This study investigates the dynamic characteristics of Synchronous Reluctance Motor (SynRM), with segmental rotor structure, using finite element method in which the moving mesh technique is considered. The focus of this paper is the efficiency of on-line parameter identification system for position sensorless control of a SynRM considering saturation and iron loss. Comparisons are given with angle of the observer and those of proposed FEM & Preisach model of synchronous reluctance motor, respectively. The position sensorless control using identified motor parameters is realized, and the efficiency of the on-line parameter identification system is verified by experimental results.
유도전동기의 고성능 응답을 얻기 위해서는 전동기 매개변수의 정확한 추정이 필수적이다. 본 논문에서는 고정자(회전자)저항, 고정자(회전자)누설 인덕턴스, 상호 인덕턴스, 관성 모멘트와 같은 매개변수들을 오프라인으로 측정하였다. 고정자(회전자) 저항과 고정자(회전자) 누설 인덕턴스는 정지좌표계의 방정식들로부터 측정한 반면, 상호 인덕턴스는 스칼라 제어 상태에서 측정되었다. 마지막으로, 확장 칼만필터를 이용하여 회전자 역시 상수를 온라인 상에서 동정하였다. 본 논문에서 언급하는 추정알고리즘들의 유용성을 보이기 위해 실험결과들을 제시하였다.
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.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제1권2호
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pp.3-9
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2012
The paper describes a novel technique for on line parameter identification of three-phase induction motors from a single, run up to speed test. Data is sampled during this test with the normal locked rotor and synchronous speed data captured on the way to reaching the motor's rated speed. Rotor parameter variations with frequency due to skin and proximity effects and other non-linear imperfections such as heating and main flux path saturation are taken into account. This method is ideal for determining and/or verifying parameters used in high performance drives.
Generally, The systems are so complex that it not possible to obtain reasonable model using physical insight. Also a model based on physical insight contains a number of unknown parameters even if the structure is derived from physical laws. To solve these problems, the systems identification is described in this paper. So, AC servo motor system which has both open loop and closed loop is selected as an example for identification. A state-space model of AC servo motor system is identified through open loop experiment and identified through closed loop experiment and using pole placement integral controller to open loop system. As the results, From ARMA model, We have obtained continuous-time state space model.
When the vector control, which does not need a speed signal from a mechanical speed sensor, it is possible to reduce the cost of the control equipment and to improve the control performance in many industrial application. This paper describes a rotor speed identification method of induction motor based on the theory of Model Reference Adaptive System(MRAS). The identifier execute the rotor speed identification so that the vector control of the induc-tion motor may be achieved. The improved auxiliary variable are introduce to perform accurate rotor speed identification. Simulation and experimental result show the validity of the proposed control method.
This paper presents a parameter identification method to estimate the stator resistance. stator inductance, rotor resistance and rotor inductance of the induction motor. A step voltage is applied across the stator terminals while the machine is in the standstill condition, and the resulting stator voltage and current response are measured. Observer/Kalman Filter Identification(OKID) algorithm is used to estimate induction motor parameters. Simulation results are presented to verify the identified model.
This paper proposes a new identification method that utilizes fuzzy inference in parameter identification. The prosed system has an additional control loop where a real plant has replaced by a plant model. Fuzzy rules describe the relationship between comparison results of the features and magnitude of modification in the model parameter values. In this paper, the tuning method which determines parameters of PID controller automatically is described through applying this algorithm to DC servo motor. And we intend to investigate effectiveness of the method by experiments. This method is effective in auto-tuning because the response of the closed loop has verified. The simulated and the experimental results of the dc servo motor are shown to confirm the viability of this method.
본 논문에서는 모델기반의 제어기 설계 프로그램인 National Instruments(NI)사의 System Identification Toolkit과 Control Design Toolkit, Simulation module을 사용하여 기존의 제어기 설계방식보다 쉽고 편리하게 제어기를 설계할 수 있었다. 직류전동기의 속도제어시스템을 구현하기 위해서 하드웨어는 NI사에서 제공하는 실시간 제어기(Real-Time Controller:RT) CompactRIO를 사용하였다. 먼저는, 테스트 입력 신호를 전동기에 인가하고 얻은 출력신호를 통해 제어대상 플랜트인 직류전동기 구동시스템의 전달함수를 구할 수 있었다. 다음으로는 원하는 제어응답성능을 갖는 극점, 영점 제어기를 설계한 후, 모의실험을 통해 속도제어응답을 확인할 수 있었고, 실시간 프로그램으로 다운로드하여 실제 전동기 구동시스템의 실험을 통해서 설계된 속도제어기의 응답 결과를 모의실험과 비교하여 검증하였다.
This paper presents a stability analysis of AC-DC power system feeding a speed controlled DC motor in which this load behaves as a constant power load (CPL). A CPL can significantly degrade power system stability margin. Hence, the stability analysis is very important. The DQ and generalized state-space averaging methods are used to derive the mathematical model suitable for stability issues. The paper analyzes the stability of power systems for both speed control natural frequency and DC-link parameter variations and takes into account controlled speed motor dynamics. However, accurate DC-link filter and DC motor parameters are very important for the stability study of practical systems. According to the measurement errors and a large variation in a DC-link capacitor value, the system identification is needed to provide the accurate parameters. Therefore, the paper also presents the identification of system parameters using the adaptive Tabu search technique. The stability margins can be then predicted via the eigenvalue theorem with the resulting dynamic model. The intensive time-domain simulations and experimental results are used to support the theoretical results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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