Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.3
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pp.1289-1301
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2011
In this paper, flux estimation method at the Induction motor is applied to stability flux estimate of possibility in overall speed domain. angle operation has voltage and current and speed information using the Induction motor direct control method. Induction motor direct control is material to flux information. Exact flux estimation method to using current model flux estimator of low-speed domain and voltage model flux estimator of high-speed domain. Speed and current and flux controller using PI controller. And error of integral requital for add to Anti-Windup PI controller. Verified to performance of Current model Flux controller and voltage model flux controller using Matlab / Simulink. Analysis has parameter influence of direct vector control and indirect vector control at the Induction motor vector control. So, verified to minute control. Analyzed to simulation result and proof to validity of presented algorithm.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.5
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pp.22-33
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2011
An induction motor operated with a conventional direct self controller(DSC) shows a sluggish response during startup and under changes of torque command. Fuzzy logic controller(FLC) is used in conjection with DSC to minimize these problems. A FLC chooses the switching states based on a set of fuzzy variables. Flux position, error in flux magnitude and error in torque are used as fuzzy state variables. Fuzzy rules are determinated by observing the vector diagram of flux and currents. This paper proposes hybrid fuzzy controller for direct torque control(DTC) of induction motor drives. The speed controller is based on adaptive fuzzy learning controller(AFLC), which provide high dynamics performances both in transient and steady state response. Flux position, error in flux magnitude and error in torque are used as FLC state variables. The speed is estimated with model reference adaptive system(MRAS) based on artificial neural network(ANN) trained on-line by a back-propagation algorithm. This paper is controlled speed using hybrid fuzzy controller(HFC) and estimation of speed using ANN. The performance of the proposed induction motor drive with HFC controller and ANN is verified by analysis results at various operation conditions.
In this paper an adaptive fuzzy PI controller with feedback linearizing meth od is implemented to controlling flux and torque separately in induction motor. In this paper first decoupling of torque and flux which are outputs to be controlled, is achieved by using feedback linearization methodology. Then for reducing the effect of noise and rejection of disturbance, main part of controller which is adaptive PI fuzzy controller, is designed. Coefficients of PI controller are determined by defined fuzzy rules due to error dynamic. Inputs of fuzzy system are defined sliding surfaces which consist of torque and flux errors. The main contribution of this paper is effect reduction of noise and disturbance on torque and flux which is based on fuzzy logic and nonlinear control. At last the effectiveness of the proposed control scheme in presence of noise and load disturbance is simulated and comprised to applying sliding method. The results verify better effectiveness of the proposed method for effect reduction of noise and disturbance.
In this paper, search method and sliding mode observer are developed for efficiency optimization of induction motor. The proposed control scheme consists of efficiency controller and adaptive backstepping controller. A search controller for which information of input of fuzzy controller is included in efficiency controller that uses a direct vector controlled induction motor. The search controller is based on the "Rosenbrock" method and finds the flux level at the minimum input power of induction motor. Once this optimal flux level has been determined, this information is utilized to update the rule base of a fuzzy controller A sliding mode observer is designed to estimate rotor flux and an adaptive backstepping controller is also used to compensate for mechanical uncertainties in the speed control of induction motor. Simulation results are presented to validate the proposed controller.
Abdelkarim, Emad;Ahmed, Mahrous;Orabi, Mohamed;Mutschler, Peter
Journal of Power Electronics
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v.12
no.2
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pp.305-316
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2012
The paper presents an accurate loss model based controller of an induction motor to calculate the optimal air gap flux. The model includes copper losses, iron losses, harmonic losses, friction and windage losses, and stray losses. These losses are represented as a function of the air gap flux. By using the calculated optimal air gap flux compared with rated flux for speed sensorless indirect vector controlled induction motor, an improvement in motor efficiency is achieved. The motor speed performance is improved using a fuzzy logic speed controller instead of a PI controller. The fuzzy logic speed controller was simulated using the fuzzy control interface block of MATLAB/SIMULINK program. The control algorithm is experimentally tested within a PC under RTAI-Linux. The simulation and experimental results show the improvement in motor efficiency and speed performance.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.28
no.8
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pp.54-61
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2014
This paper proposes a boost/flux-weakening controller (BFWC) for wide speed operation range having engine and interior permanent magnet synchronous generator (IPMSG) for special equipment vehicle. The proposed BFWC exploits direct torque/flux control (DTFC) scheme based on space vector modulation method to control the constant DC voltage output within the entire speed operation range of engine. And, to improve the response characteristics of maximum torque per ampere (MTPA) operation and flux-weakening operation, the MTPA and flux-weakening feed-forward controllers are applied. To estimate feasibility and usefulness of the proposed controller, the simulation and experimental results are compared.
The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.10
no.3
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pp.55-63
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1996
In this paper, a vector control system is implemented to drive CRPWM inverter fed induction motor. The rotor flux is estimated using the rotor coordinates flux model and the stator coordinates ramp comparison controller is used as a current controller. The microcontroller 80C196 is used for the computation of the estimation of the rotor flux, the speed controller, the flux controller, the vector rotation, and the phase transformation The current controller is implemented using the analog circuit in order to reduce the burden of the microcontroller. For the proposed system, the digital simulation is performed to examine the feasibility and the superior characteristics of the current controller and the system transient response is verified through the experiment.
A rotor flux error-based approach for correcting the rotor time constant estimation used in the slip frequency calculator of indirect field oriented controller is presented in this paper. The controller was derived from the d-q induction machine model. Slip frequency gain is dependent on the machine parameter errors. And parameter errors result in rotor flux error. Thus, estimated rotor flux is compared to commanded rotor flux. The error between them is used for the estimation of rotor time constant. Simulation results which demonstrate the performance of this approach are presented.
This paper presents a implementation of speed sensorless vector control algorithm of induction motor using MATLAB/SIMULINK. The proposed method utilize the combination of the voltage model based on stator equivalent model and the current model based on rotor equivalent model, which enables stable estimation of rotor flux. Estimated rotor speed, which is used to speed controller of induction motor, is based on estimated flux. The overall system consisted of speed controller with the most general PI controller, current controller, flux controller. Speed sensorless vector control algorithm is implemeted as block diagrams using MATLAB/SIMULINK. Realtime control is perform by dSPACE DS1104 control board and Real-Time-Interface(RTI).
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.11
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pp.5416-5426
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2012
This study uses the algorithm which estimates the magnetic flux using different models in the low speed driving area and the high speed driving area by the voltage-current model synthesis magnetic flux Estimator and, from this result, estimates the magnetic flux angle to achieve the stable speed control through all the areas from the low speed to the high speed drive. In particular, the current change and the magnetic flux change under variable load were estimated in real time in the low speed area and this made the control characteristic improved in the low speed area. According to this, even under variable load, the more stable simulation and experiment could have been completed using PI current controller and PI flux controller in all the areas. As a result, the outstanding speed control characteristic has been achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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