This paper estimate coefficient of adhesion through speed sensor-less vector control and load torque disturbance observer used for maximum tractive force control. And also proposes anti-slip control algorithm, which controls torque force of motor in order to keep the estimated adhesion force in maximum adhesion by controlling PI torque with the differential value of estimated adhesion force coefficient.
This paper deals with speed-sensorless control of an AC servo motor using Fuzzy-Tuning High Gain Observer(FTHGO). Resolver or encoder can be used to measure a rotor speed, but it has a limit to detect motor speed precisely. To solve this problem, it is studied to measure a speed of an AC servo motor without sensor. In this paper, the gain of an observer to estimate motor speed is properly set up and designed using the fuzzy control theory. It calculates the differentiation of the rotor current of the AC motor and estimates the rotor speed using it. Proposed speed sensorless control is performed using the estimated speed as the control variable. Designed FTHGO is applied to AC servo motor to verify the feasibility of the proposed observer. Feasibility of the FTHGO proposed in this paper is proven comparing the experimental results with/without the speed sensor.
In electric motor coaches, the rolling stocks move by the adhesive effort between rail and driving wheel. Generally, the adhesive effort is defined by the function of both the wright of electric motor coach and the adhesive effort between rails and driving wheel. The characteristics of adhesive effort is strongly affected by the conditions between rails and driving wheel. When the adhesive effort decreases suddenly, the electric motor coach has slip phenomena. This paper proposes a re-adhesion control based on disturbance observer and sensor-less vector control. The numerical simulation and experimental results point out that the proposed re-adhesion control system has the desired driving wheel torque response for the tested bogie system of electric coach. Based on this estimated adhesive effort, the re-adhesion control is performed to obtain the maximum transfer of the tractive effort.
Recently, the elimination of speed sensors has been one of the important requirement in vector control systems, because the speed sensor spoil the ruggedness and simplicity of induction motor. This paper proposes sensorless vector control for high performance of induction motor. The proposed vector control scheme is based on a rotor flux and speed which are calculated from the stator voltage and currents with improved flux estimator. The characteristics of vector control employing stator voltage and current generally deteriorate as the speed gets lower acause the calculated rotor flux depends on the stator resistance and it is difficult to calculate rotor flux at low speed of standstill. This new control system is robust with respect to variations of the stator resistance and it makes possible to calculated rotor flux at low speed of standstill. These feature are verified by the simulation results.
This paper presents a sensorless speed control of Brushless DC motor using terminal voltage of one phase. Rotor position information is extracted by indirectly sensing the Back-EMF from only one of the three terminal voltages for a three phase BLDC motor. This is a advantage for the cost saving and size reduction. Also, it can be substituted for conventional Hall-IC or encoder applied to position control.
일반적으로 시스템 인식과 제어에 이용하는 다층 신경회로망은 기존의 역전파 알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기 결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위하여 확장된 칼만 필터링 기법을 역전파 알고리즘에 결합하였으나 계산상의 복잡성 때문에 망의 크기가 증가하면 실제 적용할 수 없다. 최근 신경회로망을 선형과 비선형 구간으로 구분하고 칼만 필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도 값에 크게 영향을 받지 않도록 개선하였으나, 여전히 은닉층의 선형 오차값을 역전파 알고리즘에 의해서 계산하기 때문에 학습계수에 민감하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 기존의 신경회로망 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 은닉층의 목표값을 최적기법에 의하여 직접계산하고 각각의 결선강도 값은 반복최소 자승법으로 온라인 학습하는 알고리즘을 제안하고 이들 신경회로망 알고리즘과 비교하고자 한다. 여러 가지 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방법이 초기 결선강도에 크게 영향을 받지 않으며, 기존의 학습계수 선정에 따른 문제점을 해결함으로써 신경회로망 모델에 기초한 실시간 제어기 설계에 응용할 수 있도록 하였다. 또한, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.
본 논문에서는 병렬형 칼만 필터를 사용한 영구 자석 동기 전동기의 새로운 센서리스 제어 기법이 제안되었다. 제안된 기법은 기존의 확장형 칼만 필터(EKF)와는 달리 reduced-order EKF를 이용한 역기전력 추정 알고리즘을 통해 회전자 위치와 속도를 추정할 수 있고, 각각의 샘플링 시간마다 서로 다른 EKF를 실행하는 병렬형 구조를 사용함으로써 연산시간을 월등히 줄일 수 있다. 따라서 제안된 기법은 기존 EKF의 장점은 그대로 유지하며 단점으로 지적되었던 긴 연산시간 문제를 극복하고 쇄교 자속 값에 민감한 부분도 부분적으로 해결할 수 있다. 또한 운전 영역에 따라 그 형태를 달리함으로써 회전자 속도 및 위치를 안정적으로 추정할 수 있다. 제안된 기법은 실험 결과를 통하여 그 타당성이 검증되었고, 기존 EKF와의 연산 시간 비교를 통하여 우수성이 확인되었다.
본 논문에서는 리니어 컴프레서 위치센서리스 스트로크 제어기의 성능 향상을 위해 모터 매개변수 추정 시스템을 구현하였다. 리니어 컴프레서가 적용된 냉장고나 에어컨의 냉각능력을 제어하기 위해서는 단위시간동안 피스톤의 움직인 거리, 즉 피스톤의 속도를 제어해야 하는데 이때 리니어 모터의 주파수나 스트로크를 조정함으로써 가능하다. 이때, 주파수를 고정하고 스트로크를 변화시키는 것이 일반적이다. 스트로크, 즉 피스톤의 행정거리를 정확하게 추정하는 것이 리니어 컴프레서의 동특성을 좌우하는데, 본 연구에서는 모터 매개변수를 추정하는 경우와 상수로 놓았을 경우에 대해 필요한 메모리 공간과 스트로크 오차에 대한 실험 결과를 통해 그 장단점을 확인하였다.
본 논문에서는 120도 통전방식의 영구자석 매입형 전동기의 센서리스 제어에 있어서 회전자의 위치를 검출하기 위하여 사용되는 비통전상의 단자전압에 대한 분석을 행한다. 본 연구에서 모터의 비통전상의 단자전압으로부터 얻어지는 위치 정보가 실제의 회전자 위치보다 앞서 있음을 보이며, 이러한 위치 검지 오차에 대한 정량적 분석 및 제어시스템의 모델링을 행한다. 시뮬레이션 및 실험 결과는 제안한 모델링 및 위치 오차의 정량적 분석이 타당함을 보여준다. 또한, 위치 검지 오차에 의해 진상각이 과다하게 인가됨으로 인해 발생하는 이상전류 현상을 분석하며, 이러한 이상전류를 제거하기 위해서는 제어기에서 인가하는 진상각은 속도 및 부하 증가시 감소해야함을 제시한다.
본 논문에서는 TMS320F2812를 이용하여 연료 전지 BOP(Balance of Plant) 내장 터보 블로어로 쓰이는 영구자석 동기전동기의 센서리스 공간 벡터 제어를 구현하였다. 고속으로 회전하는 회전자의 위치 및 속도는 측정하기가 어려우므로, 전류를 이용하여 위상 및 속도를 추정하였으며, 이 알고리즘을 Digital Signal Processor(DSP) 상에서 구현하였다. 전류 측정시 노이즈에 의한 영향을 최소화하기 위해 외부에 12bit급 AD컨버터인 AD7891을 장착하였다. 데드타임 보상 및 dc-link 전압 리플 보상을 적용하였고, 정격 속도 100,000rpm에서 영구자석 동기전동기를 구동하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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