The rotor position of a PM synchronous motor is commonly estimated from the mathematical model for the sensorless control without rotor position sensors. For the magnet flux-based rotor position estimator in the stationary reference frame, the magnet flux estimator for estimating rotor position and speed includes the integrator. The integrator in the magnet flux estimator may accumulate the offset of the current sensors and the voltage drift. This continuous accumulation of the offset may cause the drift and overflow in the integrator, such that the estimated rotor position and speed may fail to track the real rotor position and speed. In this paper, the magnet flux estimator without integrator is proposed to avoid overflow in the integrator. The proposed rotor position and speed estimator based on magnet flux estimator are verified through simulation and experiment.
In this paper, an accurate position control using new estimator which estimates the instantaneous speed and accurate position with a low precision shaft encoder is proposed. The overall performance of position control system is strongly depend on the accuracy of the position information and the performance of the speed controller in low speed range. In this paper the position and speed of the motor are obtained from Kalman filter which is an optimal full order estimator. This estimator has good performance even in very low speed range include standstill. The simulation and experimental results confirm the validity of the proposed estimation and control scheme.
Jo, Jeong-Min;Lee, Jin-Ho;Han, Young-Jae;Lee, Chang-Young
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제3권3호
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pp.252-255
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2014
In the case of long-stator linear drives, unlike rotative drives for which speed or position sensors are a single unit attached to the shaft, these sensors extend along the guideway. The position signal transmitted from maglev vehicle can't meet the need of the real-time propulsion control. In this paper the position estimator for propulsion inverter driving long stator linear synchronous motor (LSLSM) in high speed maglev train is proposed. In order to get the higher resolution of the position information transmitted from vehicle, Full order state observer is proposed for position estimator.
In most of motor-driven motion control systems, an encoder is used to measure a position of the motor and the velocity information is obtained by measuring the position increment over a sampling period. The quantization effect due to limited resolution of the encoder induces some measurement errors, and consequently causes deterioration of the motion performance especially in low velocity. In this paper, we propose a gain-scheduled acceleration estimator which works in wider velocity range than the original acceleration estimator. We investigate and analyze characteristics of the velocity measurement mechanism which takes into account the quantization effect of the encoder. Next, we introduce the acceleration estimator and propose a gain-scheduled acceleration estimator. The bandwidth of the gain-scheduled acceleration estimator is automatically adjusted by the velocity command. Finally, its performance is evaluated by simulation and experiment, and the results are compared with those of a conventional method and the original acceleration estimator.
This paper deals with the analysis of characteristics of position and speed estimator of an adaptive sensorless control algorithm for PMSM drives. The analysis shows that the back emf constant variation results in the position estimation error, but does not the speed estimation error. The simulation and experimental results are shown to verify the analysis result and the usefulness of the back emf constant estimator.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권4호
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pp.228-234
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2000
The aim of the work is to present a new method of estimating the existence of a mass unbalance and mass unbalance under a crack on a rotating shaft. This is an advanced new method for the detection of a mass unbalance and a new way to estimate the position of it under crack influence. As the first step, the shaft is physically modelled with a finite element method and the dynamic mathematical model is derived by using the Hamilton principle; thus, the system is represented by various subsystems. The equation of motion of the shaft with a mass unbalance and a crack are established by adapting the local mass unbalance and the stiffness change. this is a reference system for the given system. Based on a model for transient behavior induced from vabrations measured at the bearings, an elementary Estimator is designed to detect mass unblance on the shaft. Using the Estimator, a bank of the Estimator is established to estimate the estimate the position of the mass unbalance and arranged at a certain location on the shaft. The informations for the given system are the measurements of bearing displacements and velocity.
An integrating position estimation algorithm has been developed for the navigation system of a free-ranging AGV system. The navigation system focused in this research work consists of redundant wheel encoders for the relative position measurement and a vision sensor for the absolute position measurement. A maximum likelihood method and an extended Kalman filter are implemented for enhancing the performance of the position estimator. The maximum likelihood estimator processes noisy, redundant wheel encoder measurements and yields efficient estimates for the AGV motion between each sampling interval. The extended Kalman filter fuses inharmonious positional data from the deadreckoner and the vision sensor and computes the optimal position estimate. The simulation results show that the proposed position estimator solves a generalized estimation problem for locating the vehicle accurately in space.
The Gringorten estimator has been extensively used in extreme value analysis of wind speed records to obtain unbiased estimates of design wind speeds. This paper reviews the derivation of the Gringorten estimator for the mean plotting position of extremes drawn from parents of the exponential type and demonstrates how it eliminates most of the bias caused by the classical Weibull estimator. It is shown that the coefficients in the Gringorten estimator are the asymptotic values for infinite sample sizes, whereas the estimator is most often used for small sample sizes. The principles used by Gringorten are used to derive a new Consistent Linear Unbiased Estimator (CLUE) for the mean plotting positions for the Fisher Tippett Type 1, Exponential and Weibull distributions and for the associated standard deviations. Analytical and Bootstrap methods are used to calibrate the bias error in each of the estimators and to show that the CLUE are accurate to better than 1%.
This paper propose a position-speed controller with an estimator which can estimate states and disturbance. The overall control system consists of two parts: the position-speed controller and an estimator. The Kalman filter applied as state-feedback controller is an optimal state estimator applied to a dynamic system that involves random perturbations and gives a linear, unbiased and minimum error variance recursive algorithm to optimally estimate the unknown state. Therefore, we consider the error problem about the servo system modeling and the measurement noise as a stochastic system and implement a optimal state observer, and enhance the estimate performance of position and speed using that. Using two-degree-of freedom(TDOF) conception, we design the command input response and the closed loop characteristics independently. The servo system is to improve the closed loop characteristics without affecting the command imput response. The characteristics of the closed loop system is improved by suppressing disturbance torque effectively with the disturbance observer using a inverse-transfer matrix. Therefore, the performance of overall position-speed controller is enhanced. Finally, the performance of the proposed controller is exemplified by some simulations and by applying the real servo system.
This paper presents a novel hall sensor fault detection and fault-tolerant control method for a high-speed permanent magnet synchronous motor (PMSM) drive system. A phase locked loop (PLL) type position estimator is used with a conventional interpolation based rotor position estimator to reduce position errors due to misalignment of hall sensors. The expected trigger time of hall sensor's output is used for detecting hall sensor fault condition and the PLL type position estimator is reconfigured for fault-tolerant control at the hall sensor fault condition. The proposed method can minimize current ripples during the transition from sensored control using hall sensors to sensorless control. Experimental results have been proposed to prove the validity of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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