This paper presents a indirect vector control system for induction motors using an adaptive fuzzy logic(AFL) speed estimator. The proposed speed estimator is based on the MRAS(Mode Referece Adaptive System) scheme. In general, the MRAS speed estimation approaches are more simple than any other strategies. However, there are some difficulties in the scheme, which are strong sensitivity to the motor parameters variations and necessity to detune the estimator gains caused by different speed area. In this paper, the AFL speed estimator is proposed to solve the problems. The structure of the proposed AFL is very simple. The input of the AFL is the rotor flux error difference between reference and adjustable model, and the output is the estimated incremental rotor speed. Moreover, the back propagation algorithm is combined to adjust the parameters of the fuzzy logic to the most appropriate values during the operating the system. Finally, the validity of the ...
Several methods of induction motor drives, which use speed estimators instead of shaft encoders, have been reported. However, the sensorless field oriented control employing stator voltages and currents has difficulty in estimating rotor flux in the low-speed range. This paper investigates the rotor flux estimator which replace integrators with two lag circuits. The experimental results indicate good speed responses.
Tlemcani, A.;Bouchhida, O.;Benmansour, K.;Boudana, D.;Boucherit, M.S.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제4권1호
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pp.66-78
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2009
This paper introduces the design of a fuzzy logic controller in conjunction with direct torque control strategy for a Permanent Magnet synchronous machine. A stator flux angle mapping technique is proposed to reduce significantly the size of the rule base to a great extent so that the fuzzy reasoning speed increases. Also, a fuzzy resistance estimator is developed to estimate the change in the stator resistance. The change in the steady state value of stator current for a constant torque and flux reference is used to change the value of stator resistance used by the controller to match the machine resistance.
In this paper, a novel rotor flux estimation method of an induction motor using support vector machine(SVM) is presented. Two veil-known different flux models with respect to voltage and current are necessary to estimate the rotor flux of an induction motor. The theory of the SVM algorithm is based on statistical teaming theory. Training of SVH leads to a quadratic programming(QP) problem. The proposed SVM rotor flux estimator guarantees the improvement of performance in the transient and steady state in spite of parameter variation circumstance. The validity and the usefulness of Proposed algorithm are throughly verified through numerical simulation.
This paper proposes a speed-sensorless induction motor control system using the rotor flux error. The rotor flux observer uses the reduced- dimensional state estimator technique instead of directly measuring the rotor flux. The estimated rotor speed is obtained directly from the electrical frequency, the slip frequency, and the rotor speed compensation with the estimated q-axis rotor flux. To precisely estimate the rotor flux, the actual value of the stator resistance, whose actual variation is reflected, is derived. For fast calculation and improved performance of the proposed algorithm, all control functions are implemented in software using a digital signal processor (DSP) with its environmental circuits. Also, it is shown through experimental results that the proposed system gives good performance for the speed-sensorless induction motor control.
The paper describes a new and rigorous mathematical model for the rotor field oriented system with induction motor which uses the estimated speed and rotor flux based on a Model Reference Adaptive System, as well as the real-time approach. The estimated speed and rotor flux is used for the speed and flux feedback control. The stability and the convergence of the estimator are improved on the basis of hyperstability theory for non-linear systems. The real-time controller and estimator are implemented with a sampling period of $926{\mu}s$ using a dual TMS320C44 floating-point digital signal processor. The validity of the proposed method is verified by simulation, and also, the sensorless control was tested on the propulsion system simulator, used for the development of Korean High-Speed Railway Train (KHSRT) [5].
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제2B권3호
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pp.125-132
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2002
PMSMS (permanent magnet synchronous motors) are widely used in industrial applications and home appliances because of their high torque to inertia ratio, superior power density, and high efficiency. For high performance control, accurate informations about the rotor position is essential. Sensorless algorithms have lately been studied extensively due to the high cost of position sensors and their low reliability in harsh environments. A novel position sensorless speed control for PMSMs uses indirect flux estimation and is presented in this paper. Rotor position and angular velocity are estimated by the proposed indirect flux estimation. Linkage flux and magnetic field flux are calculated by the voltage equations and the measured phase current without any integration. Instead of linkage flux calculation with integral operation, indirect flux and differential magnetic field are used for the estimation of rotor position. A proper rejection technique fur current noise effect in the calculation of differential linkage flux is introduced. The proposed indirect flux detecting method is free from the integral rounding error and linkage flux drift problem, because differential linkage flux can be calculated without any integral operation. Furthermore, electrical parameters of the PMSM can be measured by the proposed TCM (time compression method) for soft starting and precise estimation of rotor position. The position estimator uses accurate electrical parameters that are obtained from the proposed TCM at starting strategy. In the operating region, a proper compensation method fur temperature effect can compensate fir the estimation error from the variation of electrical parameters. The proposed novel position sensorless speed control scheme is verified by the experimental results.
This paper investigates an improved stator flux linkage observer for sensorless permanent magnet synchronous motor (PMSM) drives using a voltage-based flux linkage model and an adaptive sliding mode variable structure. We propose a new observer design that employs an improved sliding mode reaching law to achieve better estimation accuracy. The design includes two models and two adaptive estimating laws, and we illustrate that the design is stable using the Popov hyper-stability theory. Simulation and experimental results demonstrate that the proposed estimator accurately calculates the speed, the stator flux linkage, and the resistance while overcoming the shortcomings of traditional estimators.
This paper proposes a programmable low pass filter(LPF) to estimate stator flux for speed sensorless stator flux orientation control of induction motors. The programmable LPF is developed to solve the dc drift problem associated with a pure integrator and an analog LPF with fixed pole. of the programmable LPF is located far from the origin in order to decrease the time constant as speed increases. The programmable LPF has the phase and the magnitude compensator to exactly estimate stator flux in a wide speed range. So, the drift problem is much improved and the stator flux is exactly estimated in the wide speed range. The validity of the proposed programmable LPF is verified by speed sensorless vector control of a 2.2[kW] three-phase induction motor.
In this paper, a novel rotor flux estimation method of an induction motor using support vector regression(SVR) is presented. Two well-known different flux models with respect to voltage and current are necessary to estimate the rotor flux of an induction motor. Training of SVR which the theory of the SVR algorithm leads to a quadratic programming(QP) problem. The proposed SVR rotor flux estimator guarantees the improvement of performance in the transient and steady state in spite of parameter variation circumstance. The validity and the usefulness of proposed algorithm are throughly verified through numerical simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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