Conventional adaptive speed estimators cannot avoid the influence of the non-linear inductance variation under the saturation conditions. Without speed sensors, it is difficult to identify the inductance variation using a reactive power mode because the model contains a term of the rotor speed. In this paper, we propose a novel speed estimator having hybrid architecture in order to estimate both the rotor speed and the inductance variation simultaneously when the motor flux is saturated. Proposed estimator consists of the error between the flux obtained from the stator voltage equation and the flux estimated from the rotor flux observer. Introducing a new correction term into the estimator increases the estimation ability of the conventional speed estimator even though the motor flux is saturated. The convergence of the speed estimation error is examined by simulation Furthermore, the experimental results show the validity of the proposed method.
This paper presents a digitally speed sensorless control system for induction motor with direct torque control (DTC). The drive is based on Mode1 Reference Adaptive System (MRAS) using state observer as a reference model fat flux estimation. The system are closed loop stator flux and torque observer for wide speed range that inputs are currents and voltages sensing of motor terminal, model reference adaptive control (MRAS) with rotor flux linkages for the speed turning aignal at low speed range, two hysteresis controllers. The Proposed system is verified through simulation.
A number of techniques have been developed for estimation of speed or position in motor drives. The accuracy of these techniques is affected by the variation of motor parameters such as the stator resistance, stator inductance or torque constant. This paper is proposed a neural network based estimator for torque and stator resistance in IPMSM Drives. The neural weights are initially chosen randomly and a model reference algorithm adjusts those weights to give the optimum estimations. The neural network estimator is able to track the varying. parameters quite accurately at different speeds with consistent performance. The neural network parameter estimator has been applied to slot and flux linkage torque ripple minimization of the IPMSM. The validity of the proposed parameter estimator is confirmed by the operating characteristics controlled by neural networks control.
A number of techniques have been developed for estimation of speed or position in motor drives. The accuracy of these techniques is affected by the variation of motor parameters such as the stator resistance, stator inductance or torque constant. This paper is proposed a neural network based estimator for torque and stator resistance and adaptive fuzzy learning contrroller(AFLC) for speed control in IPMSM Drives. AFLC is chaged fuzzy rule base by rule base modifier for robust control of IPMSM. The neural weights are initially chosen randomly and a model reference algorithm adjusts those weights to give the optimum estimations. The neural network estimator is able to track the varying parameters quite accurately at different speeds with consistent performance. The neural network parameter estimator has been applied to slot and flux linkage torque ripple minimization of the IPMSM. The validity of the proposed parameter estimator and AFLC is confirmed by comparing to conventional algorithm.
본 논문은 유도전동기 고정자 자속 기준 벡터제어에서, 슬립 관계식과 순환 최소자승법을 이용하여 회전자 저항 및 고정자 과도 인덕턴스를 동시에 추정하는 알고리즘을 제안한다. 모의실험을 수행하여, 추정 회전자 저항과 고정자 과도 인덕턴스가 제안된 방법에 의해 각각 실제 값에 수렴함을 보인다.
In this paper we present a new vector control scheme for induction motor. An exact knowledge of the rotor flux position is essential for a high-performance vector control. The position of the rotor flux is measured in the direct scheme or estimated in the indirect schemes. Since the estimation of the flux position requires a priori knowledge of the induction motor parameters, the indirect schemes are machine parameter dependent. The rotor resistance and stator resistance among the parameters change with temperature. Variations in the parameters of induction machine cause deterioration of both the steady state and dynamic operation of the induction motor drive. Several methods have been presented to minimize the consequences of parameter sensitivity in indirect scheme. In this paper new estimation scheme of rotor flux position is presented to eliminate sensitivity due to resistance change with temperature. Simulation results are used to verify the performance of the proposed vector control scheme.
This paper presents a new vector control scheme for induction motor. An exact knowledge of the rotor flux position is essential for a high-performance vector control. The position of the rotor flux is measured in the direct schemes and estimated in the indirect schemes. Since the estimation of the flux position requires a priori knowledge of the induction motor parameters, the indirect schemes are machine parameter dependent. The rotor and stator resistance among the parameters change with temperature. Variations in the parameters of induction machine cause deterioration of both the steady state and dynamic operation of the induction motor drive. Several methods have presented to minimize the consequences of parameter sensitivity in indirect scheme. In this paper, new estimation scheme of rotor flux position is presented to eliminate sensitivity due to variation in the resistance. The simulation is executed to verify the proposed vector control performance and to compare its performance with that of indirect and direct vector control.
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.
This paper propose a variable parameter estimations for variable over current load of five-phase squirrel-cage induction motor(IM) to servo control system. In order to high performance control of AC motor using a field oriented control(FOC) and direct torque control(DTC) algorithm, there are required precise motor parameters for slip calculation, flux observer, controller gain, torque command of current components, rotor position, speed estimation, and so on. We are suggest a analyzed estimation results of the motor parameters that developing five-phase squirrel-cage IM have a stator of concentrated winding for experimental within variable over current load at rated input frequency. There are results of stator winding measurement, no-load test, locked-rotor test, variable over current load test, and estimated parameters of equivalent circuits using manufactured experimental apparatus by IEEE Standard Test Procedure for Polyphase Induction Motors and Generators 112-2004.
To monitor the torque of an induction motor using current, the accurate identification of the motor parameters is very important. In this study, the motor parameters such as rotor resistance, stator and rotor leakage inductance, mutual inductance are estimated for torque monitoring and indirect vector control. Estimated parameters are used to monitor the torque of vector controlled induction motor without any speed measuring sensor. Stator current is measured to estimate the magnetizing current which is used to calculate flux linkage, rotor velocity and motor torque. From the experiments, the proposed method shows a good estimation of the motor parameters and torque under the normal rotational speed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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