Brushless DC motors have a trapezoidal back EMF wave form and are fed with rectangular stator currents. Under these conditions, the torque produced is theoretcally constant. However, in practice, torque ripple may exist, one major cause of which conies from phase current commutation. In this paper we propose an improved method of reducing the torque ripple due to phase current commutation of indirectly restricting the uncommutated current through control of the other phase currents. Simulation results are present.
Torque ripple control of brushless DC motors has been the persisting issue of the servo drive systems in which the speed fluctuation, vibration and acoustic noise should be minimized. In this paper, a novel approach to achieve the ripple-free torque control with maximum efficiency based on the d-q reference frame is presented and analyzed. The proposed approach can provide the optimized phase current waveforms over wide speed range incorporating cogging torque compensation without an access to the neutral point of the motor windings. Moreover, the undesirable errors caused by the assumptions such as 3 phase balance or symmetry of the phase back EMF between electrical cycles, which are related with the manufacturing imperfections, can be also eliminated. As a result, the proposed approach provides a simple and clear way to obtain the optimal motor excitation currents. A hysteresis current control system is employed to produce high-frequency electromagnetic torque ripples for compensation. The validity and applicability of the proposed control scheme to real situations are verified through the simulations and experimental results.
In this paper, an alternative inventory policy that trades off the bullwhip effect at an upstream facility with cost minimization at a current facility, with the goal of reducing system wide total expected inventory costs, when external demand distributjon is autocorrelated, is considered. The alternative inventory policy has a form that is somewhere between one that completely neglects the autocorrleation and one that actively utilizes the autocorrelation. For this purpose, a mathematical model that allows us to evaluate system wide total expected inventory costs for a periodic review system is developed. This model enables us to identify an optimal inventory policy at a current facility that minimizes system wide total expected inventory costs by the best tradeoff of the bullwhip effect at an upstream facility with cost minimization at a current facility. From numerical experiments, it has been found that (i) when the autocorrelation is negative, the optimal policy is one that actively utilizes the autocorrelation, (ii) when the autocorrelation is small and positive, the optimal policy is one that neglects the autocorrelation, and (iii) when the autocorrelation is large and positive, the optimal policy is somewhere between one that actively utilizes the autocorrelation and one that neglect the autocorrelation.
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) adjustable speed drives offer significant advantages over induction motor drives in a wide variety of industrial applications such as high power density, high efficiency, improved dynamic performance and reliability. This paper proposes efficiency optimization control of IPMSM drive using adaptive fuzzy learning controller(AFLC). In order to optimize the efficiency the loss minimization algorithm is developed based on motor model and operating condition. The d-axis armature current is utilized to minimize the losses of the IPMSM in a closed loop vector control environment. The design of the current based on adaptive fuzzy control using model reference and the estimation of the speed based on neural network using ANN controller. The controllable electrical loss which consists of the copper loss and the iron loss can be minimized by the optimal control of the armature current. The minimization of loss is possible to realize efficiency optimization control for the proposed IPMSM. The optimal current can be decided according to the operating speed and the load conditions. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using AFLC. Also, this paper proposes speed control of IPMSM using AFLC1, current control of AFLC2 and AFLC3, and estimation of speed using ANN controller. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled AFLC, the operating characteristics controlled by efficiency optimization control are examined in detail.
This paper presents a control algorithm that minimizes the DC-link capacitance by decreasing the capacitor current. The capacitor current can be nullified by a feedback compensation term which is calculated from the power balance in the AC/DC converter. As a result, voltage variation in the DC-link is reduced further, which makes a large reduction in the size of DC-link capacitors which are expensive and have limitations in life time. Simulations are performed with two 80uF DC-link capacitors, which can be replaced by film capacitors.
This paper suggests the algorithm for on-line efficiency control of permancent magnet synchronous motors driving the electric vehicles. The existance of unigue d-axis current is verified, which generates the maximum efficiency at operating points of motor. Using the Fibonacci search method, d-axis current converges to the minimization of inverter input power, and to prevent the variation of motor speed in process of the efficiency control, the voltage decoupled control strategy is introduced. Through the experiments, the effects of an efficiency control algorithm are verified.
This paper presents a new predictive current control (PCC) method to achieve the coordinate control of power and current of the matrix converter under unbalanced input voltages. In order to control the power fluctuation in the input side, the flexible source current reference is generated based on the positive-negative sequence components of the input voltage. The optimal switching state to adjust source and load currents is selected by minimization the cost function which is obtained from the sum of the absolute errors between the current references and their predictive values. Simulation results are given to validate the effectiveness of the proposed PCC method.
This paper presents a transformer-based reconfigurable synchronous boost converter. The lowest maximum power point tracking (MPPT)-input voltage and peak efficiency of the proposed boost converter, 20 mV and 88%, respectively, were achieved using a reconfigurable synchronous structure, static power loss minimization design, and efficiency boost mode change (EBMC) method. The proposed reconfigurable synchronous structure for high efficiency enables both a transformer-based self-startup mode (TSM) and an inductor-based MPPT mode (IMM) with a power PMOS switch instead of a diode. In addition, a static power loss minimization design, which was developed to reduce the leakage current of the native switch and quiescent current of the control blocks, enables a low input operation voltage. Furthermore, the proposed EBMC method is able to change the TSM into IMM with no additional time or energy loss. A prototype chip was implemented using a $0.18-{\mu}m$ CMOS process, and operates within an input voltage range of 9 mV to 1 V, and an output voltage range of 1 V to 3.3 V, and provides a maximum output power of 37 mW.
This proposes an online loss minimization algorithm for series PI(SPI) based interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive to yield high efficiency and high dynamic performance over wide speed range. The loss minimization algorithm is developed based on the motor model. In order to minimize the controllable electrical losses of the motor and thereby maximize the operating efficiency, the d-axis armature current is controlled optimally according to the operating speed and load conditions. For vector control purpose, a SPI is used as a speed controller which enables the utilization of the reluctance torque to achieve high dynamic performance as well as to operate the motor over a wide speed range. Also, this paper proposes current control of model reference adaptive fuzzy controller(MFC), and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The proposed efficiency optimization control, SPI, MFC, ANN in this paper is applied to IPMSM drive system, the validity of this paper is proved by analyzing response characteristics in variety operating conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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