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.
This paper presents an observer design method for a special class of multi input multi output(MIMO) nonlinear systems. First, we characterize the class of MIMO nonlinear systems with a block triangular structure. Also, the observability matrices for SISO nonlinear systems are extended to MIMO systems. By using the generalized observability matrices, it is shown that under the boundedness conditions of system state and input, the proposed observer guarantees the local exponential stability of error dynamics. Finally, its application to induction motor is given to verify the proposed method.
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.
In this paper, we present real-time S/W architecture and techniques such as real-time scheduling, synchronization, and etc. for implementation of a real-time control system for driving multi-motors. Simulation shows feasibility of real-time S/W techniques presented here.
An induction motor operated with a conventional direct self controller(DSC) shows a sluggish response during startup and under changes of torque command. Fuzzy logic controller(FLC) is used in conjunction with DSC to minimize these problems. A FLC chooses the switching states based on a set of fuzzy variables. Flux position, error in flux magnitude and error in torque are used as fuzzy state variables. Fuzzy rules are determinated by observing the vector diagram of flux and currents. This paper proposes hybrid FLC for direct torque control(DTC) of induction motor drives. This controller is controlled speed using hybrid FLC. The performance of the proposed induction motor drive with hybrid FLC is verified by analysis results at various operation conditions.
The field oriented control of induction motors is widely used in high performance applications. However, detuning caused by parameter disturbance still limits the performance of these drives. In order to accomplish variable speed operation conventional PI-like controllers are commonly used. These controllers provide limited good performance over a wide range of operation even under ideal field oriented conditions. This paper is proposed adaptive fuzzy controller(AFC) and artificial neural network(ANN) based on the vector controlled induction motor drive system. Also, this paper is proposed control of speed and current using fuzzy adaptation mechanism(FAM), AFC and estimation of speed using ANN. The proposed control algorithm is applied to induction motor drive system using FAM, AFC and ANN controller. Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of this controller.
이 논문은 유도전동기 원격제어를 위한 분산 임베디드시스템에 관한 연구로 제어시스템은 CAN통신을 기반으로 하는 네트워크를 구성하였으며 원격제어를 위하여 Ethernet TCP/IP-CAN 게이트웨이를 개발하였다. 이를 통하여 유도전동기 2대의 구동시스템을 제작하여 원격제어실험을 수행하였으며 실험 결과 개발된 알고리즘 및 TCP/IP-CAN 게이트웨이가 매우 우수한 성능을 가지고 있음을 확인하였다.
The next generation domestic high speed railway system is a power distributed type and uses vector control method for motor speed control. Nowadays, inverter driven induction motor system is widely used. However, recently PMSM drives are deeply considered as a alternative candidate instead of an induction motor driven system due to their advantages in efficiency, noise reduction and maintenance. The next-generation high-speed train is composed of 2 converter units, 4 inverter units, and 4 Traction Motor units. Each motor is connected to the inverter directly. In this paper, the effects of IPMSM parameter variation to the system operation characteristics of the multi inverter driven high speed train system are investigated. The parallel connected inverter input-output characteristics are analyzed to the parameter mismatches of the IPMSM in 1C1M control using Matlab/Simulink, then the reliability of the simulation results are verified through experimental results.
The next generation domestic high speed railway system is a power distributed type and uses vector control method for motor speed control. Nowadays, inverter driven induction motor system is widely used. However, recently PMSM drives are deeply considered as a alternative candidate instead of an induction motor drive system due to their advantages in efficiency, noise reduction and maintenance. The next-generation high speed train is composed of 2 converter units, 4 inverter units, and 4 Traction Motor units. Each motor is connected to the inverter directly. In this paper, the effect of IPMSM parameter variations to the system operation characteristics of the multi inverter drive high speed train system are investigated. The parallel connected inverter input-output characteristics are analyzed to the parameter mismatches of IPMSM using the 1C1M control simulator based on Matlab/Simulink.
Multi-phase machines can be used in variable speed drives. Their applications include electric ship propulsion, 'more-electric aircraft' and traction applications, electric vehicles, and hybrid electric vehicles. Multi-phase machines enable independent control of a few numbers of machines that are connected in series in a particular manner with their supply being fed from a single voltage source inverter(VSI). The idea was first implemented for a five-phase series-connected two-motor drive system, but is now applicable to any number of phases more than or equal to five-phase. The number of series-connected machines is a function of the phase number of VSI. Theoretical and simulation studies have already been reported for number of multi-phase multi-motor drive configurations of series-connection type. Variable speed induction motor drives without mechanical speed sensors at the motor shaft have the attractions of low cost and high reliability. To replace the sensor, information concerning the rotor speed is extracted from measured stator currents and voltages at motor terminals. Open-loop estimators or closed-loop observers are used for this purpose. They differ with respect to accuracy, robustness, and sensitivity against model parameter variations. This paper analyses operation of an MRAS estimator based sensorless control of a vector controlled series-connected two-motor five-phase drive system with current control in the stationary reference frame. Results, obtained with fixed-voltage, fixed-frequency supply, and hysteresis current control are presented for various operating conditions on the basis of simulation results. The purpose of this paper is to report the first ever simulation results on a sensorless control of a five-phase two-motor series-connected drive system. The operating principle is given followed by a description of the sensorless technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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