The SRM is more robust and lower cost than other type motors. The inverter for SRM cannot have shoot through fault, since a phase winding of SRM is independent of other phase windings. The SRM has high starting torque and high power density. But it has torque ripples due to nonlinear magnetic characteristics. Therefore, SRM has highly non-linear torque producing characteristics. Because fuzzy logic is a flexible and general-purposed method for implementing non-linear dynamic functions, it is effective for the control of high current SRM. We design the fuzzy controller and demonstrate the fuzzy control system by MATLAB.
The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under parameter variation, nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of learning through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters. The paper proposes high performance speed and current control of synchronous reluctance motor(SynRM) drive using adaptive learning mechanism-fuzzy neural network (ALM-FNN) and fuzzy logic control (FLC) controller. The proposed controller is developed to ensure accurate speed and current control of SynRM drive under system disturbances and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the ALM-FNN, FLC and ANN controller.
The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under-parameter variation, nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of loaming through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters. The paper proposes high performance speed and current control of synchronous reluctance motor(SynRM) drive using adaptive loaming mechanism-fuzzy neural network (ALM-FNN) and fuzzy logic control(FLC) controller. The proposed controller is developed to ensure accurate speed and current control of SynRM drive under system disturbances and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the ALM-FNN and ANN controller.
This research article presents a novel approach based on an instantaneous active and reactive power component (p-q) theory for generating reference currents for shunt active filter (SHAF). Three-phase reference current waveforms generated by proposed scheme are tracked by the three-phase voltage source converter in a hysteresis band control scheme. The performance of the SHAF using the p-q control strategy has been evaluated under various source conditions. The performance of the proposed control strategy has been evaluated in terms of harmonic mitigation and DC link voltage regulation. In order to maintain DC link voltage constant and to generate the compensating reference currents, we have developed Fuzzy logic controller with different (Trapezoidal, Triangular and Gaussian) fuzzy M.F.s. The proposed SHAF with different fuzzy M.F.s is able to eliminate the uncertainty in the system and SHAF gains outstanding compensation abilities. The detailed simulation results using MATLAB/SIMULINK software are presented to support the feasibility of proposed control strategy. To validate the proposed approach, the system is also implemented on a real time digital simulator and adequate results are reported for its verifications.
In this paper, a fuzzy advance angle control method is described to drive an industrial low voltage SRM (Switched Reluctance Motor) for 10kW forklift truck. SRM has a highly non-linear characteristic that is due to change the rotor and stator. And low voltage SRM is designed that its phase resistance and phase inductance is very low to inject high current into the phase windings. In this reason, the proper current control is necessary to drive the low voltage SRM efficiently. SRM has positive torque at increasing inductance region and negative torque at decreasing inductance region. Due to this reason, the current has to be built up in the increasing phase inductance part as soon as possible. Therefore, the phase switch must be turned on before the phase inductance increases, and this angle is called as the advance angle. Also, the phase current has to be dropped before the phase inductance decreases. Fuzzy logic is a flexible and general-purposed method of implementing non-linear functions and as such it is useful in control applications. Consequently, we designed a fuzzy advance angle controller to control the phase current appropriately.
In Conventional Combined Vector and Direct Controls (VC-DTC) of induction motor, stator current is very rich in harmonic components. It leads to high torque ripple of induction motor in high and low speed region. To solve this problem, a control method based on the concept of fuzzy logic approach is used. The control scheme proposed uses stator current error as variable. Through the fuzzy logic controller rules, the choice of voltage space vector is optimized and then torque and speed are controlled successfully with a less ripple level in torque response, which improve the system's performance. Simulation results trough MATLAB/SIMULINK${(R)}$ software gave results that justify the claims.
This paper describes a fuzzy control method to control the output voltage of the three-phase Z-source PWM rectifier. A fuzzy control system is a control system based on fuzzy logic, and the fuzzy controller uses a single input fuzzy theory with its fuzzification. Analytical structure of the simplest fuzzy controller is derived through the triangular membership functions with its fuzzification. By setting the membership functions of the fuzzy rules, fuzzy control is achieved. The PI portion of the output DC voltage controller is controlled by fuzzy method. To confirm the validity of the proposed method, the simulation and experiment were performed, The simulation is performed with PSIM and MATLAB/SIMULINK. For the experiment, we used a DSP(TMS320F28335) controller to compute the reference value and generate the PWM pulses. For the transient state performance of the output DC voltage control of Z-source PWM rectifier, the PI controller and fuzzy controller were compared, also the conventional PWM rectifier and Z-source PWM rectifier were compared. From the results, the Z-source rectifier could allow to buck or boost of the output DC voltage. Through the analysis of the transient state, we could observe that the fuzzy controller has better performance than the conventional PI controller.
This paper proposes a real-time implementation of an optimal operation of a double stage grid connected wind power system incorporating an active power filter (APF). The system is used to supply the nonlinear loads with harmonics and reactive power compensation. On the generator side, a new adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) based maximum power point tracking (MPPT) control is proposed to track the maximum wind power point regardless of wind speed fluctuations. Whereas on the grid side, a modified predictive current control (PCC) algorithm is used to control the APF, and allow to ensure both compensating harmonic currents and injecting the generated power into the grid. Also a type 2 fuzzy logic controller is used to control the DC-link capacitor in order to improve the dynamic response of the APF, and to ensure a well-smoothed DC-Link capacitor voltage. The gained benefits from these proposed control algorithms are the main contribution in this work. The proposed control scheme is implemented on a small-scale wind energy conversion system (WECS) controlled by a dSPACE 1104 card. Experimental results show that the proposed T2FLC maintains the DC-Link capacitor voltage within the limit for injecting the power into the grid. In addition, the PCC of the APF guarantees a flexible settlement of real power exchanges from the WECS to the grid with a high power factor operation.
This paper presents an advanced torque ripple minimization method of a switched reluctance motor (SRM) using torque sharing function (TSF). Generally, TSF is applied into the torque control. However, the conventional TSF cannot follow the expected torque well because of the nonlinear characteristics of the SRM. Moreover, the tail current that is generated at a high speed motor drive makes unexpected torque ripples. The proposed method combined TSF with fuzzy logic control (FLC). The advantage of this method is that the torque can be controlled unity at any conditions. In addition, the controller can track the torque under the condition of the wrong TSF. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by the simulations and experiments.
In general, speed control method of the elevator system has used motor pole change type or motor primary voltage control type. But it will change to vector control type in order to increase it's reliability, riding comfort and decrease material cost. It is the conception of vector control type in order to increase it's reliability, riding comfort and decrease material cost. It is the conception of vector control that primary current of the induction motor be controlled independently with magnetizing current(field current of DC motor) and torque current(armature current of DC motor). In this paper, by analyzing the effect of the time constant variation of rotor of the induction motor on the slip frequency type indirect vector control, a drive system for the motor will be constructed using a fuzzy slip frequency type indirect vector controller with fuzzy control method for estimating the vector time constant in the slip frequency type indirect vector control. The goal of this study is to enabling even more efficient speed control by constructing on elevator driver based on the newly developed drive system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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