Bu araştırma, elektrikli araç ve deniz tahrik sistemlerinde kullanılan kalıcı mıknatıslı senkron motorların rotor konumunu mekanik konum sensörü olmadan kestirmek amacıyla uyarlamalı tam mertebeli bir kayan kipli gözlemci geliştirmektedir. Geleneksel kayan kipli gözlemcilerde geri elektromotor kuvvetinin doğrudan kesikli kayan kip çıkışından elde edilmesi yüksek frekanslı çatırtı oluşturmakta; bu gürültüyü bastırmak için kullanılan düşük geçiren filtre ise faz gecikmesine ve rotor konumu hatasına yol açmaktadır. Önerilen yöntemde stator akımları ile geri EMK aynı gözlemci durum vektörünün parçaları hâline getirilmiş, geri EMK için ayrı bir dinamik model ve geri besleme düzeltme mekanizması kurulmuş, geleneksel işaret fonksiyonunun yerine yumuşak S-biçimli bir fonksiyon kullanılmış ve kayan kip kazancı ile sınır tabakası motor hızına göre uyarlanmıştır.

Simülasyonda 500 rpm'de geleneksel SMO'nun geri EMK toplam harmonik bozulması %46,73 iken tam mertebeli SMO'da %15,88'e, uyarlamalı tam mertebeli SMO'da ise %0,78'e düşmüştür. 1500 rpm'de aynı değerler sırasıyla %16,82, %5,03 ve %0,28 olarak verilmiştir. Fiziksel deneylerde de uyarlamalı yöntem 500 rpm ve 1500 rpm'de rotor konumu kestirim hatasını yaklaşık 0,02 rad seviyesinde tutmuştur. Dinamik hız değişimlerinde yaklaşık 0,02 rad, ani yük değişimlerinde ise en fazla 0,05 rad hata raporlanmıştır. Bulgular, önerilen gözlemcinin incelenen deney düzeninde geleneksel SMO'ya göre geri EMK ve rotor konumu kestirimini önemli ölçüde iyileştirdiğini göstermektedir.

Türkiye açısından çalışma; elektrikli araç e-aksları, çekiş motorları, elektrikli deniz araçları, savunma ve endüstriyel servo sistemlerinde encoder veya resolver bağımlılığını azaltabilecek sensörsüz sürücü mimarileri açısından önem taşımaktadır. Bununla birlikte araştırmanın sonuçları belirli bir 2,3 kW PMSM, 311 V DC bara, 10 kHz kontrol frekansı ve laboratuvar deney koşullarına aittir. Türkiye'deki daha yüksek güçlü çekiş motorları, farklı inverterler, sıcaklık aralıkları veya gerçek araç yük profilleri için parametrelerin ve gözlemci kazançlarının yeniden doğrulanması gerekir; bu çalışmadan doğrudan seri üretime hazır otomotiv güvenilirliği sonucu çıkarılamaz.

Rotor konum sensörü neden kaldırılmak isteniyor?

Alan yönlendirmeli kontrolde, yani FOC yapısında, stator akımları rotorun manyetik alanıyla hizalı dönen koordinat sistemine dönüştürülür. Bu dönüşümün doğru yapılabilmesi için rotor elektriksel konumunun bilinmesi gerekir. Geleneksel sistemlerde bu bilgi encoder veya resolver gibi fiziksel sensörlerden sağlanır.

Ancak araştırmacılar yüksek sıcaklık, nem, toz, titreşim ve elektromanyetik girişimin bu sensörleri ve bunlara ait kablo/bağlantı noktalarını tahrik sisteminde ek bir arıza kaynağı hâline getirebildiğini vurgulamaktadır. Sensörsüz kontrolde amaç mevcut motor akımı ve gerilimlerinden rotor konumunu matematiksel olarak yeniden oluşturmaktır.

PMSM'nin geri EMK'sı rotor konumunu nasıl içeriyor?

