The direct drive motor used in a precision motion rotate at about 1/10 speed and high torque comparing with general rotary motor. Excessive heating of the coils cause an exacerbating the heat problems and reducing the performance of motor. Because the rotation speed of the rotor and surrounding air is low, the motor can not be inefficiently cooled, the thermal analysis in the motor is very important. As the variations of rotation speed and torque, the temperature of several parts is measured and the features of the heat transfer is analyzed and improved.
There are many kinds of motors operating by rated voltage which is constant. In this paper, the characteristics of separately excited direct current motor is analyzed when its terminal voltage is varied as its load current. As for this source, direct current generator of a series field is used, and it is driven at constant speed by a primemover. The induced voltage of the generator is propotional to its load current but it saturates as its load current is large. The charateristics of motor is studied by analog computer because of the nonlinearity of generator. The results are as follows: (1) The load current and the rotor speed of motor increase as the load of motor increases. But the speed of rotor decreases for the influence of the saturation of the iron of generator field when its load current is large. (2) Decreasing the inertia of motor and increasing the inductance of the armature circuit improve the stability of motor and the region of stable state. (3) By changing the field current of the motor, the speed and the direction of rotor can be controlled in wide range.
For the variable speed in automatic control, this paper describes, at first, performance equations of an induction motor which has the free rotating stator. This motor with rotating stator has a speed control factor itself by equivalent variable frequency in stator side. Secondly, an additional invertor source on the rotor slip ring serves the purpose of improving the speed control factor. The advantages decribed above permit to control the speed continuosly from zero to maximum allowable speed with low energy of thyristor a feed-back device may be used for speed stabilization under variable load.
Generally PI controller is used to control the speed of an induction motor. It has the good performance of speed control in case of adjusting the control parameters. But it occurred the problem to change the control parameters in the change of operation condition. In order to solve this problem, Fuzzy control or Artificial neural network is introduced in the speed control of an induction motor. However, Fuzzy control have the problems as the difficulties to change the membership function and fuzzy rule and the remaining error. Also Neural network has the problem as the difficulties to analyze the behavior of inner part. Therefore, the study on the combination of two controller is proceeded. In this paper, Speed controller of an induction motor based fuzzy-neural network is proposed and the speed control of an induction motor is performed using the proposed controller. Through the experiment, the fast response and good stability of the proposed speed controller is proved.
본 논문에서는 미용 목적의 핸드피스에 사용가능한 BLDC 모터의 속도 제어 시스템을 구현한다. 저비용 개발을 위해 모터 내부의 홀 센서 값을 속도 제어에 이용하였다. 모터 전원 회로와 드라이버 회로는 가정용 220V 전원을 입력으로 사용하도록 설계하였으며 별도의 다른 전원은 필요로 하지 않는다. 핸드피스 작업 시 발생하는 부하 변동에 따른 급속한 속도 증가를 방지하기 위해 별도의 과속 방지 제어기를 탑재하였다. 개발된 제어 시스템은 5,000~30,000 RPM 구간에서 운용 가능하다. 본 연구에서 개발된 핸드피스 모듈에서 부하 변동이 있음에도 불구하고 모터의 속도가 일정하게 유지됨을 실험으로 입증한다.
The paper is proposed artificial neural network(ANN) sensorless control of induction motor drive with fuzzy learning control-fuzzy neural network(FLC-FNN) controller. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also this paper is proposed. speed control of induction motor using FLC-FNN and estimation of speed using ANN controller. The back Propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed so that the actual state variable will coincide with the desired one. The proposed control algorithm is applied to induction motor drive system controlled FLC-FNN and ANN controller, Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of the FLC-FNN and ANN controller.
In this study, a motor-integrated high-speed spindle system with $\psi$65mm $\times$ 25,000rpm is developed by introducing the oil-jet lubrication method, ceramic angular contact ball bearings, a built-in motor and so on. And oil-jet lubrication experiments fur evaluating the system performance are performed under various operation conditions. Especially, in order to establish the oillet lubrication conditions related to the development of a high-speed spindle system, the effects of oil supply rate and rotational spindle speed are investigated on the temperature rise, temperature distribution, motor current and so on.
The paper is proposed high performance control of induction motor drive with adaptive fuzzy logic controller(AFLC). Also, this paper is proposed speed control of induction motor using AFLC and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed, so that the actual state variable will coincide with the desired one. The proposed control algorithm is applied to induction motor drive system controlled AFLC and ANN controller. And this paper is proposed the results to verify the effectiveness of the AFLC and ANN controller.
The paper presents a speed control system of vector controlled induct- ion motor using neural networks. The main feature of proposed speed control system is a Neural Network Controller(NNC) which supplies torque current to induction motor and Neural Network Emulator(NNE) which captures the forward dynamics of induction motor. A back propagation training algorithm is employed to train the NNE and NNC. In order to determine the NNC output error, plant(induction motor) output error can be back propagated through the NNE. The NNC and NNE for speed control of vector controlled induction motor is carried out by TMS320C30 DSP and IGBT current regulated PWM inverter. Through computer simulation and experimental results, it is verified that proposed speed control system is robust to the load variation. (author). refs., figs.
A low-cost BLDC motor with hall sensor is used to drive the position control of a facility security monitoring system in this paper. Low measurable frequency of the hall sensor signal in low-speed regions results in difficulty in obtaining accurate speed detection and position control. To improve system control performance, we propose a variable gain of position controller and stop mode control scheme according to the motor speed and error position with pre-set deceleration time. The proposed stop mode control scheme is activated around the stop position to forcibly move the BLDC motor to the stop position in low speed. In the proposed stop mode, the motor current is controlled by the actual speed with the reference rotating angle. The control performance of the proposed position control is verified through experiments at the actual rail guided facility security monitoring system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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