The detection of position and speed in BLDC motors without using position sensors has meant many efforts for the last decades. The aim of this paper is to develop a sensorless technique for detecting the position and speed of BLDC motors, and to overcome the drawbacks of position sensor-based methods by improving the performance of traditional approaches oriented to motor phase voltage sensing. The position and speed information is obtained by computing the derivative of the terminal phase voltages regarding to a virtual neutral point. For starting-up the motor and implementing the algorithms of the detection technique, a FPGA board with a real-time processor is used. Also, a versatile hardware has been developed for driving BLDC motors through pulse width modulation (PWM) signals. Delta and wye winding motors have been considered for evaluating the performance of the designed hardware and software, and tests with and without load are performed. Experimental results for validating the detection technique were attained in the range 5-1500 rpm and 5-150 rpm under no-load and full-load conditions, respectively. Specifically, speed and position square errors lower than 3 rpm and between 10º-30º were obtained without load. In addition, the speed and position errors after full-load tests were around 1 rpm and between 10º-15º, respectively. These results provide the evidence that the developed technique allows to detect the position and speed of BLDC motors with low accuracy errors at starting-up and over a wide speed range, and reduce the influence of noise in position sensing, which suggest that it can be satisfactorily used as a reliable alternative to position sensors in precision applications.
Switched reluctance motor(SRM) has the advantages of simple structure, low rotor inertia, and high poer rate per unit volume. However, position sensor isessential in SRM in order to synchronize the phase excitation to the rotor position. The position sensors increase the cost of drive system, and tend to reduce system reliability. This paper investigtes the speed control of sensorless SRM. The proposed system consists of position detection circuit, dwell angle controller, digital logic commutator, PI speed controller and 4-phase inverter. The performances in the proposed system are verified through the experiment.
For the method of train position detection, ground-based train position estimation mainly has been applied so far. Ground-based position detection is the way to detect train current positions by installing train position equipments on railroad lines. However, the ground-based methods should install detection equipments on each section, and can only be able to detect train positions from main command center. So this method has several disadvantages such as an discontinuous position detection, an increment in cost of installation and maintenance. To make possible continuous train position detection, and to minimize amount of the cost, the vehicle-based position detection method should be chosen to determine train positions by loading position equipments on vehicles. In this paper, to realize the vehicle-based train position detection method, configuration scheme of train position detection equipment is suggested by using GPS, inertial sensor, speed sensor and its performance is verified by simulations.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.17
no.3
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pp.93-102
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2014
Recently the interest in permanent magnet alternating motor using for electric compressor become great. Especially the research on Interior Permanent Magnet Motor has been doing actively for its advantages in the energy density and the efficiency. In order to control the output of motor to the desired value, the current control or speed control of motor are required. The accurate detection of rotor position and speed information are necessary for the control of motor. In general, the encoder, hall sensor, and resolver are used to obtain the information of motor position and speed and the speed detection algorithm, M/T method, is applied. However, the M/T method causes the error depending on rotor speed. Therefore, this M/T speed detection method is not perfect. In this paper, it is proposed that the PI control with a 1st transfer function and the integration element between velocity and position are composed in series and this feeds back to the reference value of position angle. The proposed algorithm is a function of the integral elements 2nd term, speed element, is used as an output. Thus, it is possible to detect the correct speed by configuring like the mechanical structure similarly. The proposed algorithm is verified by using PSIM DLL and is applied to the BLAC motor drive. And also it is confirmed that this system estimates the accurate speed regardless of rotor speed changes. As a example, the experimental results and simulations shows that the proposed method is very effective.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.10
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pp.4739-4746
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2013
In position detection for super speed maglev propulsion control, the influence of position signal delay and transmit cycle on propulsion power degradation is investigated analytically and validated by test bed experiments. As a solution to the problem caused by signal transmit, position signal compensation and estimation method is proposed and applied to the test bed. Through experiments, it is confirmed that by adapting the proposed method, the propulsion power is increased remarkably, which results in acceleration and velocity performance improvement. This method could be effectively applied to position detection system of Korean super speed maglev which is under development.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.48
no.11
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pp.632-639
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1999
SRM(Switched Reluctance Motor) drives require the accurate position and speed information of the rotor. These informations are generally provided by a shaft encoder or resolver. High temperature, EMI, and dust may make detection performance deteriorate. Therefore, the elimination of the position and speed sensor is desirable. In this paper, a nonlinear adaptive observer using the MRAS(Model Reference Adaptive System) is proposed. The rotor speed and position are estimated by the adaptation law using the real and estimated currents. The stability of the adaptive observer is proved by Lyapunov stability theory. The proposed methods are implemented with TMS320C31 DSP. Experimental results prove that the observer has a good estimation performance of the rotor speed and position despite of the parameter variations and loads, and the speed control can be accomplished in the wide speed range.
Recently, as the feasibility study shows that trans-Korea railway and trans-continental railway are advantageous, interest in high-speed railway system is increasing. Because railway vehicle is environment-friendly and safe compared with airplane and ship, its market-sharing increases gradually. We developed a measurement system for on-line test and evaluation of performances of KHST. The measurement system is composed of software part and hardware part. Perfect interface between multi-users is possible. Nowadays, position data inputs to pulse signal from wheel. Perfect position measurement was limited to slip and slide of vehicle. This measurement makes up for the weak points, Position Detection System using GPS develops. By using the system, Korean High Speed Train is capable of accurate fault position detection.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.22
no.3
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pp.223-230
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2017
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.
Park, Jung-Ku;Shin, Jae-Hwa;Han, Yoon-Seok;Kim, Young-Seok
Proceedings of the KIPE Conference
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1998.10a
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pp.768-773
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1998
The speed control of SRM(Switched Reluctance Motor) needs the accurate position and speed data of rotor. This information is generally provided by a shaft encoder or resolver. In some cases, the environment is which the motor operates may cause difficulties in maintaining the satisfactory position detection performance. Therefore, the elimination of the position and speed sensor has gained wide attention. In this paper, a new algorithm for estimation of rotor position and speed is described for the SRM drives. This method uses is nonlinear adaptive observer using the MRAS(Model Reference Adaptive System). The observer is proved by Lyapunov Stability Theory. This algorithm was implemented with a TMS320C31 DSP. Experiment results prove that the observer is able to estimate the speed and position with a little errors.
Recently, high-performance BLDC(Brushless DC) motors are being applied to various fields such as industrial and personal mobility devices and drones. To achieve the best performance of BLDC, sensors such as hall sensors, encoders, and resolvers are used to determine the position of the rotor, and various speed control technologies are being developed. However, due to problems with high-speed control due to external environmental factors and frequency bandwidth of semiconductor sensing devices, research on BLDC motors without semiconductor sensing devices is in progress. Therefore, in this study, a signal brush was added to the end of the rotor of a BLDC motor and the rotor position of the BLDC motor was detected by analyzing the signal output through the signal brush.
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