Durağan α–β referans sistemindeki PMSM gerilim modeli kaynakta şu şekilde tanımlanmaktadır:

\[ \begin{cases} u_{\alpha}=R_s i_{\alpha}+L_s\frac{di_{\alpha}}{dt}+e_{\alpha}\\ u_{\beta}=R_s i_{\beta}+L_s\frac{di_{\beta}}{dt}+e_{\beta} \end{cases} \]

Geri elektromotor kuvvet bileşenleri ise:

\[ \begin{cases} e_{\alpha}=-\omega_e\psi_f\sin\theta_e\\ e_{\beta}=\omega_e\psi_f\cos\theta_e \end{cases} \]

şeklindedir. Burada \(\theta_e\) rotor elektriksel konumunu, \(\omega_e\) elektriksel açısal hızı ve \(\psi_f\) kalıcı mıknatıs akı bağını göstermektedir. Dolayısıyla \(e_\alpha\) ve \(e_\beta\) doğru kestirilebildiğinde rotor konumunun yeniden hesaplanması mümkün olmaktadır.

Geleneksel kayan kipli gözlemcinin temel sorunu nedir?

Geleneksel SMO yalnız stator akımlarını gözlemci durum değişkenleri olarak kullanmaktadır. Akım kestirim hatası kayan yüzey olarak seçilir ve kontrol çıkışı klasik işaret fonksiyonuyla oluşturulur:

\[ \begin{bmatrix} z_\alpha\\ z_\beta \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} k_{smo}\operatorname{sgn}(\Delta i_\alpha)\\ k_{smo}\operatorname{sgn}(\Delta i_\beta) \end{bmatrix} \]

İdeal kayan rejimde bu çıkış geri EMK tahminine dönüşmektedir. Ancak sgn() işlevinin süreksiz olması, gerçek dijital sistemlerde örnekleme ve hesaplama gecikmeleriyle birleştiğinde kontrol sinyalinin kayan yüzey çevresinde hızla ileri–geri anahtarlanmasına neden olmaktadır. Bu olgu kayan kip kontrolündeki chattering, yani yüksek frekanslı çatırtı olarak tanımlanmaktadır.

Şekil 6'da bu sorun özellikle düşük hızda görünürdür. Geleneksel SMO'nun 500 rpm'deki geri EMK dalga biçimi belirgin yüksek frekanslı bileşenler taşımakta ve FFT sonucunda THD %46,73'e ulaşmaktadır. 1500 rpm'de geri EMK genliği büyüdüğü için sinyal/gürültü oranı iyileşmekte ve THD %16,82'ye inmektedir.

Düşük geçiren filtre neden problemi tamamen çözmüyor?

Geleneksel yaklaşımda yüksek frekanslı SMO çıkışı bir düşük geçiren filtreden geçirilir:

\[ G_{LPF}(s)=\frac{\omega_c}{s+\omega_c} \]

Fakat filtrenin geri EMK temel bileşeninde oluşturduğu faz gecikmesi:

\[ \Delta\theta_{LPF} = \arctan\left(\frac{\omega_e}{\omega_c}\right) \]

ilişkisiyle hıza bağlıdır. Motor hızı yükseldikçe geri EMK frekansı da yükseldiği için aynı filtre daha büyük faz farkı oluşturabilir. Araştırmacıların deneyinde geleneksel SMO'nun rotor konumu hatasının 500 rpm'de yaklaşık 0,23 rad iken 1500 rpm'de yaklaşık 0,65 rad'a yükselmesi bu mekanizmayla ilişkilendirilmektedir.

Tam mertebeli SMO'da ne değiştiriliyor?

Çalışmanın temel fikirlerinden biri geri EMK'yı yalnız kayan kip kontrol çıkışından çıkarmak yerine doğrudan gözlemci durumlarından biri hâline getirmektir. Stator akım vektörü \(i\) ile geri EMK vektörü \(e\) birlikte kullanılarak dördüncü mertebeli durum modeli oluşturulmaktadır:

\[ p \begin{bmatrix} i\\ e \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} A_{11} & A_{12}\\ 0 & A_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} i\\ e \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} B_1\\ 0 \end{bmatrix}u \]

Gözlemci tarafında ise:

\[ p \begin{bmatrix} \hat i\\ \hat e \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \hat A_{11} & A_{12}\\ 0 & \hat A_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \hat i\\ \hat e \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} B_1\\ 0 \end{bmatrix}u - \frac{1}{L_s}K\,\operatorname{sgn}(\Delta i) \]

kullanılmaktadır. Böylece geri EMK kendi dinamik tahmini ile kayan kip geri besleme düzeltmesinin birleşiminden elde edilmektedir.

Kaynak çalışmanın Şekil 3'ündeki blok şema bu mimariyi açık biçimde göstermektedir: akım gözlemcisi, kayan kip kontrol yasası ve geri besleme kazanç matrisi tek gözlemci içinde birleştirilmektedir. Geleneksel yapının aksine geri EMK çıkışının arkasında ayrı bir düşük geçiren filtre bulunmamaktadır.

