In this paper, the initial pole-position estimation of a surface (non-salient) permanent magnet synchronous motor is mathematically analyzed and surveyed on the basis of simulation analysis, and developed for accurate servo motor drive. This algorithm is well carried out under the full closed-loop position control without any pole sensors and is completely insensitive to any motor parameters. This estimation is based on the principle that the initial pole-position is simply calculated by the reverse trigonometric function using the two feedback currents in the full closed-loop position control. The proposed algorithm consists of the predefined reference position profile, the information of feedback currents, speed, and relative position, and the reverse trigonometric function for the initial-pole position estimation. Comparing with the existing researches, the mathematical analysis is introduced to get a more accurate initial pole-position of the surface permanent magnet motor under the closed-loop position control. It is found that the proposed algorithm can be easily applied in servo drive applications because it satisfies the following user's specifications; accuracy and moving distance.
A novel inverter fault-tolerant control scheme is proposed to drive brushless DC motor. A fault-tolerant inverter and its three fault-tolerant schemes (i.e., phase A fault-tolerant, phase B fault-tolerant, and phase C fault-tolerant) are analyzed. Eight voltage vectors are summarized and a voltage vector selection table is used in the control scheme to improve the midpoint current of the split capacitors. A stator flux observer is proposed. The observer can improve flux estimation, which does not require any speed adaptation mechanism and is immune to speed estimation error. Global stability of the flux observer is guaranteed by the Lyapunov stability analysis. A novel stator resistance estimator is incorporated into the sensorless drive to compensate for the effects of stator resistance variation. DC offset effects are mitigated by introducing an integral component in the observer gains. Finally, a control system based on the control scheme is established. Simulation and experiment results show that the method is correct and feasible.
전력전자학회 2001년도 Proceedings ICPE 01 2001 International Conference on Power Electronics
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pp.773-778
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2001
This paper describes the implementation of the vector control schemes for a variable-speed 131kW PMSM (Permanent Magnet Synchronous Motor) in super-high speed application. The vector control with synchronous reference frame current regulator has been implemented with the challenging requirements such as the extremely low stator inductance$(28^{\mu}H)$, the high dc link voltage(600V) and the high excitation frequency(1.2kHz). Because the conventional position sensor is not reliable in super-high speed, a vector control scheme without any position sensor has been proposed. The proposed sensorless algorithm is implemented by processing the output voltage of the PI current regulator, and hence the structure is simple and the estimated speed is robust to the measurement noise. The experimental system has been built and the proposed control has been implemented and evaluated. The test result, up to the speed of 60,000 r/min, shows the validity of the proposed control.
The paper is proposed artificial neural network(ANN) sensorless control of induction motor drive with fuzzy learning control-fuzzy neural network(FLC-FNN)controller. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed speed control of induction motor using FLC-FNN and estimation of speed using ANN controller. This paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of the FLC-FNN and ANN controller.
본 연구에서는 Extended Kalman Filter(EKF)를 이용한 속도센서없는 우도전동기의 벡터제어의 구현을 제안하였다. 또한 회전자 저항의 변동을 보상 할 수 있도록 회전자 저항도 추정한다. 이산화된 유도전동기의 모델을 통해 유도 전동기의 속도와 회전자 저항을 포함한 상태 변수를 정의하고 벡터 제어에 필요한 자속각을 추정하여 노이즈 환경에 놓인 시스템의 동작 특성을 안정되게 하였다. EKF알고리즘의 연산을 위하여 DSP를 이용하고, 전류제어 장치로 공간 전압벡터 변조 방식의 적용이 용이한 마이크로 콘트롤러를 체용하고, 인버터는 IPM(Intelligent Power Module)으로 실험 장치를 구성하였다. 시뮬레이션과 실험을 통하여 속도 추정 특성과 회전자 저항 특성을 살펴본 결과, 본 논문의 EFK 알고리즘이 속도 센서없는 유도전동기 벡터제어에 적합함을 입증할 수 있었다.
This paper deals with speed control of DC servo motor using a Fuzzy tuning observer. Speed sensor detect a speed of rotor continuously. But it have a limit as a driving speed to detect speed precisely. So it is problem to improve the performance of the driving system. To solve the problem, it is studied to detect a speed of DC motor without sensor. In particular, study on the method to estimate the speed using the observer is performed a lot. In this parer, the gain of the observer is properly set up using the fuzzy observer. The fuzzy observer has a superior transient characteristic and is easy to implement compared the existing method is designed. It estimate the derivative of the armature current directly using the armature current measured in the DC motor. It estimate the speed of the rotor using the differentiation. It is proposed speed sensorless control method using the estimated speed. Optimal gain of Luenberger observer is set up using the fuzzy observer and adapted speed control of DC servo motor low speed operation. It is proved excellence and feasibility of the presented observer from the comparison tested a case with a speed sensor and a case without a speed sensor which used a highly efficient drive and 200W DC servo motor starting system.
