In this paper, an induction motor rotor fault diagnosis system using current signals, which are measured using the axis-transformation method is presented. Inverter-fed motor drives, unlike line-driven motor drives, have stator currents which are rich in harmonics and therefore fault diagnosis using stator current is not trivial. The current signals for rotor fault diagnosis need precise and high resolution information, which means the diagnosis system demands additional hardware such as a low pass filter, high resolution ADC, an encoder and additional hardware. Therefore, the proposed axis-transformation method is expected to contribute to a low cost fault diagnosis system in inverter-fed motor drives without the need for any additional hardware. In order to confirm the validity of the developed algorithms, various experiments for rotor faults are tested and the line current spectrum of each faulty situation, using the Park transformation, is compared with the results obtained from the FFT(Fast Fourier Transform).
With only the classical PID controller applied to control of a DC motor, a good (target) performance characteristic of the controller can be obtained, if all the model parameters of DC motor and operating conditions such as external load torque, disturbance, etc. are exactly known. However, in case when some of system parameters or operating conditions are uncertain or unknown, the fixed PID controller does not guarantee the good performance which is assumed with precisely known system parameters and operating conditions. In view of this and robustness enhancement of DC motor control system, we propose a PID learning controller which consists of a set of learning rules for PID gain tuning and learning of an auxiliary input. The proposed PID learning controller is shown to drive the state of uncertain DC motor system with unknown system parameters and external load torque to the desired one globally asymptotically. Computer simulation results are given to demonstrate the effectiveness of the proposed PID learning controller, thereby showing whose superiority to the conventional fixed PID controller.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.28
no.1
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pp.27-38
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1992
The paper presents a digital speed control approach of induction motor systems by using a digital redesign method and adopting a well known 2nd order model as the system model equation. The basic concept using the modeling equation is induced from the control theory stand point such that we can describe usually the motor system connected by inverter, generator and load etc. just as a mechanical system to be controlled. The concept does not demand us the complicated vector-based modeling equation adopted in the traditional methods for the speed control of induction motor. The effectiveness of the servo control system composed by the above mentioned design concept is illustrated by the experimental results in the presence of step reference change and generator load variation. It is observed from the experimental results that the steady state error of the experimental set up becomes zero after some regulation time and the induction motor system is robust in spite of reference signal change and load variation of generator.
Generally, brushless DC motor(BLDCM) driving system uses hall sensors or encoders as the mechanical position or speed sensors. It is necessary to achieve the informations of rotor position for driving trapezoidal type brushless DC motor without any position sensor. This paper proposes a sensorless driving system with rotor absolute position detector circuit which acquires both commutate phase and commutate time by analyzing motor phase voltages. Proposed system is applied to a 10k[W] rating motor which actually used in electrical vehicles of HONDA co.,ltd. The experimental results will show the validity of the proposed system and the practical use of proposed sensorless drive algorithm.
In this paper, we present the position control of pendulum system which is driven by a ultrasonic motor. Since the system's response is different for each initial position of pendulum, it is difficult to obtain the satisfiable control performance by using a neural network which is learned by off-line. To overcome this problem, we propose the multiple controller based on fuzzy inference system for ultrasonic motor. and controller is designed by neural network. The proposed method shows good performance for any initial positions and it's effectiveness is verified from experiments. We expect that ultrasonic motor can be used as actuators of robot's leg or manipulator.
Induction motors are a critical component of many industrial machines and are frequently integrated in commercial equipment. The many economical losses and the deterioration of system reliability might be caused by the failure of induction motors in industrial field. Based on the reliability and cost competitiveness of driving system(motors), the faults detection and diagnosis of system is considered very important factors. In order to perform the faults detection and diagnosis of motors, the vibration monitoring method and motor current signature analysis (MCSA) method are emphasized. In this paper, MCSA method is used for induction motor fault diagnosis. This method analyzes the motor's supply current, since this diagnoses the motor's condition. The diagnostic system is constructed by using LabVIEW of National Instruments.
It is not easy to control the speed of AC motors accurately without modeling with some parameters for the controlled system. However, there are some application parts which do not require high speed responses strictly and the motor parameters can not to be identified simply. In this paper, a speed control method for a synchronous motor(S.M) with unknown parameters of the motor is investigated. The method is based on the current control algorithm. Speed controller and current controller are designed using PI control law. Some experiments are performed using DSP and power expert system to prove the validity of the proposed method. Throughout experimental results, the method is confirmed successfully. This method is expected to control the system with unknown parameters of the S.M efficiently.
We can acquire the criteria of configuration tolerance on the Kick Motor system, KSLV-I upper stage propulsion system from the analysis results of the initial controllability on the KSLV-I upper stage. Also we can assign configuration tolerances on each subsystem from the configuration tolerance on the Kick Motor system. This article deals with the Kick Motor system configuration tolerance criteria and the results of configuration management on the both ground test models and flight test ones.
Induction motors are a critical component of many industrial machines and are frequently integrated in commercial equipment. The many economical losses and the deterioration of system reliability might be caused by the failure of induction motors in industrial field. Based on the reliability and cost competitiveness of driving system (motors), the faults detection and diagnosis of system is considered very important factors. In order to perform the faults detection and diagnosis of motors, the vibration monitoring method and motor current signature analysis (MCSA) method are emphasized. In this paper, MCSA method is used for induction motor fault diagnosis. This method analyzes the motor's supply current, since this diagnoses the motor's condition. The diagnostic system is constructed by using LabVIEW of National Instruments.
Induction motors are a critical component of many industrial machines and are frequently integrated in commercial equipment. The many economical losses and the deterioration of system reliability might be caused by the failure of induction motors in industrial field. Based on the reliability and cost competitiveness of driving system motors, the faults detection and diagnosis of system is considered very important factors. In order to perform the faults detection and diagnosis of motors, the vibration monitoring method and motor current signature analysis MCSA method are emphasized. In this paper, MCSA method is used for induction motor fault diagnosis. This method analyzes the motor´s supply current, since this diagnoses the motor´s condition. The diagnostic system is constructed by using LabVIEW of National Instruments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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