Kararlılık nasıl ele alınmıştır?

Araştırmacılar gözlemci hata dinamikleri için Lyapunov tabanlı bir kararlılık analizi sunmaktadır. Kullanılan pozitif tanımlı aday fonksiyon:

\[ V= \frac{1}{2} \left[ \Delta i_\alpha^2+ \Delta i_\beta^2+ \frac{1}{L_s} \left( \Delta e_\alpha^2+ \Delta e_\beta^2 \right) \right] \]

şeklindedir. Çalışma, uygun \(k>0\) ve \(m>0\) geri besleme kazançları altında \(\dot V\leq0\) sonucuna ulaşmakta ve hata sisteminin asimptotik kararlılığını ifade etmektedir.

Kayan yüzeye ulaşıldıktan sonra geri EMK hata dinamikleri için elde edilen karakteristik kökler:

\[ s_{1,2} = \frac{-m/k \pm j\hat{\omega}_eL_s}{L_s} \]

biçimindedir. \(m\) ve \(k\) pozitif olduğunda gerçek kısım negatiftir; kaynak bu sonucu gözlemci hata dinamiklerinin sol yarı düzlemde bulunduğunun göstergesi olarak kullanmaktadır.

S-biçimli fonksiyon neden eklenmiştir?

Tam mertebeli yapıya rağmen kesikli sgn() kontrol yasası kullanıldığında çatırtı tamamen ortadan kalkmamaktadır. Araştırmacılar bu nedenle hiperbolik tanjant benzeri, sürekli bir S-biçimli fonksiyon tanımlamıştır:

\[ F(x) = \frac{2}{1+e^{-\sigma x}}-1 \]

Fonksiyon tek, sürekli ve türevlenebilir olup \(x\rightarrow-\infty\) için −1'e, \(x\rightarrow+\infty\) için +1'e yaklaşmaktadır. Kaynaktaki Şekil 4; klasik işaret fonksiyonu, doyum fonksiyonu ve sigmoid/S-biçimli fonksiyonların geçiş davranışlarını karşılaştırmaktadır.

\(\sigma\) yükseldiğinde geçiş bölgesi daralmakta; daha düşük değerlerde geçiş yumuşamaktadır. Bu nedenle \(\sigma\) doğrudan gözlemcinin sınır tabakası ve çatırtı–robustluk dengesiyle ilişkilidir.

Neden sabit kazanç yerine hıza bağlı kazanç kullanılmıştır?

Kontrol frekansı çalışmada 10 kHz olarak sabittir. Motor hızı yükseldiğinde aynı elektriksel açı boyunca kullanılabilen anahtarlama ve hesaplama adımlarının sayısı azalmakta; buna karşılık düşük hızda gereğinden yüksek sabit kayan kip kazancı küçük geri EMK sinyaline oranla aşırı güçlü kontrol eylemi yaratabilmektedir.

Bu nedenle araştırmacılar hem sınır tabakası kalınlığını hem kayan kip kazancını hız referansına bağlamıştır:

\[ \delta=k_\sigma|\omega_{eref}| \]

\[ \sigma= \frac{5.2933} {k_\sigma|\omega_{eref}|} \]

\[ m=k_1|\omega_{eref}| \]

\[ k=k_2|\omega_{eref}| \]

Çalışmada kullanılan katsayılar:

• \(k_\sigma\): 0,01
• \(k_1\): 0,4
• \(k_2\): 0,2

olarak verilmiştir. Bu değerlerin teorik olarak tek ve evrensel optimum değerler olmadığı özellikle önemlidir. Araştırmacılar katsayıların farklı hız ve yük koşullarındaki simülasyonların iteratif biçimde değerlendirilmesiyle ampirik olarak ayarlandığını belirtmektedir.

Çalışmanın desteklediği temel sonuçlar

• Uyarlamalı tam mertebeli SMO, araştırmada incelenen 500–1500 rpm koşullarında geleneksel SMO'ya göre geri EMK harmonik bozulmasını belirgin biçimde azaltmıştır.
• Tam mertebeli gözlemci yapısı ayrı düşük geçiren filtre kullanımını ortadan kaldırarak kaynaktaki geleneksel SMO sonuçlarında görülen faz gecikmesini azaltmıştır.
• Hıza bağlı uyarlama özellikle 500 rpm'deki düşük geri EMK genliği koşulunda gözlem performansını güçlendirmiştir.
• Fiziksel deneylerde önerilen yöntem 500 ve 1500 rpm'de yaklaşık 0,02 rad rotor konumu hata seviyesi göstermiştir.
• 500→1500→500 rpm hız değişimlerinde rotor konumu hata seviyesi yaklaşık 0,02 rad düzeyinde tutulmuştur.
• Yük geçişlerinde en büyük gözlenen rotor konumu hatası yaklaşık 0,05 rad'dır.