본 논문은 모델기준적응제어 및 직접토크제어 방식을 이용한 새로운 유도전동기의 센서리스 속도제어 방법을 제안한다. 모델기준적응제어는 기준모델과 조정모델을 설정하고 이들의 출력을 비교하여 조정모델 및 제어를 위한 속도 추정값을 얻는 제어법이다. 그리고 직접토크제어는 토크와 자속을 독립적으로 제어하는 방법으로 토크, 자속 지령치와 전동기 고정자 전압, 전류 값을 이용해 추정한 토크, 자속을 비교하여 히스테리시스 밴드를 거쳐 그 오차를 가장 최소화하기 위한 전압벡터를 선정하여 출력하는 방법이다. 본 논문에서는 제안한 방식의 이론적인 배경 및 타당성에 대해 기술하였으며 모의실험을 통해 제안된 방식의 우수성을 검증하였다.
본 논문은 직접토크제어(Direct torque control, DTC)를 사용한 릴럭턴스 동기전동기(Reluctance synchronous motor, RSM)의 위치센서 없는 모션제어 시스템을 제안한다. 고성능 효율제어를 수행하는데 있어서 DTC를 이용한 릴럭턴스 전동기 드라이브는 고정자 쇄교자속의 포화와 부하전류에 따라 비선형적으로 변하는 인덕턴스로 인해 여러 가지 문제점들이 발생한다. 이러한 이유로 본 논문에서는 정확한 고정자 쇄교자속과 토크를 계산하기 위해서 자속관측기의 $L_d\;와\; L_q$값을 회전자 위치와 고정자 전류에 대해 보상하였으며, 빠른 토크 응답특성과 최적 효율특성을 얻기 위해서 기준자속을 부하에 따라 계산하였다. 제안된 알고리즘의 정당성을 확인하기 위해서 1.0[kW] 릴럭턴스 동기 전동기를 사용하여 $\pm$20[rpm]과 $\pm$1500[rpm]에서 실험을 수행하였고, 실험을 수행한 결과 저속영역과 고속영역 모두 우수한 동특성과 향상된 효율을 얻을 수 있었다.
근래에는 정확성과 신뢰성이 강한 센서리스 속도추정방법으로 전동기를 구동하기 위한 노력이 전개되고 있으며, 본 논문은 외란에 대한 강인성이 뛰어난 신경회로망을 이용하여 직류전동기의 센서리스 속도제어를 실현한 연구 결과이다. 〔68〕 신경회로망은 사람의 뇌가 경험을 통해 학습하듯이 주어진 입력에 대해 학습을 통하여 최적의 출력을 발생한다. 학습은 직류전동기의 수식모델을 통해 얻어진 전압$.$전류 및 회전자 속도를 입$.$출력 데이터로 사용하여 역전파 학습 알고리즘〔8〕을 통해 행하여지며, 학습 완료 후 얻은 최적의 연결강도를 이용하여 속도를 추정한다. 신경회로망에 의한 방식은 복잡한 알고리즘을 사용하지 않고도 정확한 속도 추정이 가능하며, 직류전동기의 문제점인 회전자 권선의 열에 의한 전동기의 성능 악화 및 속도 제어의 어려움을 해소하여 운전 조건에 따른 외란 등에도 강인한 제어 특성을 가질 뿐만 아니라 전 속도 영역에서 속도 응답 특성이 우수한 결과를 얻을 수 있었다.
The paper describes a robust adaptive control algorithm for induction motor drive without speed sensor at low speed range. The control algorithm use only current sensors in a space vector pulse width modulation within loop control with rotor speed estimation and voltage source inverter. On-line rotor speed estimation is based on utilizing parallel model reference adaptive control system. MRAC of the modified flux model for flux and rotor speed estimator uses dual-adaptation mechanism, ${\omega}_r$ and ${\omega}_e$ scheme. The estimated flux components in the model can be compensated from the effects of offset errors on pure integrals. It can be compensated to the parameter variations and torque fluctuation with speed estimation in less then 10 rad/sec. In a simulation, the proposed induction motor control algorithm without speed sensor at very low speed range are shown to operate very well in spite of variable rotor time constant and fluctuating load without change the controller parameters. The suggested control strategy and estimation method have been validated by simulation study, and it proposed the designed system for the implementation using TI320C31 DSP/ASIC controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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