The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.36
no.8
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pp.529-538
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1987
The time optimal position control scheme based on the Pontryagin's minimum principle is proposed in the current source inverter(CSI) fed induction motor system. The field oriented induction motor system is modelled with a second order plant and a switching curve is obtained by solving Hamiltonian equation. The validity of time optimal control solution has been verified by experimental tests carried out with a prototype MC68000 based microcomputer system, and 5Hp induction motor. Experimental results are in a close agreement with those the digital simulation ones.
This paper presents a study on rotor asymmetry caused by broken bars and its effects on the stator current of an induction machine under an unbalanced supply voltage. The simulation of the induction machine is based on the finite element method. In the early stage of diagnosis, we show new sidebands specific to the partial rupture of the rotor bar. Experimental tests corroborate with the simulation results.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.5
no.3
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pp.223-228
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2007
This paper deals with the secondary excited induction generator applied to random wave input generation system. As it is preferred to stabilize the output voltage and frequency in the constant level, microcomputer controlled CSI connected to the secondary windings supplies the secondary current with slip frequency. For testing this method, the input torque simulator is constructed, according to the power flow analysis. The experimental and numerical results show the advantage of secondary excited induction generator system for the random input wave generation system.
In general, the parallel-connected linear induction motors(LIM) are fed by one VVVF inverter in the magnetically levitated vehicle(MAGLEV) or linear motor subway drives. The air gap length of the parallel-connected linear induction motors operating at a grade or curved sections can be different each other. The air gap difference of the two motors attached to the same module causes unequal phase currents, asymmetic thrust and attraction force generation. In this paper, parellel-connected linear induction motors are operated by one IGBT inverter under the different air gap condition so that the phase current characteristics are examined experimentally.
In this paper, induction machine operation efficiency and torque is improved using Machine Learning based Gene Optimization (ML-GO) Technique is introduced. Optimized Genetic Algorithm (OGA) is used to select the optimal induction machine data. In OGA, selection, crossover and mutation process is carried out to find the optimal electrical machine data for induction machine design. Initially, many number of induction machine data are given as input for OGA. Then, fitness value is calculated for all induction machine data to find whether the criterion is satisfied or not through fitness function (i.e., objective function such as starting to full load torque ratio, rotor current, power factor and maximum flux density of stator and rotor teeth). When the criterion is not satisfied, annealed selection approach in OGA is used to move the selection criteria from exploration to exploitation to attain the optimal solution (i.e., efficient machine data). After the selection process, two point crossovers is carried out to select two crossover points within a chromosomes (i.e., design variables) and then swaps two parent's chromosomes for producing two new offspring. Finally, Adaptive Levy Mutation is used in OGA to select any value in random manner and gets mutated to obtain the optimal value. This process gets iterated till finding the optimal value for induction machine design. Experimental evaluation of ML-GO technique is carried out with performance metrics such as torque, rotor current, induction machine operation efficiency and rotor power factor compared to the state-of-the-art works.
It is necessary to measure the current of rotor for controlling the active and reactive power generated by the stator side of the doubly fed induction generator (DFIG) system. There are offset and scaling errors in the current measurement. The offset and scaling errors cause one and two times current ripples of slip frequency in the synchronous reference frame of vector control, respectively. This paper proposes a compensation method to reduce their ripples. The stator current is variable according to the wind force but the rotor current is almost constant. Therefore input of the rotor current is more useful for a compensation method. The proposed method adopts the synchronous d-axis current of the rotor as the input signal for compensation. The ripples of the measurement errors can be calculated by integrating the synchronous d-axis stator current. The calculated errors are added to the reference current of rotor as input of the current regulator, then the ripples are reduced. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.
This paper has a control method proposed for the effective self-tuning fuzzy speed control based on neural network of the induction motor indirect vector control. The vector control of an induction motor provides the decoupled control of the rotor flux magnitude and the torque producing current to performance is desirable. But, the drive performance often degrades for the machine parameter variations and its condition give rise to coupling of flux and torque current. The fuzzy speed control of an induction motor has the robustness about machine parameter variations compared with conventional PID speed control in a way. That proved to be some waf from the true. The purpose of this paper is to improve the adaptation by offering self-turning function to fuzzy speed controller. In this paper, the adaptive mechanism of fuzzy speed control in used ANN(Artificial Neural Network) technique is applied in an IFO induction machine drive, such that the machine can follow a reference model (an ideal field oriented machine) to achieve desired speed. In this paper proved the self-turning method of fuzzy controller has the robustness about parameter variation and the wide range of adaptation by simulation.
The detail simulation modeling of fully-fed induction generator is investigated through PC based MATLAB/Simulink environment. Generator's stator currents are controlled by indirect vector control method. In this method, generator side converter controls the maximum excitation (air gap flux) by stator d-axis current and controls generator torque by stator q-axis current. Induction generator speed is controlled by tip speed ratio (TSR) upon the wind speed variations in order to generate the maximum output power. The generator torque model is specified as a 3-blade wind turbine with rating, then, the model is simulated under normal operating condition and three different fault conditions. The matlab model designed for fully-fed induction generator based wind farm provides good performance under normal and grid fault conditions. It provides good results for different pwm techniques and fault conditions except the single-phase line to ground fault, which should be verified with real time data from wind farms.
This paper presents a Direct Torque Control (DTC) strategy for the five-phase induction motor driven by a three-level five-phase inverter in order to improve the performance of the five-phase induction motor. In the proposed DTC technique, only 22 voltage vectors out of 243 available voltage vectors in a three-level five-phase inverter are selected and are divided in 10 sectors each with a width of $36^{\circ}$. The four different DTC combinations (DTC-I, II, III and IV) for a three-level five-phase induction motor drive are investigated for improving the performance of five-phase induction motor. All four of the DTC strategies utilize a combination of the same large and zero voltage vectors, but with different medium voltage vectors. Out of these four techniques, DTC-II gives the best performance when compared to the others. This DTC-II technique is analyzed in detail for improvements in the performance of five-phase induction motor in terms of torque ripple, x-y stator flux and Total Harmonics Distortion (THD) of the stator phase current when compared to its two-level counterparts. To verify the effectiveness of the proposed three-level five-phase DTC control strategy, a DSP based experimental system is build. Simulation and experimental results are provided in order to validate the proposed DTC technique.
In this paper, different switching tables proposed for the Direct Torque Controlled (DTC) of a six-phase induction machine are simulated and implemented. A six-phase induction motor has 64 space voltage vectors which result in increased complexity in the selecting of inverters switching. The unsuitable selection of a switching table leads to large harmonics especially at low speed and it also reduces drive efficiency. A six-phase induction machine has large zero sequence harmonic currents of the order $6{\kappa}{\pm}1$. These harmonic currents are varied in various techniques. Decreasing this loss is essential in a six-phase induction machine. The main purpose of this paper is to improve the ST-DTC of six-phase induction machines to reduce the voltage and current harmonics and the torque pulsation. Selecting a suitable method for minimizing these harmonics is very important.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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