Identifying the load and mutual inductance is essential for improving the power transfer capability and power transfer efficiency of Inductive Power Transfer (IPT) systems. In this paper, a steady-state load and mutual inductance identification method focusing on series-parallel compensated IPT systems is proposed. The identification model is established according to the steady-state characteristics of the system. Furthermore, two sets of identification results are obtained, and then they are analyzed in detail to eliminate the untrue one. In addition, the identification method can be achieved without extra circuits so that it does not increase the complexity of the system or the control difficulty. Finally, the feasibility of the proposed method has been verified by simulation and experimental results.
In the rotor-flux oriented control used in induction motors, the electrical parameters of the motors should be identified. Among these parameters, the mutual inductance and rotor resistance should be accurately tuned for better operations. However, they are more difficult to identify than the stator resistance and stator transient inductance. The rotor resistance and mutual inductance can change in operations due to flux saturation and heat generation. When detuning of these parameters occurs, the performance of the control is degenerated. In this paper, a novel method for the concurrent identification of the two parameters is proposed based on recursive least square estimation and model reference adaptive control.
The accurate identification of the motor parameters in crucially important to achieve high dynamic performance of induction motors. In this paper parameter auto-tuning algorithms for stator(rotor) resistance stator(rotor) leakage inductance mutual inductance and rotor inertia. Stator(rotor) resistance and stator(rotor) leakage inductance are identified based on the stationary coordinate and mutual inductance and rotor resistor on the scalar speed control and the transient motor terminal voltage. To demonstrate the practical significance of our results we present some experimented 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.
The accurate identification of the motor parameters is crucially important to achieve high dynamic performance of induction motors. In this paper, the motor parameters such as rotor resistance, stator(rotor) leakage inductance, mutual inductance are measured for torque monitoring and indirect vector control. To demonstrate the practical significance of the results, some experimental results are presented.
In this paper, a new nonlinear feedback linearization control scheme for induction motors is developed. The control scheme employs a fuzzy nonlinear identification scheme based on fuzzy basis function expansion to adoptively compensate the parameter variations, i.e. rotor resistance, mutual and self inductance etc. An important feature of the proposed control scheme is to incorporate the sliding mode controller into the scheme to speed up convergence rate. Simulation tests show the robust behavior of the proposed controller in the presence of the parameter uncertainties of the machine.
We propose a nonlinear feedback controller that can control the induction motors with high dynamic performance by means of decoupling of motor speed and rotor flux. A new recursive adaptation algorithm for rotor resistance which can be applied to our nonlinear feedback controller is also presented in this paper. Some simulation results show that the adaptation algorithm for rotor resistance is robust against the variation of stator resistance and mutual inductance. In addition, it is computationally simple and has small estimation errors.
To monitor the torque of an induction motor using current, the accurate identification of the motor parameters is very important. In this study, the motor parameters such as rotor resistance, stator and rotor leakage inductance, mutual inductance are estimated for torque monitoring and indirect vector control. Estimated parameters are used to monitor the torque of vector controlled induction motor without any speed measuring sensor. Stator current is measured to estimate the magnetizing current which is used to calculate flux linkage, rotor velocity and motor torque. From the experiments, the proposed method shows a good estimation of the motor parameters and torque under the normal rotational speed.
An identification method of induction motor parameters such as rotor time constant and mutual inductance at standstill condition is discussed assuming that stator resistance and leakage has already been obtained applying two different DC voltage and single phase voltage to the induction motor, respectively. This proposed scheme is implemented by means of Model Reference Adaptive Control (MRAC) technique, which uses a rotor flux equation in voltage model as a reference model and one in current model and is demonstrated through experiment.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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