T E L K O M N I K T elec o m m un ica t io n Co m pu t ing   E lect ro nics   a nd   Co ntr o l   Vo l.  2 3 ,   No .   5 ,   Octo b er   2 0 2 5 ,   p p .   1 4 2 7 ~ 1 4 3 8   I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0 ,   DOI : 1 0 . 1 2 9 2 8 /TE L KOM NI KA. v 2 3 i 5 . 2 6 8 6 7          1427       J o ur na l ho m ep a g e :   h ttp : //jo u r n a l.u a d . a c. id /in d ex . p h p /TELK OM N I K A   O ptima l ac tive di sturba nce  reje c ti o n contro l wi th  a pplica tions   in elec tric  v ehi cle s       J ua n Q ueca n - H er re ra 1 ,   Serg io   Riv er a 1 J o rg Neir a - G a rc ía 2 ,   J o hn   Co rt és - Ro mero 1   1 D e p a r t a m e n t o   d e   I n g e n i e r í a   El é c t r i c a   y   El e c t r ó n i c a ,   F a c u l t a d   d e   I n g e n i e r í a ,   U n i v e r s i d a d   N a c i o n a l   d e   C o l o m b i a ,   B o g o t á   D . C . ,   C o l o m b i a   2 P o l y t e c h n i c   I n st i t u t e ,   P u r d u e   U n i v e r s i t y ,   W e st   La f a y e t t e ,   U S A       Art icle  I nfo     AB S T RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   22 2 0 2 4   R ev is ed   Au g   30 2 0 2 5   Acc ep ted   Sep   10 2 0 2 5       Th is  wo r k   p ro p o se a n   o p ti m a c o n tr o stra teg y   b a se d   o n   a   m o d if ied   a c ti v e   d istu r b a n c e   re jec ti o n   c o n tro l   (AD RC)  th a c o n si d e rs  d istu r b a n c e   we ig h ti n g   fo a   t h re e - p h a se   i n d u c ti o n   m o t o r   u n d e r o to r   field - o rien te d   c o n tro l   (F OC)  t o   e n h a n c e   e n e rg y   e fficie n c y .   In d u c ti o n   m o to rs   (IM s)   a re   wid e l y   u se d   in   e lec tri c   v e h icle s   (EVs)   d u e   to   th e ir  c o st - e ffe c ti v e n e ss   a n d   tec h n o lo g ica m a tu rit y .   Ho we v e r,   im p ro v in g   e n e rg y   e fficie n c y   re m a in a   k e y   c h a ll e n g e ,   a s   it   d irec tl y   imp a c ts  v e h icle   ra n g e .   Th e   p ro p o se d   a p p ro a c h   e m p lo y AD R C,   wh e re   p a rt  o t h e   d istu r b a n c e   re j e c ti o n   tas k   is  h a n d led   o ffli n e   b y   a   h y b ri d   o p ti m iza ti o n   a l g o ri th m   c o m b in in g   p a rti c le  sw a rm   o p ti m iza ti o n   (P S O),  tab u   se a rc h   (TS ),   a n d   sim u late d   a n n e a li n g   (S A)  t o   tu n e   a   sta te - fe e d b a c k   c o n tro ll e r.   Th e   c o n tro ll e p a ra m e ters   a re   o p ti m ize d   u sin g   a   c o m p o site  c o st  fu n c ti o n   t h a b a lan c e e n e rg y   c o n su m p ti o n   a n d   p e rfo rm a n c e .   S imu latio n   a n d   e x p e rime n tal  re su lt s   i n d ica te  t h a d ist u rb a n c e   we ig h t in g   h a a   s ig n ifi c a n t   imp a c o n   b o th   p ro b lem   c o m p le x it y   a n d   p e rf o rm a n c e .   Op ti m a we ig h ti n g   imp ro v e th e   o v e ra ll   sy ste m   re sp o n se   c o m p a re d   t o   c o n v e n ti o n a l   d istu rb a n c e   re jec ti o n   m e th o d s.  E n e rg y   a n d   p e rfo rm a n c e   a n a ly se sh o th a t   d istu rb a n c e   we ig h ti n g   e n h a n c e e n e r g y   u s a g e   c o m p a re d   t o   th e   tra d it i o n a AD RC  m e th o d ,   su g g e stin g   a   n o v e e ffici e n c y   c o n tro stra te g y   f o e lec tri c   m a c h in e s.   K ey w o r d s :   Activ d is tu r b an ce   r ejec tio n   co n tr o l   I n d u ctio n   m o to r     Me tah eu r is tics   No n lin ea r   co n tr o l   Op tim izatio n   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   J u an   Qu ec an - Her r e r a   Dep ar tam en to   d e   I n g en ier ía  E léctr ica  y   E lectr ó n ica,   Facu lta d   d I n g en ier ía   Un iv er s id ad   Nac io n al  d C o lo m b ia   B o g o   D. C . ,   C o lo m b ia   E m ail:  js q u ec an h @ u n al. ed u . c o       1.   I NT RO D UCT I O   T o d ay ,   b alan cin g   ec o n o m ic  d ev elo p m en a n d   en v ir o n m en ta p r eser v atio n   is   cr itical,   p ar ti cu lar ly   in   th tr an s p o r tatio n   s ec to r ,   wh e r in ter n al   co m b u s tio n   en g in e s   ( I C E s )   co n tr ib u te  to   p o llu tio n .   T h is   h as  led   to   a   g r o win g   f o c u s   o n   elec tr ic  v e h icles  ( E Vs)  as  clea n er   alte r n ativ e,   d r iv en   b y   th e   n ee d   f o r   en e r g y   ef f icien c y   an d   p er f o r m a n ce   im p r o v em e n ts   [ 1 ] - [ 4 ] .   Am o n g   th e   m o to r   o p tio n s   f o r   E Vs,  in d u ctio n   m o to r s   ( I Ms)   ar e   p o p u lar   d u e   to   th ei r   r o b u s tn ess ,   co s t - ef f ec tiv en ess ,   an d   h ig h   in itial  to r q u e,   d esp ite  l im itatio n s   s u ch   as  ef f icien cy   l o s s es  [ 5 ] - [ 9 ] .   C o n tr o s tr ateg ies  lik f ield - o r ien ted   co n tr o ( FOC )   ar e   co m m o n ly   u s ed   f o r   I Ms,  o f f er in g   in d e p en d e n t c o n tr o l o f   r o to r   f lu x   an d   t o r q u e   [ 9 ] .   T h is   p ap er   ex p lo r es  th r o le  o f   o p tim al  c o n tr o th eo r y   i n   im p r o v in g   in d u ctio n   m o to r   p e r f o r m an ce   in   E Vs,  f o cu s in g   o n   ac tiv d is tu r b an ce   r ejec tio n   c o n tr o ( ADRC )   to   h an d le  u n k n o w n   s y s tem   d is tu r b an ce s   [ 1 0 ] [ 1 1 ] .   