본 논문은 전동기에서 기계적인 파라미터의 변화와 함께 외란의 변화에 대하여 외란상쇄 피드포워드 루프 제어를 적용한 유도전동기의 벡터제어를 고려하였다. 제안한 시스템에서 부하토크는 유도전동기의 토크를 최소차원 상태관측기를 근거로 하여 추정한다. 최소차원 상태관측기를 통해 추정된 부하토크에 의해 토크 전류를 얻어내고 토크 전류분을 피드포워드 보상해 줌으로서 외란에 의한 영향을 상쇄시켜 외란이 유입되거나 부하가 가변되는 등의 조건에서도 안정되게 동작하는 강인한 속도제어 시스템을 실현할 수 있다. 본 연구에서는 속도 센서가 없이 검출된 전압과 전류에 의해 속도를 추정하여 사용 하므로서 신뢰도를 높일 수 있도록 하였다. 제시한 제어기의 타당성을 입증하기 위하여 Matlab Simulink를 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 타당성과 안정성을 검토하였고, 이를 실제 시스템을 구성하여 ADMC300를 이용하여 실험을 수행한 결과 기존의 시스템에 비하여 강인한 시스템으로 구동됨을 증명할 수 있었다.
In this Paper. the DSP implementation of induction motor drive is Presented on the viewpoint of the design and experiment. The speed estimation of control system for induction motor drive is designed on the base of neural network speed estimator. This neural network speed estimator is experimentally applied to the induction motor system. This system Provides the satisfactory results.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제3권3호
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pp.289-297
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2014
This paper proposed a novel high performance sensorless control scheme for IPMSM based on an extended nonlinear state observer. The gain-matrix of the observer has been derived by using state linearization method. Steady state errors in estimated rotor position and speed due to parameter inaccuracy have been analyzed, and an equivalent flux error is defined to represent the overall effect of parameter errors contributing to the wrong convergence of the estimated rotor speed as well as rotor position. Then, an online compensation strategy was proposed to limit the estimation errors in rotor position and speed. The effectiveness of the extended nonlinear state observer is validated through simulation and experimental test.
In this paper, we propose a robust adaptive backstepping control of induction motors with uncertainties using nonlinear disturbance observer(NDO). The proposed NDO is applied to estimate the time-varying lumped uncertainty which are derived from unknown motor parameters and load torque, but NDO error does not converge to zero since the derivate of lumped uncertainty is not zero. Then the fuzzy neural network(FNN) is presented to estimate the NDO error such that the rotor speed to converge to a small neighborhood of the desired trajectory. Rotor flux and inverse time constant are estimated by the sliding mode adaptive flux observer. Simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed approach.
In this article we present a new, reference model based, unified strategy for engine control. Three main modes are considered: first is the driver control mode where the driver controls the engine via the pedal position; second is the dashpot mode, that is, when the driver takes his foot off the pedal; and, lastly is the idle speed control mode. These modes are unified so that seamless transitions between modes now becomes possible. The unification is achieved due to the introduction of a reference model for the engine speed whereby only the desired engine speed is different for different modes while the structure of the control system remains the same for all the modes. The scheme includes an observer that estimates unknown engine load torque. A proof of robustness with respect to unknown load disturbances both within the operating modes and during intermode transitions is given.
A robust control technique of the PM synchronous motor is presented using an accelerating torque feedback. The accelerating torque is estimated by using an adaptive torque observer and then this estimated torque is controlled by a VSC technique. By employing the proposed torque control, the speed control performance of the motor is improved and the load independency can be realized. The simulations carried out for the PM synchronous motor to verily the effectiveness of the proposed control.
In this study, a methodology of synchronous control has been developed that can is applied to position synchronization of a two-axes driving system such as overhead crane. The synchronous error is caused by model uncertainties and torque load at each axis. To overcome these problems, the synchronous control system has been composed of two disturbance observers to calculate the torque disturbance and one synchronous controller to eliminate synchronous error. By considering model uncertainties of each axis, the synchronous controller has been designed using H(sub)$\infty$ control theory. The effectiveness of the proposed method has been verified through simulation.
Recently, a permanent magnet synchronous motor of middle and small-capacity has high torque, high precision control and acceleration / deceleration characteristics. But existing control has several problems that include unpredictable disturbances and parameter changes in the high accuracy and rigidity control industry or nonlinear dynamic characteristics not considered in the driving part. In addition, in the drive method for the control of low-vibration and high-precision, the process of connecting the permanent magnet synchronous motor and the load may cause the response characteristic of the system to become very unstable, to cause vibration, and to overload the system. In order to solve these problems, various studies such as adaptive control, optimal control, robust control and artificial neural network have been actively conducted. In this paper, an incremental encoder of the permanent magnet synchronous motor is used to detect the position of the rotor. And the position of the detected rotor is used for low vibration and high precision position control. As the controller, we propose augmented state feedback control with a speed observer and first order deadbeat disturbance observer. The augmented state feedback controller performs control that the position of the rotor reaches the reference position quickly and precisely. The addition of the speed observer to this augmented state feedback controller compensates for the drop in speed response characteristics by using the previously calculated speed value for the control. The first order deadbeat disturbance observer performs control to reduce the vibration of the motor by compensating for the vibrating component or disturbance that the mechanism has. Since the deadbeat disturbance observer has a characteristic of being vulnerable to noise, it is supplemented by moving average filter method to reduce the influence of the noise. Thus, the new controller with the first order deadbeat disturbance observer can perform more robustness and precise the position control for the influence of large inertial load and natural frequency. The simulation stability and efficiency has been obtained through C language and Matlab Simulink. In addition, the experiment of actual 2.5[kW] permanent magnet synchronous motor was verified.
전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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pp.304-309
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1998
In this paper, authors introduce an application of a nonlinear rotor flux observer, known under the name of ELO(extended Luenberger Observer), for direct rotor field oriented control(DRFOC) of induction motor. ELO requires no solution of nonlinear partial differential equation for its coordinate transformation and linearization used for the nonlinear observer design. Its simulation results concerned to different level of unknown variables of load torque and rotor resistance show high accuracy on rotor flux estimation in steady state.
This paper presents an approach to nonlinear engine idle controller and intake manifold absolute pressure(MAP) observer based on mean torque production model. A stable engine idle speed is important in that the unstable engine Idle mode can make engine to drooping or stall state. A sliding fuzzy controller has been designed to control engine idle speed under load disturbance. A sliding observer is also developed to estimate the intake manifold absolute pressure and compared with the actual MAP sensor value. The sliding mode observer has shown good robustness and good tracking performance. The inputs of sliding fuzzy controller are the errors of rpm and MAP. The output is a duty cycle(DC) for driving a idle speed control valve(ISCV).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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