In this paper, a new speed sensorless induction motor scheme which can estimate rotor speed and rotor resistance simultaneously is presented. The rotor flux with a low frequency sinusoidal waveform is used to conduct on-line simultaneous estimation of the rotor speed and rotor resistance. Hence the proposed sensorless control method is robust to rotor resistance variations. Also, the control scheme has no current minor loop to determine voltage references. It contributes to good control performance at low speeds. Some simulation results supported by experiments are given to show the effectiveness of this method.
A rotor flux error-based approach for correcting the rotor time constant estimation used in the slip frequency calculator of indirect field oriented controller is presented in this paper. The controller was derived from the d-q induction machine model. Slip frequency gain is dependent on the machine parameter errors. And parameter errors result in rotor flux error. Thus, estimated rotor flux is compared to commanded rotor flux. The error between them is used for the estimation of rotor time constant. Simulation results which demonstrate the performance of this approach are presented.
Since parameter mismatch seriously impacts the efficiency and stability of induction motor drives, it is important to accurately estimate the rotor and stator resistance. This paper introduces a method to directly calculate the rotor flux that is independent of stator and rotor resistance and electrical angle. It is based on obtaining the rotor and stator resistance using the model reference adaptive system (MRAS) method. The method has a lower computation burden and less adaptation time when compared with other rotor resistance estimation methods. This paper builds three coordinate frames to analyze the rotor flux error and rotor resistance error. A number of implementation issues are also considered.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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v.2B
no.3
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pp.125-132
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2002
PMSMS (permanent magnet synchronous motors) are widely used in industrial applications and home appliances because of their high torque to inertia ratio, superior power density, and high efficiency. For high performance control, accurate informations about the rotor position is essential. Sensorless algorithms have lately been studied extensively due to the high cost of position sensors and their low reliability in harsh environments. A novel position sensorless speed control for PMSMs uses indirect flux estimation and is presented in this paper. Rotor position and angular velocity are estimated by the proposed indirect flux estimation. Linkage flux and magnetic field flux are calculated by the voltage equations and the measured phase current without any integration. Instead of linkage flux calculation with integral operation, indirect flux and differential magnetic field are used for the estimation of rotor position. A proper rejection technique fur current noise effect in the calculation of differential linkage flux is introduced. The proposed indirect flux detecting method is free from the integral rounding error and linkage flux drift problem, because differential linkage flux can be calculated without any integral operation. Furthermore, electrical parameters of the PMSM can be measured by the proposed TCM (time compression method) for soft starting and precise estimation of rotor position. The position estimator uses accurate electrical parameters that are obtained from the proposed TCM at starting strategy. In the operating region, a proper compensation method fur temperature effect can compensate fir the estimation error from the variation of electrical parameters. The proposed novel position sensorless speed control scheme is verified by the experimental results.
The proposed rotor time constant estimation method can be applied to the direct vector control system of induction motor with flux observer In this paper the flux observer proposed by Gopinath model are used. This paper presents a new scheme for on-line estimation of rotor time constant using estimated rotor flux phase and current model rotor flux phase. The major advantage of this method are its dynamic correction capability, simplicity and accuracy as well as independence from change in motor parameter. simulation results are presented which demonstrate the effectiveness of the on line rotor time constant estimation.
In this paper, a novel rotor flux estimation method of an induction motor using support vector machine(SVM) is presented. Two veil-known different flux models with respect to voltage and current are necessary to estimate the rotor flux of an induction motor. The theory of the SVM algorithm is based on statistical teaming theory. Training of SVH leads to a quadratic programming(QP) problem. The proposed SVM rotor flux estimator guarantees the improvement of performance in the transient and steady state in spite of parameter variation circumstance. The validity and the usefulness of Proposed algorithm are throughly verified through numerical simulation.
This paper introduces a new rotor position estimation algorithm for the SRM based on the magnetizing curves of aligned and unaligned rotor positions. The flux linkage is calculated by the measured data from phase voltage and phase current and the calculated data are used as the input of magnetizing profiles for rotor position detection. Each of the magnetizing profiles consisted of the methods using the neural network and fuzzy algorithm And also the optima phase is selected by phase selector. To demonstrate the promise of this approach the proposed rotor position estimation algorithms are verified by the experiment results or variable spee range.
The E-Core Transverse Flux Machine is a different design of transverse flux machines combined with reluctance principle. Determination of the rotor position is important for the movement of the ETFM by switching the phase currents in synchronism with the inductance regions of the stator windings. It is the first time that rotor position estimation based on Artificial Neural Network (ANN) is purposed to eliminate the position sensor for the ETFM. Simulation and experimental tests are demonstrated for the feasibility of the proposed estimation algorithm for the exercise bike application of the ETFM.
A new approach to the position sensor elimination of PM synchronous motor drives is presented in this study. Using the position sensing characteristics of PMSM itself, the actual rotor position as well as the machine speed can be estimated by adaptive flux observer and used as the feedback signal for the vector controlled PMSM drive. The adaptive speed estimation is achieved by model reference adaptive technique. The adaptive laws are derived by the Popov's hyperstability theory and the positivity concept. In order to verify the effectiveness of the proposed scheme, computer simulations are carried out for the actual parameters of a PM synchronous motor and the results well demonstrate that the proposed scheme provides a good estimation value of the rotor speed without mechanical sensor. It is also shown that the actual rotor position as well as the machine speed can be achieved under the variation of the magnet flux linkage. Since the flux linkages are estimated by the adaptive flux observer and used for the identification of the rotor speed, robust estimation of the rotor speed can be performed.
In this paper, improved rotor position estimation for position sensorless control system of the SRM (Switched Reluctance Motor) is presented. For more accurate rotor position estimation, the PLL (Phase Locked Loop) based position interpolation is adapted. In the current-flux-rotor position lookup table based rotor position estimation, the inherent current and flux-linkage ripple can cause the position estimation error. Instead of the conventional low-pass filter, the PLL based position interpolation technique is used for the better dynamic performance. The developed rotor position estimation scheme is realized using TMS320F2812 digital signal processor and prototype 1-hp SRM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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