W h ile  tr ad itio n al  ADRC   ex ce ls   in   p er f o r m an ce ,   it  d o es  n o t a d d r ess   en er g y   co n s u m p ti o n ,   cr itical  f ac to r   f o r   E r an g e.   W p r o p o s m o d if ied   ADRC   th at  in co r p o r ates  d is tu r b an ce   weig h tin g   an d   u s h y b r id   m etah eu r is tic  alg o r ith m   co m b in in g   p a r ticle  s war m   o p tim iza tio n   ( PS O) ,   s im u lated   an n ea lin g   ( SA) ,   a n d   ta b u   s ea r ch   ( T S)  to   tu n b o th   co n tr o an d   d is tu r b an ce   r ejec tio n   p ar am eter s   [ 1 2 ] ,   [ 1 3 ] .   W id en tify   s ev er al  g a p s   in   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0   TEL KOM NI KA  T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l ,   Vo l.  2 3 ,   No .   5 ,   Octo b e r   2 0 2 5 1 4 2 7 - 1 4 3 8   1428   th liter atu r e:  tr ad itio n al  AD R C   n eg lects  en er g y   u s in   d i s tu r b an ce   r ejec tio n ,   a n d   c u r r e n co n tr o s ch em es  o f ten   r ely   o n   c o n v e n tio n al  alg o r ith m s ,   o v e r lo o k i n g   n ewe r   o r   h y b r i d   ap p r o ac h es.  T o   im p r o v p er f o r m an ce ,   we  p r o p o s u s in g   a d v an ce d   m et h o d s   to   o p tim ize  ADRC   p ar am eter s ,   with   s p ec if ic  f o c u s   o n   d is tu r b an ce   weig h tin g   [ 1 4 ] - [ 1 9 ] .   T h is   ap p r o ac h   s h o ws  th at  d is tu r b an ce   weig h tin g   co u ld   im p r o v e   th s y s tem s   ef f icien cy   wh ile  m ain tain in g   r o b u s tn ess .   C o n s id er in g   th ab o v e,   o u r   m ain   co n tr ib u tio n   in clu d es:    T h im p lem en tatio n   o f   m o d if ied   ADRC   wh er d is tu r b an ce   weig h tin g   is   co n s id er ed ,   s h o win g   im p r o v e d   p er f o r m a n ce ,   a n d   d em o n s tr atin g   t h at  th d is tu r b an ce   weig h tin g   v alu e   d ep e n d s   o n   t h ch o s en   p er f o r m an ce   cr iter ia.   Simu lati o n   r esu lts   co m p ar t h tr ad iti o n al  ADRC   with   th m o d if ied   v er s io n   u n d er   t h r o to r   FOC   s ch em e,   o p tim izi n g   en e r g y   u s an d   p e r f o r m an ce .   E x p er im en tal  r esu lts   f u r th er   v alid ate  th e   p r o p o s ed   co n tr o l sch em e.   T h is   p ap er   is   s tr u ctu r ed   as:  s ec tio n   2   r ev iews  th m eth o d ,   b r ief ly   d escr ib in g   th d y n am i cs  o f   E Vs  an d   I Ms  u n d er   th e   FOC   s ch em e,   alo n g   with   th p r o b lem   s tatem en an d   th o p tim al  co n tr o d esig n   u s in g   a   m o d if ied   ADRC .   Sectio n   3   p r esen ts   th e   r esu lts   an d   d is cu s s io n ,   in clu d in g   s im u latio n   o u tco m es  a n d   ex p er im en tal  f i n d in g s .   Sectio n   4   co n cl u d es th p a p er .       2.   M E T H O   T h is   s ec tio n   in tr o d u ce s   th d y n am ics  o f   E Vs   an d   I Ms ,   o u tli n es  th co n tr o p r o b lem ,   a n d   p r esen ts   ca s s tu d y   u s in g   h y b r id   alg o r ith m   f o r   co n tr o ller   tu n in g .     2 . 1 .     I nd uct io n m o t o a nd   elec t ric  v ehicle  dy na m ics   2 . 1 . 1   Vehicle  d y na m ics   EV s   d y n am ics  in v o lv f o r ce s   s u ch   as  r o llin g   r esis tan ce   (  ) ,   a er o d y n am ic  d r ag   (  )   an d   clim b in g   r esis tan ce   (  ) ,   in f lu en ci n g   r o ad   [ 2 0 ] - [ 2 2 ] .   T h t o tal  r o ad   lo ad   i s   ex p r ess ed   as:     =  +  +  +    ( 1 )     wh er th f o r ce s   ar e:      = c os ( ) ,  = 1 2  ( + 0 ) ,  = ±  s in ( ) ,  =   ( 2 )     Her e,     is   th v eh icle  m ass ,     g r av ity ,     th s lo p an g le,   a n d     d ep en d s   o n   tire   p r ess u r an d   s p ee d .     is   th d r ag   co e f f icien t,  0   th h ea d win d   s p ee d ,     th v eh icle  s p ee d ,     air   d en s ity ,     th f r o n tal  ar ea ,   an d     Sto k es   co ef f icien t.     is   o f ten   n eg lig i b le  co m p ar e d   to    .   W h ile  th to tal  m o to r   to r q u ( )   is :     ( ) =  ( ) +   +  ( )   ( 3 )     wh er  ( )   r elate s   to   wh ee l to r q u e,     th wh ee l r ad i u s ,     th tr an s m is s io n   r atio ,   an d      th s h af t f r icti o n   to r q u e.   T h m o to r   to r q u d y n a m ic  ( 4 ) :        = ( ) ( )   ( 4 )     wh er ( )   is   m o to r   to r q u e,   an d      is   th to tal  m o to r   in er tia:      = + 1 2   ( ) 2 + 1 2 ( ) 2 ( 1 )   ( 5 )     wh er   is   m o to r   in er tia,     th wh ee l m ass ,   an d     wh ee l sli p p ag e.     2 . 1 . 2 .     I nd uct io m o t o r   I Ms ,   wid ely   u s ed   in   E Vs,  ar e   o f ten   co n tr o lled   with   r o to r   FOC   [ 2 3 ] ,   [ 2 4 ] ,   le v er ag in g   C lar k ( /   s ch em e)   an d   Par k   ( /   s ch em e)   tr an s f o r m atio n s :     [ ( )   ( )   ] = [ c os ( ( ) ) s in ( ( ) ) s in ( ( ) ) c os ( ( ) ) ] [ ( )   ( )   ] , = ta n 1 (   ) , ( ) =  ( ) 2 +  ( ) 2   ( 6 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI KA  T elec o m m u n   C o m p u t   E l Co n tr o l         Op tima l a ctive   d is tu r b a n ce   r ejec tio n   co n tr o l wi th   a p p lica tio n s   in   elec tr ic  ve h icles   ( Ju a n   Q u ec a n - Herr era )   1429   w h er   r ep r esen ts   th cu r r e n ts   an d   v o lta g es.  