International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권2호
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pp.128-133
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2010
This paper presents a method for estimating the parameters of dynamic models for induction motor dominating loads. Using particle swarm optimization, the method finds the adequate set of parameters that best fit the sampling data from the measurement for a period of time, minimizing the error of the outputs, active and reactive power demands and satisfying the steady-state error criterion.
In this paper, a new technique of inertia identification using recursive least square algorithm and full order estimator is proposed. The speed response is sensitive to variation in machine parameters especially the moment of inertia. The effectiveness of the method has been verified by simulations.
A practical method of identifying the inertial parameters, viscous friction and Coulomb friction of a robot is presented. The parameters in the dynamic equations of a robot are obtained from the measurements of the command voltage and the joint position of the robot. First, a dynamic model of the integrated system of the mainpulator and motor is derived. An off-line parameter identification procedure is developed and applied to the University of Minnesota Direct Drive Robot. To evaluate the accuracy of the parameters the dynamic tracking of the robot was tested. The trajectroy errors were significantly reduced when the identified dynamic parameters were used.
Today the concept of corporate social responsibility has become an essential element for coexistence of corporations and the society. In this study the impact of four responsibilities of business organizations proposed by Archie Carroll (economic, legal, ethical, and discretionary) on customer loyalty through the mediating effect of trust and company-consumer identification is analyzed. A questionnaire survey was conducted for four well-known Korean companies (Dong Suh Food, LG Household and Health Care, Samsung Electronics, and Hyundai Motor). After factor analysis, legal and ethical responsibilities were grouped as the same factor, thus three social responsibilities were finally used for hypotheses testing. Major findings were as follows: First, economic responsibilities had positive impact on honesty trust, professionalism trust, favorableness trust, and company-consumer identification, Second, legal/ethical responsibilities were found to have significant effects on honesty trust, favorableness trust, and company-consumer identification. Third, in the case of discretionary responsibilities, professionalism trust, favorableness trust, and company-consumer identification were revealed to have a significant positive relationship. Fourth, only two trust variables (honesty and professionalism) and company-consumer identification had positive influence on the loyalty of customers. These findings are expected to help decision makers to set up corporate objectives and choose action items for corporate social responsibility. At the last part, implications of the study and future research directions were discussed.
The integration of intelligent devices, devices-level networks, and software into motor control systems can deliver improved diagnostics, fast warnings for increased system reliability, design flexibility, and simplified wiring. Remote access to motor-control information also affords an opportunity for reduced exposure to hazardous voltage and improved personnel safety during startup and trouble-shooting. This paper presents LonWorks fieldbus networked intelligent induction control system architecture. Experimental bed system with two inverter motor driving system for controlling 1.5kW induction motor is configured for LonWorks networked intelligent motor control. In recent years, MCCs have evolved to include component technologies, such as variable-speed drives, solid-state starters, and electronic overload relays. Integration was accomplished through hardwiring to a programmable logic controller (PLC) or distributed control system (DCS). Devicelevel communication networks brought new possibilities for advanced monitoring, control and diagnostics. This LonWorks network offered the opportunity for greatly simplified wiring, eliminating the bundles of control interwiring and corresponding complex interwiring diagrams. An intelligent MCC connected in device level control network proves users with significant new information for preventing or minimizing downtime. This information includes warnings of abnormal operation, identification of trip causes, automated logging of events, and electronic documentation. In order to show the application of the multi-motors control system, the prototype control system is implemented. This paper is the first step to drive multi-motors with serial communication which can satisfy the real time operation using LonWorks network.
