This paper describes the current- based compact digital motor protective relay for low and high voltage induction motors, which are widely used in industrial and commercial power systems. The existing protective relays for motor protection had only overload, short circuit, reverse phase, open circuit and grounding protective elements, and measurement, start/stop control function. But in present day, for automation system, various functions are required, especially motor management and sequence control function and more. To meet these requirements, we developed an economic current-based compact digital motor protective relay which had various function to control, manage and monitor the induction motor.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.41
no.5
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pp.562-572
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1992
In this paper, we propose software algorithms which provide acceleration/deceleration characteristics essential to high dynamic performance at the transient states where industrial robots or CNC machine tools start and stop. Software acceleration/deceleration methods are derived from the mathematical analyses of typical hardware systems controlling acceleration/deceleration. These methods make servo motors, which drive axes of motion, start and stop smoothly without vibration in the repeated tools. The path error, which is one of the most significant factors in the performance evaluation of industrial robots or CNC machine tools, is analyzed for linear, exponential, and parabolic acceleration/deceleration algorithms in case of circular interpolation. The analyses show that path error consists of the distance between the required path and generated one through acceleration/deceleration, and that between the generated one through acceleration/deceleration algorithm and the actual one of the end effector of the industrial robot or tool of the CNC equipment.
Industrial motors are subject to incipient faults which, if undetected, can lead to motor failure. The necessity of incipient fault detection can be justified by safety and economical reasons. The technology of artificial neural networks has been successfully used to solve the motor incipient fault detection problem. This paper develops inexpensive, reliable, and noninvasive NN based incipient fault detection scheme for small and medium sized induction motors. Detailed design procedure for achieving the optimal NN model and Principal Component Analysis for dimensionality reduction is proposed. Overall thirteen statistical parameters are used as feature space to achieve the desired classification. GFFD NN model is designed and verified for optimal performance in fault identification on experimental data set of custom designed 2 HP, three phase 50 Hz induction motor.
In this paper, we develop a joystick manual driving algorithm for an electric vehicle called Cycab. Cycab is developed as a public transportation vehicle, which can be driven either by a manual joystick or an automated driving mode. The vehicle uses six motors for driving four wheels, and front/rear steerings. Cycab utilizes one industrial PC with a real time Linux kernel and four Motorola MPC555 micro controllers, and a CAN network for the communication among the five processors. The developed algorithm consists of two automatic vehicle speed control algorithms for normal and emergency situations that override the driver's joystick command and an open loop torque distribution algorithm for the traction motors. In this study, the algorithm is developed using SynDEx, which is a system level CAD software dedicated to rapid prototyping and optimizing the implementation of real-time embedded applications on distributed architectures. The experimental results verify the usefulness of the two automatic vehicle control algorithms.
This paper deals with d-q axis equivalent circuit analysis of IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motors) considering voltage harmonics. In the field weakening region, as the current vector angle increased, back-emf contains large harmonics, therefore, significant underestimation of voltage or overestimation of speed can be occurred from the conventional d-q axis equivalent circuit analysis. In order to consider the effects of voltage harmonics, a harmonic coefficient is introduced and verified by experiments.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.58
no.3
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pp.241-248
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2009
This paper presents stochastic methodology based fault detection algorithm for induction motor systems. We measure current of healthy induction motors by means of hall sensor systems and then establish its probability distribution. We propose online probability density estimation which is effective in real-time implementation due to its simplicity and low computational burden. In addition, we accomplish theoretical analysis of the proposed estimation to demonstrate its convergence property by using statistical convergence and system stability theories. We apply our fault detection approach to three-phase induction motors and achieve real-time experiment for evaluating its reliability and practicability in industrial fields.
Generally, internal parameters of the motors and generators can be divided to the resistance and inductance components. They can become a cause of the changing internal parameters because they have sensitive characteristics due to external conditions. The changed parameters can generate the outputs which include error values from the speed and current controllers. Also, it can bring the temperature increase and mechanical damage to the system. Therefore, internal parameters of the motors and generators need to obtain their values according to the external conditions because it can prevent the mechanical damage caused by the changed parameters. In this paper, the off-line parameter identification method is verified using the Goertzel algorithm. The motor used in the simulation and experiments is an interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM), and the proposed algorithm is verified by the simulation and experimental results.
An interior permanent magnet synchronous motors (IPMSM) are receiving increased attention for many industrial applications because of its high torque to inertia ratio, superior power density, and high efficiency. This paper presents algorithm for speed sensorless control based on an adaptive binary observer adding the fuzzy gain compensator. Effectiveness of algorithm is confirmed by the experiments.
Brushless DC motors are widely used in many industrial fields as an actuator of robot and driving power motors of electrical vehicle. In this paper adaptive fuzzy sliding mode scheme is developed for velocity control of brushless DC motor. The proposed scheme does not require an accurate dynamic model. yet it guarantees asymptotic trajectory tracking despite torque variations. Numerical simulation and DSP-based experimental works for velocity control of brushless DC motor are carried out.
The technology of high-speed electrical machines is particularly relevant to applications involving electrical power generation and high-speed motors with high power density and high efficiency. Due to the development of improved materials for electrical machines, power electronic elements and design technology, the high-speed electrical machines are being rapidly introduced into industrial applications. The introduction of high-speed electrical machines has created a new market for electrical machines and will, as an application, contribute to the development of modern electrical machines. This paper deals with applications and market trends and KERI's activities in high-speed electrical machines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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