
ad
)
 0 2 4 6 8 10 12-6
-4
-2
0
2
4
6
Sp
ee
d e
rro
r (r
ad
/s)
8.8 8.85 8.9 8.95 9 9.05 9.1 9.15 9.2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
Time (s)
R
ot
or
 fl
ux
 (W
b)
VM rotor flux
CM rotor flux
Actual rotor flux
 8.75 8.8 8.85 8.9 8.95 9 9.05-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
Time (s)
R
ot
or
 fl
ux
 (W
b)
VM rotor flux
CM rotor flux
Actual rotor flux
a. b. 
Hình 7. Tốc độ đặt, tốc độ ước lượng, tốc độ đo; Sai số tốc độ ước lượng; Từ thông thực của động cơ và từ thông 
rotor được nhận dạng bằng CM, VM ở dải tốc đô trung bình và thấp sử dụng: a. FL_MRAS; b. PI_MRAS. 
3.3. Hiệu suất của bộ quan sát ở dải 
tốc độ rất thấp và không: 
Khảo sát hiệu suất của bộ quan sát tốc độ 
FL _MRAS với tốc độ yêu cầu tăng từ không 
đến 5 rad/s, 20% tải định mức. Hình 8.b cho 
thấy tốc độ ước lượng của bộ quan sát 
TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ GIAO THÔNG VẬN TẢI, SỐ 26-02/2018 
25 
PI_MRAS có biên độ dao động lớn, sai số 
trong điều kiện làm việc xác lập cao. Trong 
khi đó, hiệu suất của bộ quan sát sử dụng FL 
_MRAS hình 8.a được cải thiện tốt, tốc độ 
ước lượng có biên độ dao động nhỏ, hội tụ 
nhanh về tốc độ thực của động cơ. Hình 9.a,b 
khảo sát bộ quan sát đề xuất trong trường 
hợp động cơ không tải và 12% tải định mức 
ở dải tốc độ rất thấp. Ta thấy dạng sóng tốc 
độ khảo sát ở cả hai trường hợp là tượng tự, 
tốc độ ước lượng bám khá tốt tốc độ thực. Bộ 
quan sát và hệ truyền động làm việc ổn định. 
0 1 2 3 4 5 6 7 8
-1
0
1
2
3
4
5
6
Time (s)
Sp
ee
d 
(ra
d/
s)
Measuredr speed
Reference speed
Estimated speed
0 1 2 3 4 5 6 7 8
-1
0
1
2
3
4
5
6
Time (s)
S
pe
ed
 (r
ad
/s
)
Measured speed
Reference speed
Estimated speed
a. b. 
Hình 8. Tốc độ đặt, tốc độ ước lượng, tốc độ đo và sai số tốc độ ước lượng của bộ quan sát ở dải tốc đô thấp sử 
dụng bộ quan sát: a. FL_MRAS; b. PI_MRAS. 
0 2 4 6 8 10 12 14 16
-3
-2
-1
0
1
2
3
Time (s)
S
p
e
e
d
 (
ra
d
/s
)
Measured speed
Reference speed
Estimated speed
0 2 4 6 8 10 12 14 16
-3
-2
-1
0
1
2
3
Time (s)
S
p
e
e
d
 (
ra
d
/s
)
Measured speed
Reference speed
Estimated speed
Hình 9. Tốc độ đặt, tốc độ ước lượng, tốc độ đo của bộ quan sát sử dụng FL_MRAS làm việc với tốc độ rất thấp 
và tốc độ không a. Trường hợp không tải; b. Trường hợp mang 12% tải định mức
4. Kết luận
Bài báo trình bày bộ nhận dạng tốc độ sử 
dụng FL_MRAS cho điều khiển không cảm 
biến hệ SPIM. Hiệu suất của bộ quan sát 
được kiểm chứng thông qua các kết qủa mô 
phỏng trong phần 3, tốc độ dưới 2rad/s đã 
được khảo sát, bộ quan sát có hiệu suất cao 
hơn so với những nghiên cứu được công bố 
gần đây [9-11]. Các kết quả mô phỏng đã 
chứng minh rằng bộ quan sát có đáp ứng 
động tốt, độ chính xác cao trong cả quá trình 
quá độ và xác lập đặc biệt trong dải tốc độ 
thấp và tốc độ lân cận không. Hệ truyền động 
SPIM làm việc ổn định, tin cậy 
Tài liệu tham khảo 
[1] R. Blasco-Gimenez, G. M. Asher, M. Sumner, and K. J. 
Bradley, "Dynamic performance limitations for MRAS 
based sensorless induction motor drives" lEE 
Proceedings Electric Applications, vol. 143, no. 2, pp. 
113-122, 1996. 
[2]J. W. Finch and D. Giaouris, "Controlled AC Electrical 
Drives”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 
vol.55, pp.481 - 491. 2008. 
[3] J.Holtz and J.Quan, "Drift and parameter compensated 
flux estimator for persistent zero stator frequency 
operation of sensorless controlled induction motors," 
IEEE Transactions on Industry Applications, vol.39, 
no.4, pp.1052- 1060, 2003. 
[4] Maurizio Cirrincione, Marcello Pucci, Giansalvo 
Cirrincione, Gérard-André Capolino, “Sensorless 
Control of Induction Motors by Reduced Order 
Observer With MCA EXIN + Based Adaptive Speed 
Estimation”, IEEE Transactions on Industrial 
Electronics, vol.54, no.1, Feb. 2007. 
[5] M. Rashed and A. F. Stronach, "A stable back-EMF 
MRAS-based sensorless low speed induction motor 
drive insensitive to stator resistance variation," lEE 
Proceedings Electric Power Applications, vol. 151, pp. 
685-693, 2004. 
[6] P.Vas,Sensorless Vector and Direct torque control New 
York: Oxford University Press, 1998. 
 [7] J. Holtz, "Sensorless control of induction motor 
drives," Proc. of the IEEE, vol. 90, no. 8, pp. 1359-
1394, August 2002. 
[8] C. Schauder, "Adaptive speed identification for vector 
control of induction motors without rotational 
transducers," IEEE Transactions on Industry 
Applications, vol. 28, 1054-1061, 1992 
[9] Yaman B. Zbede, Shady M. Gadoue and David J. 
Atkinson, “Model Predictive MRAS Estimator for 
Sensorless Induction Motor Drives”, IEEE 
Transactions on Industrial Electronics 2016. 
[10] Andrew N. Smith, Shady M. Gadoue and John W. 
Finch, “Improved Rotor Flux Estimation at Low 
Speeds for Torque MRAS-Based Sensorless Induction 
Motor Drives” IEEE Transactions on Energy 
Conversion. Vol. 31, no. 1, March 2016 
[11]Binying Ye,Maurizio Cirrincione, Marcello Pucci, 
Giansalvo Cirrincione, “Sensorless Control of 
Induction Motors by the MSA based 
MUSICTechnique”, Energy Conversion Congress and 
Exposition (ECCE), Montreal, QC, 2015. 
 Ngày nhận bài: 18/12/2017 
 Ngày chuyển phản biện: 21/12/2017 
 Ngày hoàn thành sửa bài: 12/1/2018 
 Ngày chấp nhận đăng: 19/1/2018