T h u s ,   th d y n a m ic  in d u ctio n   m o to r   m o d el  u n d er   FOC   s ch em is :    ( )  = ( )   ( 7 )      ( )  = ( ) ( ) 1 ( )   ( 8 )     ( )  = ( ) +  ( )   ( 9 )     ( )  =   ( ) +  ( ) + ( ) ( ) +  2 ( ) ( ) + 1 ( )   ( 1 0 )     ( )  = ( ) + ( ) ( ) ( ) +  ( ) ( ) ( ) + 1 ( )   ( 1 1 )      ( )  = ( ) +  ( ) ( )   ( 1 2 )     T h p ar am eter s   ar e:     = , = , = 2 2 , = 1 2       Key   v ar iab les  in clu d e:  r o to r   p o s itio n   ( ) ,   an g u lar   s p ee d   ( ) ,   lo ad   to r q u e   ( ) ,   an d   m a g n etic  f lu x   ( ) ( )   an d   ( )   r ep r esen v o ltag es,  wh i le  ( )   an d   ( )   ar s tato r   cu r r en ts   u n d er   d /q .     an d     ar e   r o to r   an d   s tato r   r esis tan ce s   an d     ar r o to r   an d   s tato r   in d u ctan ce s   is   m ag n etizin g   in d u ctan ce   an d     th p o le   p air   co u n t.  T h FO C   o f f er s   co n tr o l   o v er   d ir ec t   cu r r en t   ( ( ) ) ,   q u a d r atu r e   cu r r en t   ( ( ) ) ,   f lu x   m ag n itu d e,   an d   a n g u lar   s p ee d   [ 2 5 ] .     2 . 2 .     P r o blem   s t a t e m ent   a nd   o ptim a l c o ntr o l desig n     2 . 2 . 1 .   P ro blem   s t a t em ent     C o n s id er in g   th e   d y n am ics  o f   th in d u ctio n   m o to r   an d   it s   co n tr o u s in g   ADRC ,   th f o llo win g   p er f o r m an ce   cr iter io n   is   p r o p o s ed :     = ( 1 ( ) + 2 ( ) + 3  ( ) )  , . 0   ( ) , i   { 1 , 2 , 3 , , n } , .   ( 1 3 )     I n   ( 14 ) ,   ( )   r ep r esen ts   th m o to r s   p o wer   co n s u m p tio n ,   ca lcu la ted   as  th s u m   o f   th e   ab s o l u te   v alu es  o f   th p r o d u ct  o f   c u r r en ts   an d   v o ltag es  u n d er   th two - p h ase    s ch em u s in g   C lar k e tr an s f o r m atio n .   T h ter m   ( )   d en o tes  th an g u lar   s p ee d   tr ac k in g   er r o r ,   an d    ( )   r ep r esen ts   th s ettlin g   tim e,   weig h ted   b y   th o p er ati o n   tim e.   T h weig h ts   1 2   an d   3   b alan ce   th e   r elativ im p o r tan ce   o f   t h ese   co m p o n en ts .   T o   im p r o v t h p er f o r m an ce   o f   co n tr o laws,  it  is   ess en tia to   ad d r ess   th lim itatio n s   o f   cu r r e n ADR C   m eth o d s .   W h ile  p ar a m eter   tu n i n g   i n   ADRC   u s in g   o p tim izatio n   al g o r ith m s   e n h a n ce s   p er f o r m an ce ,   it   o f ten   o v er l o o k s   en er g y   ef f ici en cy .   T h is   h ig h lig h ts   th n ee d   f o r   n ew  ADRC - b ased   c o n tr o s ch em th at  ex p licitly   in co r p o r ates e n er g y   co n s u m p tio n   co n s id er atio n s .     Glo b al  o p tim u m   i n   ADRC   ap p r o ac h   -   m o tiv atio n al  ex am p le   C o n s id er   th n o n lin ea r   s y s tem     ̇ 1 ( ) =   λ   x 1 ( t )   , ̇ 2 ( )   = β   x 1 2 ( t ) + α   x 2 ( t ) + ζ   u ( t ) , { β , α , ζ , λ } R ,   ( 1 4 )     wh er   en s u r es st ab ilit y .   Fo r   = 1   an d   = = = 1 ,   u n d er   ADRC ,   th s y s tem   b ec o m es:     ̇ 2 ( )   = x 1 2 ( t ) +   x 2 ( t ) +   u ( t )     ̇ = κ   u ( t ) + ξ ( t ) ,   ( 1 5 )     with   ξ ( t ) = x 1 2 ( t ) + x 2 ( t )   wh er = 1 .   T h d is tu r b an ce   d y n am ics  ar e   ̇ ( )   = ξ ( t ) + 2 x 2 ( ) + ( ) .   T h u s ,   th ex ten d e d   s y s tem   d y n a m ics,  co n s id er in g   th d is tu r b an ce   m o d el,   ar e:     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0   TEL KOM NI KA  T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l ,   Vo l.  2 3 ,   No .   5 ,   Octo b e r   2 0 2 5 1 4 2 7 - 1 4 3 8   1430   [ ̇ 1 ( ) ̇ 2 ( ) ̇ ( ) ] = [ 1 0 0 0 0 1 0 2 1 ]   [ 1 ( ) 2 ( ) ( ) ] + [ 0 1 1 ] ( ) .   ( 1 6 )     Usi n g   lin ea r   q u a d r atic  r eg u l ato r   ( L QR )   f r am ewo r k ,   th o p tim al  co n tr o l g ai n s   ar e:     =   [ 0 1 . 707 0 . 07071 ] .   ( 1 7 )     T h r esu ltin g   co n tr o law  is   ( ) =   1 . 707 2 ( ) 0 . 7071   ( ) .   T h is   d em o n s tr ates  th at  th d is tu r b an ce   s h o u ld   n o b f u l ly   r ejec ted   f o r   o p tim al  p er f o r m an ce .   C o n s eq u en tly ,   th is   r esear ch   p r o p o s es  th co n tr o l stra teg y   s h o wn   in   Fig u r 1 ,   wh ich   in co r p o r ates d is tu r b an ce   weig h tin g   in   th ADRC   s ch em e:           Fig u r 1 .   Pro p o s ed   c o n tr o l str ateg y         T h p r o p o s ed   s tr ateg y   in clu d es  d is tu r b an ce   weig h tin g   v ia   p ar am eter     an d   s tab ilit y   g ain   tu n in g   th r o u g h     ac h iev ed   v ia  er r o r   s tate  f ee d b ac k .   T o   o p tim iz b o th   d is tu r b an ce   weig h tin g   an d   co n tr o ller   p ar am eter s   ef f ec tiv ely ,   an   o p ti m izatio n   alg o r ith m   is   r eq u ir e d .     Hy b r id   a lg o r ith m     h y b r id   al g o r ith m   is   em p l o y ed   in   th is   r esear ch   d u e   to   th e   co m p le x ity   o f   t h p r o b lem .   T h e   alg o r ith m   is   co m p o s ed   o f   th r ee   s u b - alg o r ith m s T h PS alg o r ith m ,   TS ,   an d   SA .   T h alg o r ith m   d iag r a m   is   s h o wn   in   Fig u r 2 .           Fig u r 2 .   Hy b r id   alg o r ith m   s c h em e       Par ticles in itializa tio n i n   th is   s tep ,   th p ar ticles o f   th tr ad itio n al  PS alg o r ith m   ar e   in itialized .   