Çalışmanın göstermediği sonuçlar

• Yöntemin sıfır hız ve çok düşük sıfıra yakın hız bölgesindeki başarısı deneysel olarak gösterilmemiştir.
• Gerçek elektrikli otomobil veya deniz aracında uzun süreli saha doğrulaması yapılmamıştır.
• Farklı PMSM güçleri, farklı inverter topolojileri veya farklı anahtarlama frekanslarında aynı sayısal sonuçların korunacağı gösterilmemiştir.
• Uyarlama katsayıları evrensel optimum parametreler olarak kanıtlanmamıştır; kaynak bunların simülasyon üzerinden ampirik ayarlandığını belirtmektedir.
• Resolver/encoder'ın bütün güvenlik işlevlerinde ortadan kaldırılabileceği veya sistemin otomotiv fonksiyonel güvenlik şartlarını sağladığı gösterilmemiştir.
• Çalışma sıcaklık, manyetik doyum, inverter ölü zamanı ve geniş kapsamlı motor parametre belirsizliklerini ayrı saha deneyleriyle sistematik olarak taramamıştır.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Deney motorunun temel parametreleri

100 µs kontrol periyodu 10 kHz kontrol frekansına karşılık gelmektedir. Simülasyondaki üç gözlemci yöntemi aynı kontrol frekansında karşılaştırılmıştır.

Simülasyonda geri EMK harmonik bozulması

500 rpm'de geleneksel SMO'dan tam mertebeli SMO'ya geçildiğinde THD %46,73'ten %15,88'e düşmüş; kaynak bunu %66,02 azalma olarak vermiştir. Hıza bağlı uyarlama eklendiğinde değer %0,78'e inmiş ve tam mertebeli SMO'ya göre %95,08 ilave azalma hesaplanmıştır.

1500 rpm'de geleneksel yapı %16,82, tam mertebeli yapı %5,03 ve uyarlamalı yapı %0,28 THD üretmiştir. Kaynak, uyarlamalı yapının tam mertebeli SMO'ya göre bu hızdaki THD'sinin %94,43 azaldığını bildirmektedir.

Simülasyondaki rotor konumu hataları

Geleneksel SMO'nun rotor konumu hatası hız yükseldikçe artmıştır ve 1500 rpm civarında yaklaşık 0,59 rad değerine ulaşmıştır.

Tam mertebeli SMO'da 500 rpm'deki hata yaklaşık ±0,1 rad sınırında tutulurken 1500 rpm'de yaklaşık −0,05 rad seviyesine düşmüştür.

Uyarlamalı tam mertebeli yapıda 500 rpm'deki maksimum rotor konumu hatası yaklaşık 0,02 rad, 1500 rpm'de de yaklaşık 0,02 rad sınırında verilmiştir.

Dinamik simülasyonda motor 500 rpm'den 1500 rpm'ye hızlandırıldığında önerilen yöntemin maksimum rotor konumu hatası yaklaşık 0,08 rad olmuş; araştırmacılar bunun geleneksel SMO'nun dinamik hatasının %27,59'u olduğunu belirtmiştir.

Deney platformu nasıl kurulmuştur?

Fiziksel doğrulamada MT1050 tabanlı Rapid Control Prototyping platformu kullanılmıştır. Kaynaktaki Şekil 13'ün üst kısmındaki blok şema; şebeke doğrultucusu, DC bağlantı, inverter, PMSM, manyetik toz freni, akım/gerilim örnekleme devreleri, encoder, yük kontrolü ve MT1050 kontrol ünitesi arasındaki bağlantıyı göstermektedir. Aynı şeklin altındaki fotoğraf, gerçek RCP kabinini ve ölçüm ekipmanını göstermektedir.

