For commercialized servo drives of the motion stage to include embedded controller, external terminal is provided for tracking command and encoder output, but internal terminal is not for control input. Thus, it is difficult to combine out signal of embedded controller with that of external compensator such as disturbance observer. In this study, for precise tracking control of motion stage without hardware change of the servo drive, tacking control system is composed of an inner loop of servo drive and an outer loop of disturbance observer. Then, the control system is designed so that the output response of actual plant corresponds with nominal model's in transient state as well as in steady state. Finally, the experiment results show that the designed control system is effective to reconcile actual plant behavior with nominal model under nonlinear friction and parameter perturbation.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.21
no.5
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pp.418-426
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2016
This paper analyzes the effect of resistance error to the performance of sensorless drive system of surface-mounted permanent magnet synchronous machine (SMPMSM) based on the back-EMF observer. The analysis shows that the bandwidth of the entire sensorless drive system decreased in the low-speed region when using smaller resistance value than the actual one in the back-EMF observer. Even if the back-EMF observer invokes estimation error, the entire sensorless drive system does not make any steady-state position error. These characteristics may have positive effects such as extension of the low speed limit that goes further down in the sensorless drive. The validity of the analysis is verified by the experimental setup comprising the MG set.
The brushless DC motor (BLDCM) has many advantages. As a result, it is widely used in electric vehicle (EV) drive systems. To improve the reliability of the motor control system, a position sensorless control strategy based on a sliding mode observer (SMO) is proposed. The global fast terminal sliding mode observer (GFTSMO) is proposed to enhance the control performance of the SMO control system. The advantages of the linear sliding mode and the nonsingular terminal sliding mode (NTSM) are combined in the control strategy. The convergence speed of the system state is enhanced. The motor commutation point is obtained with the observation of the back EMF, and the instantaneous torque value of the motor is calculated. Therefore, the position sensorless control of the BLDCM is realized. Experimental results show that the proposed control strategy can improve the convergence speed, dynamic characteristics and robustness of the system.
Transactions of The Korea Fluid Power Systems Society
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v.1
no.1
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pp.23-30
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2004
This paper deals with the issue of trajectory tracking control of a hydraulic excavator using disturbance observer in order to compensate external disturbances occuring from coupling between attachment, asymmetry of a single rod cylinder, and deadzone of main control valve. Disturbance compensation control system with disturbance observer has been constructed for the boom and arm respectively. Simulation results were compared with experimental results to validate the computer simulation system of hydraulic excavator itself. Computer simulation shows that disturbance compensation control is effective for compensating system nonlinearity and thus improves positioning accuracy and trajectory tracking performance. Steady state error has been decreased by adding PI controller to this control scheme.
In this paper, authors introduce an application of a nonlinear rotor flux observer, known under the name of ELO(extended Luenberger Observer), for direct rotor field oriented control(DRFOC) of induction motor. ELO requires no solution of nonlinear partial differential equation for its coordinate transformation and linearization used for the nonlinear observer design. Its simulation results concerned to different level of unknown variables of load torque and rotor resistance show high accuracy on rotor flux estimation in steady state.
This paper presents an adaptive flux observer to estimate stator flux linkage and stator inductances of an interior permanent-magnet synchronous machine considering magnetic saturation. The concept of static and dynamic inductances due to saturation is introduced in the machine model to describe the relationship between current and flux linkage and the relationship between their time derivatives. A flux observer designed in the stationary reference frame with constant inductance is analyzed in the rotor reference frame by a frequency-response characteristic. An adaptive algorithm for an on-line inductance estimation is proposed and a Lyapunov-based analysis is given to discuss its stability. The dynamic inductances are estimated by using Taylor approximation based on the static inductances estimated by the adaptive method. The simulation and experimental results show the feasibility and performance of the proposed technique.
In order to reject the steady-state tracking error, it is common to introduce integral compensators in servosystems for constant reference signals. However, if the mathematical model of the plant is exact and no disturbance input exists, the integral compensation is not necessary. From this point of view, a two-degree-of-freedom(2DOF) servosystem has been proposed, in which integral compensation is effective only when there is modeling error for disturbance input. The present paper considers the design problem of 2DOF servosystem incorporating an observer. It is shown that if a state feedback gain and a observer gain satisfy a condition, the integral effect does not appear when modeling error or disturbance input exists. This result means that the servosystem does not behave as a 2DOF servosystem.
Mechanical and electrical parameter uncertainties cause dynamic and static estimation errors of the rotor speed and position, resulting in performance deterioration of sensorless control systems. This paper applies an extended nonlinear observer to interior permanent magnet synchronous motors (IPMSM) for the simultaneous estimation of the rotor speed and position. Two compensation methods are proposed to improve the observer performance against parameter uncertainties: an on-line rotational inertia adjustment approach that employs the gradient descent algorithm to suppress dynamic estimation errors, and an equivalent flux error compensation approach to eliminate static estimation errors caused by inaccurate electrical parameters. The effectiveness of the proposed control strategy is demonstrated by experimental tests.
In this paper, we propose a fault-tolerant control system for the position control and vibration suppression of a flexible arm robot. The proposed control system has a strain gauge sensor signal observer based on a reaction force observer and detects a fault by monitoring an estimated error. In order to improve the estimation accuracy, the plant parameters included in the sensor signal observer are updated by using the strain gauge sensor signal in normal time through the adaptive law. After fault detection, the proposed control system exchanges the faulty sensor signal for the estimated one and switches to a fault mode controller so as to maintain the stability and the control performance. We confirmed the effectiveness of the proposed control system through several experiments.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.20
no.4
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pp.344-350
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2015
A battery management system requires accurate information on the battery state of charge (SOC) to achieve efficient energy management of electric vehicle and renewable energy systems. Although correct SOC estimation is difficult because of the changes in the electrical characteristics of the battery attributed to ambient temperature, service life, and operating point, various methods for accurate SOC estimation have been reported. On the basis of piecewise linear (PWL) modeling technique, this paper proposes a simple SOC observer for lithium-polymer batteries. For performance evaluation, the SOC estimated by the PWL SOC observer, the SOC measured by the battery-discharging experiment and the SOC estimated by the extended Kalman filter (EKF) estimator were compared through a PSIM simulation study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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