C o m p u te  th e   p er f o r m a n ce   o f   an y   p a r ticle:  t h p er f o r m a n ce   o f   ea ch   p a r ticle  is   co m p u ted   b ased   o n   a   p r ed ef in e d   p er f o r m a n ce   cr iter i o n .   Up d ate  n ew  p o s itio n s n ew  p o s itio n s   ar co m p u ted   f o llo win g   th tr ad itio n al  PS s ch em e.   Fin d   b est:   1 t h b est p ar ticle  is   s elec ted .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI KA  T elec o m m u n   C o m p u t   E l Co n tr o l         Op tima l a ctive   d is tu r b a n ce   r ejec tio n   co n tr o l wi th   a p p lica tio n s   in   elec tr ic  ve h icles   ( Ju a n   Q u ec a n - Herr era )   1431   C o m p u te  n ew   p o s itio n s   a n d   s p ee d s a ll  n ew  p o s itio n s   an d   s p ee d s   a r co m p u te d   co n s id er in g   th p ar ticles  u p d ated   i n f o r m atio n .   C an d id ate  s o lu tio n 1 t h b est  s o lu tio n   f r o m   th PS alg o r it h m ,   1 ,   is   u s ed   as  th in itial  s o l u tio n   f o r   th SA a lg o r ith m .   SA p r o ce s s 2 t h SA a lg o r ith m   p r o ce s s es th in itial so lu tio n   an d   p r o d u ce s   n ew  b est s o l u tio n ,   2 .   C an d id ate  s o lu tio n 2 t h b est  s o lu tio n   f r o m   th SA  alg o r it h m ,   2 ,   is   u s ed   as  th ca n d id ate   s o lu tio n   f o r   th T S a lg o r ith m .   T S p r o ce s s 3 t h T S a lg o r ith m   p r o ce s s es th ca n d id ate  s o lu ti o n   an d   p r o d u ce s   n ew  b est s o lu tio n ,   3 .   Selectio n   o f   th e   g lo b al   b est  b etwe en   1 2 3 t h e   b est  s o lu tio n   i s   s elec ted   f r o m   1 2   an d   3 .   I f   th e   ter m in atio n   co n d itio n   is   n o t m et,   th alg o r ith m   is   r ep ea ted .     C o n tr o l d esig n     T h co n tr o d esig n   c o n s id er s   th d y n am ics  o f   an g u lar   s p ee d ,   d ir ec cu r r e n t,  an d   q u a d r at u r cu r r e n with in   th f r am ewo r k   o f   ADRC ,   b ased   o n   th s y s tem   d y n am ics f r o m   Sectio n   2 . 1 . 2 .     d ω ( t )  = μ ψ d ( t ) i q ( t ) + ξ ω1 ( t ) , di d ( t )  = 1 u d ( t ) + ξ  1 ( t ) , di q ( t )  = 1 u q ( t ) + ξ  1 ( t )   ( 1 8 )     wh er 1 ( )  1 ( )   an d    1 ( )   r ep r esen u n if ied   d is tu r b a n ce s   f o r   ea c h   co n tr o lled   v ar iab le.   T h ese   d y n am ics ar s im p lifie d   as f ir s t - o r d er   s y s tem s   f o r   co n tr o l d es ig n :     dy ( t )  = κ   u ( t ) + ξ ( t )   ( 1 9 )     wh er ( )   is   th o u tp u t,  ( )   th co n tr o s ig n al,     an   av er ag v alu e,   an d   ( )   th u n if ied   d is tu r b an ce .   B y   in tr o d u cin g   th e   tr ac k in g   er r o r   e y ( t ) =   y ( t ) y ( t )   an d   u s in g   an   i n ter n al   m o d el  ass u m in g   co n s tan t   d is tu r b an ce ,   th ex ten d ed   s tate  is   d ef in ed   as  x 1 ( ) = ( )   an d   2 ( ) = ( ) ,   lead in g   to   th s tate - s p ac d y n am ics:     [ ̇ 1 ( )   ̇ 2 ( ) ] = [ 0 1 0 0 ] [ 1 ( )   2 ( ) ] + [ 0 ]   ( ) +   [ 0 1 ]   ( )   ( 2 0 )     with   th o u tp u t:     x 1 ( ) = ( ) = [ 1 0 ] [ 1 ( )   2 ( ) ]   ( 2 1 )     u s in g   th ex ten d ed   s tate  o b s er v er   ( E SO) ,   th esti m ated   s tate s   ( ̂ ( )   an d   ̂ ( ) )   f ac ilit ate  th co n tr o l la f o r   ea ch   v ar iab le.   Fo r   an g u lar   s p e ed :     ( )  = ( ) ( ) + ( )   ( 2 2 )     with   th co n tr o l la w:     ( ) = 1 ( ) (   ̂ ( )    ̂ ( )   )   ( 2 3 )     Su b s titu tin g   in to   th d y n am ics   an d   ex p r ess in g   in   th l a p lace   d o m ain :     ( + ) ( ) = ( 1  ) ( ) ξω Δ   ξ ω ( s ) k ω Δ   e ω ( s )   ( 2 4 )     wh er   m an ag es  s tab ilit y ,      r eg u lates  tr ac k in g   p er f o r m a n c e,   an d   Δ   r ep r esen ts   th esti m atio n   er r o r .   W h ile  f o r   th d ir ec t c u r r e n t d y n am ics:      ( )  = 1  ( ) +  ( )   ( 2 5 )     th co n tr o l la is :     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0   TEL KOM NI KA  T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l ,   Vo l.  2 3 ,   No .   5 ,   Octo b e r   2 0 2 5 1 4 2 7 - 1 4 3 8   1432    ( ) = (    ̂  ( )    ̂  ( )   )   ( 2 6 )     lead in g   t o   s im ilar   s tab ilit y   a n d   p er f o r m an ce   tr ad e - o f f s   as  an g u lar   s p ee d .   T h e   q u a d r at u r c u r r en t   co n tr o l   f o llo ws  an alo g o u s   p r in ci p les.  I n   s u m m a r y ,     ,   an d      r ep r ese n d is tu r b an ce   weig h tin g   p ar a m eter s ,   wh ile    ,   an d     m an a g s tab ilit y .   T o   s im p lify   o p tim izatio n   an d   m ain tain   lin ea r ity ,    = 1   is   s elec ted .   Fig u r 3   illu s tr ates  th in d u cti o n   m o to r   u n d e r   th e   FOC   s ch em e,   wh er e   th p r o p o s ed   h y b r i d   alg o r it h m   is   u s ed   f o r   o f f lin o p tim izatio n .           Fig u r 3 .   Pro p o s ed   c o n tr o l sch em e       T h co n tr o ller s       an d   ,   b ased   o n   th Fig u r 3 ,   in c o r p o r ate  f lu x   esti m ato r s   f o r   th r o to r   FOC   s ch em e:     ̂ ( )  = η ̂ ( ) +     ( ) ,   ̂ ( )  = ( ) +  ( ) ̂ ( )   ( 2 7 )     s atu r atio n   s ch em en s u r es   th co n tr o s ig n al  r em ai n s   with in   p r ac tical  b o u n d s ,   wh il o f f lin s im u latio n   d eter m in es  d is tu r b an ce   weig h tin g   p ar am eter s   an d   ev alu ate s   th v eh icle  d y n am ics  th r o u g h   d ir ec cu r r en t   ( DC )   g en er ato r .     