Encoder deney sırasında gerçek rotor konumunun referans olarak belirlenmesi amacıyla kullanılmaktadır; önerilen sensörsüz algoritma ise motor kontrolü için hesaplanan konumu üretmektedir. Dolayısıyla deneyde fiziksel encoder'ın bulunması, algoritmanın sensörsüz kestirim iddiasıyla çelişmez; encoder doğruluk karşılaştırması için referans ölçüm işlevi görmektedir.

Deneysel rotor konumu hata karşılaştırması

500 rpm'de geleneksel SMO rotor konumunda yaklaşık 0,23 rad gecikme oluştururken tam mertebeli gözlemcide maksimum hata 0,10 rad'a düşmüştür. Kaynak bunu %56,52 azalma olarak vermektedir. Uyarlamalı yapıda hata 0,02 rad'a inmiş ve tam mertebeli yapıya göre %80 azalma bildirilmiştir.

1500 rpm'de fark daha çarpıcıdır. Geleneksel SMO yaklaşık 0,65 rad hata üretirken tam mertebeli ve uyarlamalı tam mertebeli gözlemcilerin her ikisinde rotor konumu hatası yaklaşık 0,02 rad seviyesindedir.

Deneysel geri EMK sonuçları

Geleneksel SMO deneyinde 500 rpm'de geri EMK genliği yaklaşık 25 V'tur ve yüksek frekanslı bozunum belirgindir. 1500 rpm'de geri EMK genliği yaklaşık 68 V'a yükselirken rotor konumu faz hatası da 0,65 rad'a çıkmıştır.

Tam mertebeli SMO deneylerinde geri EMK THD'sinin geleneksel SMO'ya göre 500 rpm'de %30, 1500 rpm'de %39 azaldığı bildirilmiştir.

Uyarlamalı tam mertebeli SMO'nun fiziksel deneyinde geri EMK THD'si:

• 500 rpm: %0,85
• 1500 rpm: %0,85

olarak bildirilmiştir. 500 rpm'deki harmonik içerik tam mertebeli SMO'ya göre %94,62, 1500 rpm'de ise %53,10 daha düşük olarak hesaplanmıştır.

Simülasyondaki %0,78 ve %0,28 değerleri ile fiziksel deneydeki %0,85 değerleri birbirine karıştırılmamalıdır; bunlar farklı veri kümelerinden elde edilmiş sonuçlardır.

Hız değişiminde yöntem ne yaptı?

Şekil 17'de motor 500 rpm'den 1500 rpm'ye hızlandırılmış ve ardından tekrar 500 rpm'ye düşürülmüştür. Ölçülen rotor konumu hata seviyesi hızlanma ve yavaşlama sırasında yaklaşık 0,02 rad civarında kalmıştır. Bu sonuç, yalnız sabit hızdaki kararlı durum performansına değil, bu belirli hız rampasındaki izleme davranışına da deneysel destek sağlamaktadır.

Yük değişiminde yöntem ne yaptı?

Şekil 18'de motor yükü değiştirilmiştir. Yük artırıldığında hız yaklaşık 23 rpm düşmüş; kaynak bunu nominal hızın %1,53'ü olarak vermiştir. Yük kaldırıldığında hız artışı yaklaşık %3,00 olmuştur.

Bu yük geçişlerinde rotor konumu kestirimindeki en büyük hata yaklaşık 0,05 rad olarak ölçülmüştür. Dolayısıyla yöntemin en iyi 0,02 rad kararlı durum sonucunun her dinamik geçişte aynen korunmadığı, ancak incelenen yük geçişinde hatanın 0,05 rad seviyesini aşmadığı görülmektedir.

Şekillerden çıkarılabilecek önemli bilimsel mesaj

Şekil 6 ile Şekil 10 arasındaki görsel ilerleme, yöntemin temel katkısını açık biçimde göstermektedir. Geleneksel SMO'nun geri EMK sinyali özellikle 500 rpm'de kalın ve gürültülü bir bant görünümündeyken tam mertebeli yöntemde sinüzoidal yapı belirginleşmekte, uyarlamalı tam mertebeli yöntemde ise dalga biçimi çok daha temiz hâle gelmektedir.

Benzer biçimde Şekil 14–16'daki gerçek osiloskop kayıtlarında rotor konumu hata kanalı geleneksel SMO'da belirgin ofset gösterirken yeni yöntemde sıfıra yakın seyretmektedir. Bu görüntüler, yalnız tek bir özet hata metriğine değil, zaman alanındaki gerçek gözlem davranışına da karşılaştırmalı kanıt sağlamaktadır.