The diagnosis of motor failures using an on-line method has been the aim of many researchers and studies. Several spectral analysis techniques have been developed and are used to facilitate on-line diagnosis methods in industry. This paper discusses the first application of a motor flux spectral analysis to the identification of broken rotor bar (BRB) faults in induction motors using a multiple signal classification (MUSIC) technique as an on-line diagnosis method. The proposed method measures the leakage flux in the radial direction using a radial flux sensor which is designed as a search coil and is installed between stator slots. The MUSIC technique, which requires fewer number of data samples and has a higher detection accuracy than the traditional fast Fourier transform (FFT) method, then calculates the motor load condition and extracts any abnormal signals related to motor failures in order to identify BRB faults. Experimental results clearly demonstrate that the proposed method is a promising candidate for an on-line diagnosis method to detect motor failures.
Accurate parameters based on equivalent circuit are required for high-performance field-oriented control in a three-phase induction motor. In a normal case, stator resistance can be accurately measured using a measuring equipment. Except for stator resistance, all machine parameters on the equivalent circuit should be estimated with particular algorithms. In the viewpoint of traditional regions, the parameters of an induction motor can be identified through the no-load and standstill test. This study proposes an identification method that uses the d-axis model of the induction motor in a stationary frame with the predefined information on stator resistance. Mutual inductance is estimated on the rotational dq coordination similar to that in the traditional no-load experiment test. The leakage inductance and rotor resistance can be estimated simply by applying different voltages and frequencies in the d-axis model of the induction motor. The proposed method is verified through simulation and experimental results.
The starter motor noise is usually well identified by the customers since it is operated while the engine is quiet, and leaves distinct impressions of the vehicle. In this study the design of experiments(DOE) was applied to the identification of the noise sources of direct drive starter motor since this process usually requires lengthy analysis and elaborate experiments. In the first stage of the test, five controllable factors(alignment and dynamic unbalance of armature, tightening torques of T/bolt and center bracket bolt, and alignment of the center bracket-yoke-rear bracket), excluding static unbalance, are sorted out of all possible factors. Test results showed that the dynamic unbalance and misalignment of armature are the major factors. However, the error level of the first test was relatively high, indicating that there might be some missing major factors. In the second stage test the results showed that both static and dynamic unbalances are the dominant factors contributing to more than 80% of the overall noise, while the misalignment contributes around 12%. Error of the second test was about 4% that could be considered satisfactory. The noise level of the optimal product was predicted to be reduced by 19dBA, and verification test showed the average noise reduction of 16.8dBA with the standard deviation of 3.2dBA, and proved the usefulness of the whole DOE process.
본 논문에서는 벡터제어에 필요한 유도전동기의 상수를 정지 상태에서 부가적인 신호 주입을 이용하여 추정하는 방법을 제안하였다. 농형 유도전동기 회전자 바의 표피효과를 수학적으로 모델링을 하고 분석하였다. 상수 추정을 위해 정지 상태에서 두 가지의 서로 다른 주파수의 신호를 주입한다. 전동기의 초기 상수를 알지 못하므로 개-루프 전압 주입방법 대신 폐-루프 전류제어 방법을 이용한다. 이 방법은 전기적 사고를 미리 방지할 수 있으므로 개-루프 전압 주입방법 보다 안전하다. 그리고 유도전동기의 상수 추정에 심각한 영향을 주는 위상지연효과를 보상하기 위한 오프라인 시험방법을 제안하였다. 그리고 제안된 상수 추정 방법의 타당성을 증명하기 위해 세 가지 용량의 유도전동기에 대해 실험을 수행하였다.
This paper is proposed artificial neural network(ANN) rotor resistance estimation of induction motor drive controlled by multi-adaptive fuzzy learning controller(AFLC). A simple double layer feedforward ANN trained by the back-propagation technique is employed in the rotor resistance identification. In this estimator, double models of the state variable estimations are used; one provides the actual induction motor output states and the other gives the ANN model output states. The total error between the desired and actual state variables is then back propagated to adjust the weights of the ANN model, so that the output of this model tracks the actual output. When the training is completed, the weights of the ANN correspond to the parameters in the actual motor. The estimation and control performance of ANN and multi-AFLC is evaluated by analysis for various operating conditions. Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of this controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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