I n d u ctio n   o f   m o to r   an d   v eh icl p ar am eter s   Deta ils   th p ar am eter s   o f   th e   in d u ctio n   m o to r   an d   th e   elec t r ic  v eh icle:  th e   n o m in al  s p ee d   p er   p o le  p air   is   1 5 0 0   r p m ,   o p e r atin g   at  7 0   an d   5 0   Hz  with   n o m in al  c u r r en t   o f   1 . 2   A.   T h s tato r   an d   r o to r   r esis tan ce s   ar 6 . 5 7 5   Ω   an d   1 9 . 5 7 7   Ω   ,   r esp ec tiv ely .   T h e   n o m in al  to r q u e   is   0 . 6   Nm ,   an d   th n o m in al  p o wer   is   1 0 0   W .   T h m o to r s   m ag n eti za tio n   in d u ctan ce   is   2 4 3 . 4   m H,   wh ile  th r o to r   an d   s tato r   leak ag in d u ctan ce s   ar 5 . 4   m an d   5 5 . 2   m H,   r e s p ec tiv ely .   R eg ar d in g   th v e h icle,   its   m ass   is   9 8   Kg ,   wit h   wh ee r ad iu s   o f   0 . 3 5 9 4   m   an d   f ix ed   g ea r   r at io   o f   9 . 7 3 .   T h f r o n tal  a r ea   m ea s u r es  2 . 4   2   an d   th air   d en s it y   is   1 . 1 8 3 9    3 T h ae r o d y n am ic  d r ag   c o ef f ic ien t is 0 . 2 4 ,   th e   r o llin g   r esis tan ce   co ef f icien t is 0 . 0 0 2 ,   an d     is   5 . 3 4 7 5 .       3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O   T h is   s ec tio n   p r esen ts   s im u latio n   an d   ex p er im en tal   r esu lts .   T h d is tu r b a n ce   weig h tin g   is   d eter m in ed   th r o u g h   th s im u latio n   r esu lts ,   an d   th p ar am eter   t u n in g   is   v alid ated   th r o u g h   th e   ex p e r im e n tal  r esu lts .     3 . 1 .     Sim ula t i o r esu lt s   3 . 1 . 1 .   Ref er ence   co ns idered   T h is   s u b s ec tio n   p r esen ts   an   an aly s is   u s in g   t h h y b r id   alg o r ith m   u n d e r   o f f lin e   s im u latio n .   I t   co m p ar es  tr ad itio n al  ADRC   with   m o d if ied   ADR C   b ased   o n   d is tu r b an ce   weig h tin g .   T h r ef er en ce   u s ed   in   th o p tim izatio n   p r o b lem s   is   s h o wn   in   Fig u r 4   an d   is   b ased   o n   th u r b a n   d y n a m o m ete r   d r iv in g   s ch ed u le  ( UDDS ) ,   co m m o n ly   u s ed   in   el ec tr ic  v eh icle  test s .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI KA  T elec o m m u n   C o m p u t   E l Co n tr o l         Op tima l a ctive   d is tu r b a n ce   r ejec tio n   co n tr o l wi th   a p p lica tio n s   in   elec tr ic  ve h icles   ( Ju a n   Q u ec a n - Herr era )   1433       Fig u r 4 .   R ef er e n ce   f o r   th o p tim izatio n   p r o b le m s       T h weig h tin g   p ar am eter s   f o r   th co s f u n ctio n     wer s elec ted   th r o u g h   s im u latio n   test s .   T h co m p a r is o n   b etwe en   th tr ad itio n al  ADRC   an d   th m o d if ied   v er s io n   was  b ased   o n   th e   f o llo win g   o p tim i za tio n   p r o b lem s .     3 . 1 . 2 .   ADRC  ( dis t urba nce  re j ec t io n )     =   ( 0 . 35 ( ) + 50 ( ) + 500  ( ) )  160 0 .   ( 2 8 )   S.t   60 300 , 60  300 , 60  300 .     T h o b jectiv o f   th f ir s o p tim izatio n   p r o b lem   is   to   tu n th p ar am eter s   o f   th co n tr o law  to   g u ar an tee  th e   s tab ilit y   o f   th s y s tem .   I n   th i s   ca s e,   d i s tu r b an ce   weig h tin g   is   n o co n s id er ed ,   in   o th er   wo r d s   k ξ iq = k ξ id = k ξω = 1 .     3 . 1 . 3 .   M o dified  ADRC  ( di s t u rba nce  weig hting )   Fo r   th is   ca s e,   th o p tim izatio n   p r o b lem   is   g iv en   b y :     =   ( 0 . 35 ( ) + 50 ( ) + 500  ( ) )  160 0 .   ( 2 9 )     S.t   60 300 , 60  300 , 60  300 , 0 . 990   k ξ iq 1 . 1 , 0 . 990 k ξ id 1 . 1 .     I n   th is   ca s e,   th d is tu r b a n ce   w eig h tin g   f o r   th c u r r e n ts   is   co n s id er ed ,   an d   th co n s tr ain ts   o f   all  v ar iab les f o r   b o th   o p tim izatio n   p r o b lem s   ar r elate d   to   th ADRC   ca p ab ilit ies an d   n u m er ical  s tab ilit y .       3 . 1 . 4 .   Resul t s   o f   t he  f irst  co m pa riso n a na ly s is   Par am eter s   f o r   th h y b r id   alg o r ith m   u s ed   to   tu n c o n tr o s tr ateg ies.  Fo r   tu n in g     ,   an d     in   d is tu r b an ce   r ejec tio n ,   t h r ee   v ar iab les  ar o p tim ized   with   lim its   r an g in g   f r o m   6 0   to   3 0 0 .   T h alg o r ith m   em p lo y s   1 0   p ar ticles an d   m a x im u m   o f   3 0   iter atio n s ,   with   1   an d   2   s et  to   0 . 7 ,   an d   in er tia  wei g h ts      an d     at  0 . 9   an d   0 . 2 ,   r esp ec tiv ely .   T h in itial  tem p er atu r is   1 0   o r   5 ,   with   an   a n n ea lin g   r ate  o f   0 . 7 .   t ab u   lis o f   len g th   1 0 ,   n eig h b o r h o o d   s ize  o f   3 ,   an d   3   TS   iter atio n s   ar also   u s ed .   Fo r   tu n in g      ,   an d    ,   f iv e   v ar ia b les  ar o p tim ized   with   lim its   f r o m   ( 6 0 ,   6 0 ,   6 0 ,   0 . 9 9 0 ,   0 . 9 9 0 )   to   ( 3 0 0 ,   3 0 0 ,   3 0 0 ,   1 . 1 ,   1 . 1 ) ,   u s in g   th s am s etu p .   T h i n itial  tem p er atu r is   ad ju s ted   d ep en d i n g   o n   th c u r r en te m p er atu r a n d   th e   co m p ar is o n   b etwe en   PS an d   h y b r id   p e r f o r m an ce if   t h tem p er atu r is   1   o r   th e   h y b r id   al g o r ith m   o u tp er f o r m s   PS O,   th e   n ew   in i tial  tem p er atu r e   is   s et  to   5   to   r ef in th e   s ea r ch   s p ac e.   