Kaynak içindeki dikkat edilmesi gereken sunum ayrıntısı

Çalışmanın 15. sayfasındaki metin uyarlamalı tam mertebeli SMO'nun sonuçlarını açıklarken Şekil 11'i bu yöntemin rotor konumu hata sonucu olarak sunmaktadır; ancak ilgili şeklin altyazısında “Rotor position observation results of the full-order SMO” ifadesi yer almaktadır. İçerik ve çevresindeki bölüm yapısı bunun uyarlamalı tam mertebeli yöntem bölümünde bulunduğunu göstermektedir. Verianla metninde bu kaynak içi etiketleme farklılığı sessizce düzeltilmemiş, sonuçlar ait oldukları bölüm bağlamına göre aktarılmıştır.

Kaynak ve Yöntem Notu

Tam özgün çalışma adı: An Adaptive Full-Order Sliding-Mode Observer Based-Sensorless Control for Permanent Magnet Synchronous Propulsion Motors Drives

Yazarlar ve sıraları: Shengqi Huang; Yuqing Huang; Le Wang; Lei Shi; Junwu Zhang.

Eş katkı/eş birinci yazar: Kaynakta belirtilmemiştir.

Sorumlu yazar: Shengqi Huang.

Kurum: Shanghai Marine Equipment Research Institute, Shanghai 200031, China.

Kaynak türü: Hakemli araştırma makalesi.

Dergi: Vehicles.

Yayınevi: MDPI.

Cilt / sayı / makale numarası: 8 / 2 / 34.

DOI: 10.3390/vehicles8020034

Gönderim tarihi: 22 Kasım 2025.

Revizyon tarihi: 6 Ocak 2026.

Kabul tarihi: 2 Şubat 2026.

Yayın tarihi: 7 Şubat 2026.

Resmî yayın bağlantısı: https://www.mdpi.com/2624-8921/8/2/34

DOI bağlantısı: https://doi.org/10.3390/vehicles8020034

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY).

Finansman: Araştırmacılar çalışmanın dış finansman almadığını bildirmiştir.

Veri erişilebilirliği: Çalışmada verilerin makale içerisinde bulunduğu belirtilmektedir.

Çıkar çatışması: Yazarlar çıkar çatışması olmadığını beyan etmiştir.

Yazar katkıları: Kavramsallaştırma Junwu Zhang ve Shengqi Huang; yöntem Shengqi Huang; yazılım Lei Shi; doğrulama Shengqi Huang, Yuqing Huang ve Lei Shi; biçimsel analiz Le Wang; araştırma Shengqi Huang; kaynaklar ve veri düzenleme Shengqi Huang; ilk taslak Shengqi Huang; gözden geçirme ve düzenleme Shengqi Huang ile Yuqing Huang; görselleştirme ve proje yönetimi Shengqi Huang; danışmanlık Yuqing Huang; finansman temini Shengqi Huang olarak belirtilmiştir.

Bilimsel içerik sınırı: Bu Verianla makalesindeki matematiksel modeller, gözlemci yapısı, uyarlama fonksiyonları, simülasyon değerleri, THD sonuçları, rotor konumu hataları, motor parametreleri ve deney sonuçları yalnız incelenen çalışmaya dayanmaktadır. Dış kaynak yalnız bibliyografik kimlik ve derginin yayın durumunun doğrulanması için kullanılmıştır.

Temel yöntemsel sınırlılıklar: Fiziksel deneyler 2,3 kW yüzeye monteli PMSM ve belirli bir RCP/inverter düzeni üzerinde gerçekleştirilmiştir. Deneysel karşılaştırmanın temel hızları 500 ve 1500 rpm'dir. Çok düşük/sıfır hız, farklı motor güç sınıfları ve gerçek araç/deniz ortamlarında uzun dönem saha doğrulaması gösterilmemiştir. Uyarlamalı katsayılar simülasyonlarla ampirik biçimde ayarlanmıştır ve farklı sistemlere doğrudan taşınabilecek evrensel parametreler olarak sunulmamalıdır.

Kaynak içi not: Uyarlamalı gözlemci bölümündeki Şekil 11'in altyazısında “full-order SMO” ifadesi bulunmasına rağmen şeklin bulunduğu bölüm ve çevresindeki açıklamalar uyarlamalı tam mertebeli SMO sonuçlarını tartışmaktadır. Bu kaynak içi etiketleme farklılığı korunarak açıklanmıştır.