This paper introduces the new Direct Torque Control(DTC) method based on the estimated torque in Switched Reluctance Motor(SRM) and applies the proposed DTC to SRM for the instantaneous torque ripple reduction. The nonlinear characteristics of SRM is considered in the calculation of the estimated torque and the theory is described in this paper. Current control is one of the kernel elements of torque controller and the performance of the current control should be high for this work. But the conventional PI current control has a weak point in SRM application because of motional EMF. Consequently, this paper makes up for the weakness of PI controller through present of new current controller, that is termed the non-interference current control. The ability of proposed torque and current controller is verified through simulation and experiment.
This paper presents a robust-optimal control strategy to improve the output-voltage error-tracking and control capability of a DC-DC boost converter. The proposed strategy employs an optimized Fractional-order Proportional-Integral (FoPI) controller that serves to eliminate oscillations, overshoots, undershoots and steady-state fluctuations. In order to significantly improve the error convergence-rate during a transient response, the FoPI controller is augmented with a pre-stage nonlinear error-modulator. The modulator combines the variations in the error and error-derivative via the signed-distance method. Then it feeds the aggregated-signal to a smooth sigmoidal control surface constituting an optimized hyperbolic secant function. The error-derivative is evaluated by measuring the output-capacitor current in order to compensate the hysteresis effect rendered by the parasitic impedances. The resulting modulated-signal is fed to the FoPI controller. The fixed controller parameters are meta-heuristically selected via a Particle-Swarm-Optimization (PSO) algorithm. The proposed control scheme exhibits rapid transits with improved damping in its response which aids in efficiently rejecting external disturbances such as load-transients and input-fluctuations. The superior robustness and time-optimality of the proposed control strategy is validated via experimental results.
This paper presents an extended integral control with the PI controller by introducing the delay and decaying factors. The extended integral control scheme is developed by substituting the proportional convolution integral control for the PI(Proportional Integral) control. So far, the integral part of PI controller produces a signal that is proportional to the time integral of the input signal to the controller. The steady-state operation points are affected forever by errors in the past due to the input signal containing the information of the error in the past. These phenomena may cause some disturbances for other control purposes related to the given PI control. Introduction of forgetting factors to the error in the past can resolve the disturbance problems. Various forgetting factors are developed using the delay elements, the decaying factors, and the combination of the delay and decaying factors. The proposed various extended integral control schemes can be applicable to the corresponding PI control designs in which the error in the past may badly affect the current steady-state operation points and may cause some disturbances for other control purposes.
In this paper we proposed that the speed of induction motor is controlled by a PI controller, which could control unknown motor using Neural Network for auto-tuning of the PI parameter. The parameters of the PI controller were adjusted to reduce the speed error of the controlled motor. The input parameters of the Neural Network controller are the speed, q-axis current, and speed reference of the induction motor respectively. The usefulness of proposed controller will be confirmed by simulation which we compare with conventional PI controller.
In this paper a predictive current control strategy is adopted in the D.C motor drive using dual converter. It is a kind of feedforward control working without overshoot within very short settling time. The difference to the well-known PI current control lies in considering the computer's ability of pre-calcurating the converter's behavior. By simulation it is shown that the predictive current control solve the problems of optimal PI current control, such as overshoot and settling time.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제3권4호
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pp.367-373
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2014
The most common current controller for the Switched Reluctance Motor (SRM) is the hysteresis controller. This method, however, suffers from such drawbacks as variable switching frequency, consequent audible noise and high current ripple. These disadvantages make this controlling method undesirable for many applications. The alternative solution is the PI controller. Since the fixed gain PI current controller can only be optimized for one operating point, and on the other hand, SR motor is highly nonlinear, PI controller gain should be adjusted according to incremental inductance. This paper presents a novel method for PI current controller gain adaptation which is simple and yields a good performance. The proposed controller has been implemented on a test bench using a eZdsp F28335 board. The performance of the current controller has been investigated in both simulation and experimental tests using a four-phase 8/6 4KW SRM drive system.
In this paper, we study an approach to design a Fuzzy PI controller in HVDC(High Voltage Direct Current) system. In the rectifier of traditional HVDC system, turning on, turning off, triggering and protections of thyristors have lots of problems that can make the dynamic instability and cannot damp the dynamic disturbance efficiently. In order to solve the above problems, we adapt Fuzzy PI controller for the fire angle control of rectifier. The performance of the Fuzzy PI controller is sensitive to the variety of scaling factors. The design procedure dwells on the use of evolutionary computing(Genetic Algorithms, GAs). Then we can obtain factors of the Fuzzy PI controller by Genetic Algorithms. A comparative study has been performed between Fuzzy PI controller and traditional PI controller, to prove the superiority of the proposed scheme.
The electric power wheelchair needs to control motor torque and speed for responding to variable actions given by handling a joystick. In this paper a DSP-based BLDC motor controller using a single dc-link current sensor is presented for electric power wheelchair. It is composed by a DSP processor and three-phase inverter module. To control torque, high speed current control is achieved by the PI controller and pulse width modulation (PWM) signals with 25 kHz carrier frequency, which is performed by 200 ${\mu}sec$ cycle. The speed controller computes the new direct current reference from the speed error and the PI control equation. The displacement value by handling the joystick is converted to reference speeds of right and left wheel motors using nonholonomic wheelchair kinematics. Experimental results show that the presented control system is enough to implement a speed servo in wheelchair driving.
This paper presents a new velocity estimation strategy of a non-salient permanent magnet synchronous motor (PMSM) drive without high frequency signal injection or special PWM pattern. This approach is based on the d-axis current regulator output voltage of the drive system that has the information of rotor position error. The rotor velocity can be estimated through a rotor position tracking PI controller that controls the position error to zero. For zero and low speed operation, PI controller gains of rotor position tracking controller have a variable structure according to the estimated rotor velocity. In order to boost the bandwidth of PI controller around zero speed, a loop recovery technique is applied to the control system. The proposed method only requires the flux linkage of permanent magnet and is insensitive to the parameter estimation error and variation. The designers can easily determine the possible operating range with a desired bandwidth and perform the vector control even at low speeds. The experimental results show the satisfactory operation of the proposed sensorless algorithm under rated load conditions.
본 논문에서는 전 속도 영역에서 안정적인 자속추정이 가능한 유도전동기 자속추정방법을 제안 하였다. 제안된 방법은 전압, 전류, 속도 등의 정보를 통하여 자속각을 연산하는 유도전동기 직접벡터제어방식을 이용하였다. 유도전동기 벡터제어에 있어서 자속정보는 필수적이기 때문에 정확한 자속을 추정하기 위한 방법으로 저속영역에서 는 전류모델 자속 추정기를, 고속영역에서는 전압모델 자속 추정기를 각각 이용함으로써 전 속도영역에서 정확한 자속을 추정할 수 있었다. 또한 기본적인 속도, 전류, 자속제어기는 PI제어기를 이용하였으며, 각각의 적분에 의한 오차를 보상하기 위하여 Anti-windup PI 제어기를 추가하였다. 제시한 제어기의 타당성을 알아보고자 Matlab / simulink를 이용하여 전류모델, 전압모델 자속 추정기를 설계하여 정확한 자속추정이 이루어짐을 확인하였으며, 유도 전동기 벡터제어 시 간접벡터와 직접벡터방식의 파라미터 영향에 따른 분석을 통해 보다 정밀한 제어가 이루어짐을 확인하였다. 이와 같은 시뮬레이션 결과를 분석 하여 제시한 알고리즘의 타당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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