C o n s id er in g   th r esu lts ,   d is tu r b an ce   weig h tin g   d em o n s tr ates  b etter   p er f o r m a n ce   co m p ar ed   t o   d is tu r b an ce   r ejec tio n ,   alth o u g h   th e   n u m b er   o f   iter atio n s   s u g g ests   th at  it m ay   in v o lv h i g h er   c o m p lex ity ,   as f u r t h er   d etailed   i n   T ab le  1 .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0   TEL KOM NI KA  T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l ,   Vo l.  2 3 ,   No .   5 ,   Octo b e r   2 0 2 5 1 4 2 7 - 1 4 3 8   1434   T ab le  1 .   R esu lts   o f   tu n in g - d is tu r b an ce   r ejec tio n   an d   d is tu r b a n ce   weig h tin g   V a r i a b l e   D i st u r b a n c e   w e i g h t i n g   D i st u r b a n c e   r e j e c t i o n      7 1 . 0 5 4 2   60      3 0 0   3 0 0     3 0 0   3 0 0      1 . 0 2 7 3   N o t   c o n s i d e r e d      1 . 1   N o t   c o n s i d e r e d   N u mb e r   o f   i t e r a t i o n s   23   3       3 . 2 .     E x perim ent a r esu lt s   3 . 2 . 1 .   E x perim ent a l c o nd it io ns   T h f o llo win g   co n d itio n s   wer tak en   in to   ac c o u n f o r   t h ex p er im en t:     I n   th is   r esear ch   ex p er im en t,  t h s y s tem s   s lo p i s   d is r eg ar d ed ,   an d   th d y n am ics  ar m o d eled   u s in g   a   DC   m o to r .   T h o b jectiv is   to   m o d el  th m ac h in e s   cu r r en r ef e r en ce   to   d escr ib th to r q u e .   C o n s eq u en tly ,   th clim b i n g   f o r ce   is   n o co n s id er e d ,   m ea n i n g   = 0   ( th r o ad   s lo p a n g le  is   ig n o r e d ) ,   an d      is   ex clu d ed   ( as p e r   ( 1 ) ).     Fo r   th E SO  d esig n   in   th in d u ctio n   m o t o r ,   th e   eig en v alu es  ass o ciate d   with   th cu r r en ts   ar lo ca ted   at  - 6 5 0   an d   th ei g en v alu es f o r   th s p ee d   ar lo ca ted   at  - 6 1 0 .     T h r ef er e n ce   f o r   th d ir ec t c u r r en t is set to   co n s tan t v alu e   o f   ( ) = 1 . 2 [ A] .       3 . 2 . 2 .   E x perim ent a l set up   T h is   s u b s ec tio n   d etails  th e   e x p er im en tal   im p lem en tatio n   o f   co n tr o l   s tr ateg ies,  in v o lv in g   g lo b al   ex p er im en t   co m p ar in g   two   co n tr o l   s tr ateg ies:   o n f o cu s ed   o n   d is tu r b an ce   r ejec tio n   an d   th e   o th er   o n   d is tu r b an ce   weig h tin g ,   with   ea ch   s tr ateg y   u n d er g o i n g   te n   tr ials   to   m itig ate  u n ce r tain ti es  in   m ea s u r em e n eq u ip m en an d   m o to r   co n d itio n s .   T h s y s tem s   an g u lar   s p ee d   r esp o n s is   av er ag ed ,   an d   th co s an d   s tan d ar d   d ev iatio n   o f   b o t h   s tr ateg ies ar co m p ar e d .   T h ex p er im en tal  s etu p   in clu d es  an   in d u ctio n   m o to r ,   a n   X PC   tar g et  f o r   r ea l - tim c o n tr o l,  th r ee - p h ase  r ec tifie r ,   th r ee - p h ase  in v er ter ,   DC - DC   co n v er ter ,   an d   m ea s u r em en s y s tem s   f o r   v o ltag es  an d   cu r r en ts .   T h s y s tem   o p er ates  b y   co n n e ctin g   th r ee - p h ase  s o u r ce   to   a   VARIA C ,   wh ich   f ee d s   r ec tifie r   s u p p ly in g   DC   v o ltag to   an   in v er ter   c o n tr o l led   b y   p u ls wid th   m o d u latio n   ( PW M)   s ig n als  th r o u g h   th e   XPC   tar g et.   T h e   in v er ter s   o u tp u t,   f ilter ed   b y   a n   in d u cto r - ca p ac ito r   ( LC )   f ilter ,   d r i v es  an   in d u ctio n   m o t o r   co n n ec ted   to   a   DC   m o to r   th at  ac ts   as  lo a d ,   wit h   th DC   m o to r s   cu r r e n r eg u lated   b y   DC - DC   co n v er ter .   T h en tire   s etu p ,   in clu d in g   m ea s u r e m en in s tr u m en ts   an d   co n tr o s ig n als,  is   m an ag ed   in   r ea l - tim u s in g   MA T L AB ,   with   co m p o n en ts   in ter co n n ec ted   th r o u g h   a   tr an s m is s io n   co n tr o p r o to co l/in ter n et  p r o to c o ( T C P/IP) .   T h e   ex p er im en tal  s etu p   is   illu s tr ated   in   Fig u r 5 .           Fig u r 5 .   E x p er im e n tal  s etu p       3 . 2 . 3 .   E x perim ent a l r esu lt s   I n   th is   s u b s ec tio n ,   th ex p er i m en tal  s etu p   o f   Fig u r e   5   was u s ed   u s in g   t h e   co n tr o l p ar am e ter s   lis ted   in   T ab le   1 .   A   c o m p ar is o n   b etwe en   th tr ad itio n al  ADRC   an d   th m o d if ied   v e r s io n   was  m ad u s in g   d if f er e n p er f o r m an ce   cr iter ia.   R esu lts   s h o th m o d if ied   v er s io n   o u tp er f o r m s   th tr a d itio n al  ADRC .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI KA  T elec o m m u n   C o m p u t   E l Co n tr o l         Op tima l a ctive   d is tu r b a n ce   r ejec tio n   co n tr o l wi th   a p p lica tio n s   in   elec tr ic  ve h icles   ( Ju a n   Q u ec a n - Herr era )   1435     R ef er en ce   an d   e x p er im e n tal  s etu p   T h ex p er im e n ev alu ates  v eh icle  p er f o r m a n ce   u n d er   u r b an   co n d itio n s   u s in g   th UD DS  d r iv in g   cy cle,   d ep icted   as  Fig u r 6 ( a) .   