This paper presents a robustly adaptive flux observer for speed-sensorless induction motor control. The proposed approach employs additional robustifying signals to cope with the parametric uncertainties instead of designing an estimator, which has been normally used in power electronic drives. For that, the sliding-mode like adaptive controls are designed and their gain parameters are determined so that the observer dynamics are stable in the sense of Lyapunov, and furthermore they can guarantee the robustness against parametric uncertainties in induction motor systems. Estimated rotor speed is to be used to generate feedback control signal for the speed sensorless vector control system. To show the validity and efficiency of the proposed system, simulation results are presented.
This paper presents a strategy to drive built in-type spindle induction motor which is used as CNC (Computer Numerical Control) in the industrial world. The direct vector control which is robust to the changed machine parameters in the high speed range is used in this motor control method. And electrical model of induction motor presents the basic idea based on observer structure, which is composed of voltage model and current model. But the former has the defects in low speed range, the latter has the defects of sensitivity to motor parameter. Thus Gopinath model flux estimator which is the closed loop flux observer based on two models for the rotor flut estimation is used in this paper. Moreover this paper presents to drive the spindle motor in the high speed range by using the flux weakening control.
The paper describes a new and rigorous mathematical model using counter-EMF 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 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).
This paper presents preliminarily an implementation of digital high-performance motion control system of Reluctance Synchronous Motor (RSM) drives with direct torque control (DTC). The system consist of stator flux observer, torque estimator, two hysteresis band controllers, an optimal switching look-up table, IGBT voltage source inverter, and TMS320F240 DSP controller made by Texas Instruments. The stator fluff observer is based on the combined voltage and current model with stator flux feedback adaptive control, and the input of the observer are the stator voltage and current of motor terminal for wide speed range. The rotor position and speed sensor used 6000 pulse/rev encoder. In order to prove rightness of the suggested control algorithm, we have some simulation and actual experimental system at $\pm$20 and $\pm$2000 rpm. The developed digitally high-performance motion control system+ are shown a good response characteristic of control results and high performance features using 1.0kW RSM which has 2.57 Ld/Lq salient ratio.
The paper describes a robust adaptive control algorithm for induction motor drive without speed sensor at low speed range. The control algorithm use only current sensors in a space vector pulse width modulation within loop control with rotor speed estimation and voltage source inverter. On-line rotor speed estimation is based on utilizing parallel model reference adaptive control system. MRAC of the modified flux model for flux and rotor speed estimator uses dual-adaptation mechanism, ${\omega}_r$ and ${\omega}_e$ scheme. The estimated flux components in the model can be compensated from the effects of offset errors on pure integrals. It can be compensated to the parameter variations and torque fluctuation with speed estimation in less then 10 rad/sec. In a simulation, the proposed induction motor control algorithm without speed sensor at very low speed range are shown to operate very well in spite of variable rotor time constant and fluctuating load without change the controller parameters. The suggested control strategy and estimation method have been validated by simulation study, and it proposed the designed system for the implementation using TI320C31 DSP/ASIC controller.
Fast and accurate fault diagnosis of the position sensor is of great significance to ensure the reliability as well as sensor fault tolerant operation of the Switched Reluctance Wind Generator (SRWG). This paper presents a fault diagnostic scheme for a SRWG based on the residual between the estimated rotor position and the actual output of the position sensor. Extreme Learning Machine (ELM), which could build a nonlinear mapping among flux linkage, current and rotor position, is utilized to design an assembled estimator for the rotor position detection. The data for building the ELM based assembled position estimator is derived from the magnetization curves which are obtained from Finite Element Analysis (FEA) of an SRWG with the structure of 8 stator poles and 6 rotor poles. The effectiveness and accuracy of the proposed fault diagnosis method are verified by simulation at various operating conditions. The results provide a feasible theoretical and technical basis for the effective condition monitoring and predictive maintenance of SRWG.
본 논문의 목적은 유도 전동기의 속도 센서 없는 견실한 벡터 제어의 구현에 있다. 이를 위해 MRAS(Model Reference Adaptive System)를 사용하여 유도 전동기의 속도를 추정하였고 파라미터 변동에 견실한 두 개의 회전자 자속 관측기를 설계하여 MRAS 속도 추정기에 기준 모델과 추정 모델로 사용하였다. MRAS에 근거를 둔 전체 제어 기법은 2.2kW 유도 전동기의 벡터 제어 드라이브를 사용하여 실현되었으며, 본 논문에서 제한한 속도 센서 없는 벡터 제어 기법이 기존의 속도 센서 없는 제어 기법에 비해 보다 안정하고 견실함을 증명하였다.
The study of pores, small penumbraless sunspots, can give us a chance to understand how strong magnetic fields interact with convective motions in the photosphere. For a better understanding of this interaction, we investigate the temporal variation of several tiny pores smaller than 2". These pores were observed by the Solar Optical Telescope (SOT) onboard Hinode on 2006 December 29. We have analyzed the high resolution spectropolarimetric (SP) data and the G-band filtergrams taken during the observation. Magnetic flux density and Doppler velocities of the pores are estimated by applying the center of gravity (COG) method to the SP data. The horizontal motions in and around the pores are tracked by adopting the Nonlinear Affine Velocity Estimator (NAVE) method to the G-band filter images. As results, we found the followings. (1) Darkness of pores is positively correlated with magnetic flux density. (2) Downflows always exist inside and around the pores. (3) The speed of downflows inside the pores is negatively correlated with their darkness. (4) The pores are surrounded by strong downflows. (5) Brightness changes of the pores are correlated with the divergence of mass flow (correlation coefficient > 0.9). (6) The pores in the growing phase are associated with the converging flow pattern and the pores in the decay phase with the diverging flow pattern. Our results support the idea that a pore grows as magnetic flux density increases due to the convergence of ambient mass flow and it decays with the decrease of the flux density due to the diverging mass flow.
본 논문은 직접토크제어에 의한 리럭턴스 동기 전동기의 위치센서 없는 고성능 제어시스템을 제안한다. 이 시스템은 고정자 자속관측기, 속도/토크 관측기, 두 개의 디지털 히스테리시스 제어기, 최적 스위칭 룩업 테이블, IGBT 전압형 인버터, 그리고 TMS320C31 DSP보드로 구성된다. 넓은 속도 범위에서의 안정된 응답특성을 얻기 위해서 전동기 단자에서 얻어진 전압과 전류를 사용하는 폐루프 자속관측기를 사용하였다. 개발된 고성능 속도제어 시스템의 동특성을 검증하기 위해서 1.0[kW] 리럭턴스 동기 전동기를 사용하여 시뮬레이션과 실험을 수행한 결과 저속영역과 고속영역 모두 우수한 동특성을 얻을 수 있었다.
Electric vehicles (EVs) require fast torque response and high drive efficiency. This paper describes a control scheme of fuzzy direct torque control of permanent magnet synchronous motor for EVs. This control strategy is extensively used in EV application. With direct torque control (DTC), the electromagnetic torque and stator flux can be estimated using the measured stator voltages and currents. The estimation depends on motor parameters, except for the stator resistance. The variation of stator resistance due to changes in temperature or frequency downgrades the performance of DTC, which is controlled by introducing errors in the estimated flux linkage vector and the electromagnetic torque. Thus, compensation for the effect of stator resistance variation becomes necessary. This work proposes the estimation of the stator resistance and its compensation using a proportional-integral estimation method. An electronic differential has been also used, which has the advantage of replacing loose, heavy, and inefficient mechanical transmission and mechanical differential with a more efficient, light, and small electric motors that are directly coupled to the wheels through a single gear or an in-wheel motor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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