T h is   cy cle  s im u lates  ty p ical  u r b an   s ce n ar io s .   T en   tr ia ls   p er   s tr ateg y   ar co n d u cte d   to   r ed u ce   u n ce r tai n ties   f r o m   m ea s u r em en t   n o i s an d   c o m m u n icatio n   p r o to co ls .   T h a n aly s is   in clu d es  d is tu r b an ce   r ejec tio n   an d   d is tu r b an ce   weig h tin g   s tr ateg ies,  f o cu s in g   o n   e n er g y   u s e,   p er f o r m a n ce ,   an d   co s t v ar iatio n s .     C o m p ar is o n   a n aly s is   T ab le  1   lis ts   th p ar a m eter s   f o r   im p le m en tatio n s .   Fig u r es  6 ( a)   an d   ( b )   s h o th ar ith m etic  m ea n   ( AM )   o f   an g u lar   s p ee d   r es p o n s an d   co s ts   f o r   b o th   s tr ateg ies.  Dis tu r b an ce   weig h tin g   s h o ws  g r ea ter   v ar iab ilit y   b u h ig h er   o v er all   p er f o r m an ce ,   w h ile  d is tu r b a n ce   r ejec tio n   in c u r s   h ig h e r   c o s ts ,   s h o win g   th at  d is tu r b an ce   weig h tin g   ca n   i m p r o v e   th p er f o r m an ce   o f   t h d is tu r b an ce   r ejec tio n   alg o r ith m .   Ad d itio n ally ,   en er g y   a n d   p er f o r m an ce   a r e v alu ated   u s in g   p ar am eter s   ( ( ) )   an d   ( ( ) ) ,   d ef in e d   as      ( ) =   ( ( ) )  0 , ( ) =   ( | ( ) | ( ) )  0 ,   ( 3 0 )     wh er ( )   r ep r esen ts   p o wer ,   a n d   ( )   is   th tr ac k in g   er r o r .   F ig u r es  6 ( c)   an d   ( d )   illu s tr ate  th ese  p ar am eter s ,   s h o win g   b etter   p er f o r m a n ce   f o r   th d is tu r b an ce   weig h tin g   s tr ateg y .   T o   ass ess   co s v ar iatio n ,   p ar am eter     is   u s ed ,   wh er = ( A r i t hm et i c   m ean   of   co s t s S t an d ar d   d ev i at i o n   of   co s t s   ) .   Fo r   th d is tu r b an ce   r ejec tio n   c ase  th p ar am eter     is   eq u al  to   4 . 7 8 8 ,   wh ile  f o r   th d is tu r b an ce   weig h tin g   c ase  th v alu is   e q u al  to   9 . 8 0 4 ,   s h o win g   h ig h e r   co s t   v ar iab ilit y   f o r   d is tu r b an ce   weig h tin g   d u to   its   n o n lin ea r   c o n tr o l sch em e.               ( a)   ( b )   ( c)   ( d )           Fig u r 6 .   E x p er im e n tal  r esu lts ; ( a)   an g u lar   s p ee d   c o m p ar is o n ,   ( b )   co s t c o m p a r is o n ,   ( c )     p ar am eter ,   an d   ( d )     p ar am eter       4.   CO NCLU SI O   I Ms   ar wid ely   u s ed   in   E Vs   d u to   th eir   r o b u s tn ess   an d   ef f i cien cy .   Ho wev er ,   v eh icle  r a n g r em ain s   cr itical  co n ce r n .   T h is   wo r k   p r o p o s ed   m o d if ied   ADRC   ap p r o ac h ,   in c o r p o r atin g   d is t u r b an ce   weig h tin g   f ac to r   an d   tu n in g   its   p ar am et er s   th r o u g h   m eta h eu r is tic  alg o r ith m .   T h is   m eth o d   d em o n s tr ated   im p r o v ed   p er f o r m an ce   co m p a r ed   to   tr a d itio n al  tech n iq u es.  Nev er t h eless ,   th in cr ea s ed   co m p lex ity   o f   th e   p r o b lem   m ay   lim it  th ca p ab ilit ies  o f   co n v e n tio n al  ADRC ,   esp ec ially   wh en   co m p lete  d is tu r b an ce   r ejec t io n   is   n o ac h iev e d .   As  r esu lt,  th e   d is tu r b a n ce   weig h tin g   f ac t o r   was  d esig n e d   to   r em ain   clo s to   o n e ,   ac c o u n tin g   f o r   s y s tem   u n ce r tain ties   an d   th n o n lin e ar   d y n am ics  o f   th in d u ctio n   m o to r .   Ho wev er ,   th is   s tr ateg y   r ep r esen ts   n ew  o p p o r tu n ity   f o r   ADRC - r elate d   o p tim izatio n   p r o b lem s   b ec au s th tr ad itio n al   m eth o d o lo g y   d o es  n o t   co n s id er   th im p ac t   o f   in co r p o r atin g   co n tr o f lex ib ilit y   i n to   th e   d esig n   b ec au s t h m et h o d o lo g y   ass u m es  p e r f ec t   d is tu r b an ce   r ejec tio n .   Fo r   f u t u r wo r k ,   it  is   r ec o m m en d ed   to   ex ten d   th is   a p p r o ac h   to   o th er   ty p es   o f   m o to r s ,   in teg r atin g   d is tu r b an ce   weig h t in g   s tr ateg ies  with   alter n ativ e   m etah eu r is tic  alg o r ith m s   co m m o n ly   f o u n d   in   th e   liter atu r to   v alid ate  its   g en er a lizab ilit y   an d   p er f o r m a n ce   ac r o s s   d if f er en t m o t o r   d r iv s y s tem s .       ACK NO WL E DG E M E NT S   T h au th o r s   wo u ld   lik t o   th an k   th Un iv er s id a d   Nac io n al  d e   C o lo m b ia  f o r   th eir   s u p p o r t.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0   TEL KOM NI KA  T elec o m m u n   C o m p u t E l Co n tr o l ,   Vo l.  2 3 ,   No .   5 ,   Octo b e r   2 0 2 5 1 4 2 7 - 1 4 3 8   1436   F UNDING   I NF O R M A T I O   T h is   r esear ch   was  s u p p o r te d   b y   th e   Un iv er s id ad   Nac io n al   d C o lo m b ia,   wh ich   p r o v id ed   f u n d in g   f o r   th ac q u is itio n   an d   u s o f   t h eq u ip m en t e m p lo y e d   in   th is   p r o ject.       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .       Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   J u an   Qu ec an - Her r e r                               Ser g io   R iv er a                                 J o r g Neir a - Gar cía                               J o h n   C o r tés - R o m er o                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n       CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT     T h au t h o r s   d ec lar e   th at  th e y   h av n o   k n o wn   c o m p etin g   f in an cial  in ter ests   o r   p er s o n al  r el atio n s h ip s   th at  co u ld   h av ap p ea r ed   t o   in f lu en ce   th wo r k   r e p o r te d   in   t h is   p ap er .       I NF O RM E CO NS E N T   No t a p p licab le.         E T H I CAL AP P RO V AL   No t a p p licab le.       DATA AV AI L AB I L I T   T h au th o r s   co n f ir m   th at  th e   d ata  s u p p o r tin g   th f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar a v ailab le  with in   th ar ticle.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   C .   R a o   a n d   B .   Y a n ,   S t u d y   o n   t h e   i n t e r a c t i v e   i n f l u e n c e   b e t w e e n   e c o n o mi c   g r o w t h   a n d   e n v i r o n me n t a l   p o l l u t i o n ,   E n v i r o n m e n t a l   S c i e n c e   a n d   P o l l u t i o n   Re se a r c h ,   v o l .   2 7 ,   n o .   3 1 ,   p p .   3 9 4 4 2 3 9 4 6 5 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 1 3 5 6 - 0 2 0 - 1 0 0 1 7 - 6.   [ 2 ]   M .   A .   H a n n a n ,   M .   M .   H o q u e ,   A .   H u s sai n ,   Y .   Y u s o f   a n d   P .   J.   K e r ,   S t a t e - of - t h e - a r t   a n d   e n e r g y   ma n a g e m e n t   sy s t e m o f   l i t h i u m - i o n   b a t t e r i e i n   e l e c t r i c   v e h i c l e   a p p l i c a t i o n s :   i ssu e a n d   r e c o mm e n d a t i o n s,   i n   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   6 ,   p p .   1 9 3 6 2 - 1 9 3 7 8 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 1 8 . 2 8 1 7 6 5 5 .   [ 3 ]   S .   G n a n a v e n d a n   e t   a l . ,   C h a l l e n g e s,   so l u t i o n a n d   f u t u r e   t r e n d i n   EV - t e c h n o l o g y :   A   r e v i e w ,   I EEE  Ac c e ss ,   v o l .   1 2 ,   p p .   1 7 2 4 2 - 1 7 2 6 0 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 3 5 3 3 7 8 .   [ 4 ]   Y .   B a l a l i   a n d   S .   S t e g e n ,   R e v i e w   o f   e n e r g y   s t o r a g e   sy s t e ms  f o r   v e h i c l e b a sed   o n   t e c h n o l o g y ,   e n v i r o n me n t a l   i m p a c t s,  a n d   c o st s ,   Re n e w a b l e   a n d   S u st a i n a b l e   En e rg y   R e v i e w s ,   v o l .   1 3 5 ,   p .   1 1 0 1 8 5 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r s e r . 2 0 2 0 . 1 1 0 1 8 5 .   [ 5 ]     M .   I smai l ,   B .   El h a d y ,   a n d   A .   B e n d a r y ,   V a r i a b l e   v o l t a g e   c o n t r o l   o f   t h r e e - p h a s e   i n d u c t i o n   m o t o r   f o r   e n e r g y   sa v i n g ,   ( ERJ )   En g i n e e ri n g   Re s e a rc h   J o u rn a l ,   v o l .   4 4 ,   n o .   4 ,   p p .   3 7 7 - 3 8 3 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 2 1 6 0 8 / e r j m. 2 0 2 1 . 7 4 6 5 9 . 1 0 9 3 .   [ 6 ]   D .   M o h a n r a j ,   J.  G o p a l a k r i s h n a n ,   B .   C h o k k a l i n g a m   a n d   L.   M i h e t - P o p a ,   " C r i t i c a l   a s p e c t s   o f   e l e c t r i c   m o t o r   d r i v e   c o n t r o l l e r a n d   mi t i g a t i o n   o f   t o r q u e   r i p p l e - r e v i e w , "   i n   I EEE  Ac c e ss ,   v o l .   1 0 ,   p p .   7 3 6 3 5 - 7 3 6 7 4 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 2 . 3 1 8 7 5 1 5 .   [ 7 ]   S .   T h a n g a v e l ,   D .   M o h a n r a j ,   T.   G i r i j a p r a s a n n a ,   S .   R a j u ,   C .   D h a n a m j a y u l u   a n d   S .   M .   M u y e e n ,   A   c o m p r e h e n si v e   r e v i e w   o n   e l e c t r i c   v e h i c l e :   b a t t e r y   m a n a g e me n t   sy st e m,  c h a r g i n g   s t a t i o n ,   t r a c t i o n   m o t o r s,   i n   I EEE  Ac c e ss ,   v o l .   1 1 ,   p p .   2 0 9 9 4 - 2 1 0 1 9 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 3 . 3 2 5 0 2 2 1 .   [ 8 ]   A .   R e h m a n ,   R .   G h i a s,  I .   A h m a d ,   a n d   H .   I .   S h e r a z i ,   A d v a n c e d   n o n l i n e a r   c o n t r o l l e r   f o r   h y b r i d   e n e r g y   st o r a g e   s y st e i n t e g r a t e d   w i t h   t h r e e - p h a se  i n d u c t i o n   mo t o r   i n   h y b r i d   e l e c t r i c   v e h i c l e s,”   J o u r n a l   o f   E n e r g y   S t o r a g e ,   v o l .   1 3 1 ,   n o .   P A ,   p .   1 1 7 3 8 8 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e s t . 2 0 2 5 . 1 1 7 3 8 8 .   [ 9 ]   C .   L i u ,   K .   T .   C h a u ,   C .   H .   T.   L e e   a n d   Z.   S o n g ,   " A   c r i t i c a l   r e v i e w   o f   a d v a n c e d   e l e c t r i c   m a c h i n e a n d   c o n t r o l   s t r a t e g i e f o r   e l e c t r i c   v e h i c l e s," i n   Pro c e e d i n g s   o f   t h e   I EE E ,   v o l .   1 0 9 ,   n o .   6 ,   p p .   1 0 0 4 - 1 0 2 8 ,   J u n e   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JP R O C . 2 0 2 0 . 3 0 4 1 4 1 7 .   [ 1 0 ]   H .   S i r a - R a r e z   a n d   S .   K .   A g r a w a l D i f f e r e n t i a l l y   F l a t   S y st e ms,   C RC   Pre ss,   1 st   e d .   M a r c e l   D e k k e r ,   I n c . ,   2 0 0 4 ,   d o i :   1 0 . 1 2 0 1 / 9 7 8 1 4 8 2 2 7 6 6 4 0 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.