Direct Torque controlled induction motor (DTC-IM) drives use stator resistance of the motor for stator flux estimation. So, stator resistance estimation properly is very important for a stable and effective operation of the induction motor. Stator resistance variations because of changing in temperature make DTC operation difficult mainly at low speed. A method based on artificial neural network (ANN) to estimate the stator resistance online of IM for DTC drive is modeled and verified in this paper. To train the neural network a back propagation algorithm is used. Weight adjustment of neural network is done by back propagating the error signal between measured and estimated stator current. An extensive simulation has been carried out in MATLAB/SIMULINK to prove the efficacy of the proposed stator resistance estimator. The simulation & experimental result reveals that proposed method is able to obtain precise torque and flux control at low speed.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.4
no.4
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pp.253-263
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2002
This paper presents an adaptive feedback linearization control scheme for induction motors using stator fluxes. By using stator flukes as states, overparameterization is prevented and control inputs can be determined straightforwardly unlike in existing schemes. This approach leads to the decrease of the relative degree for the flux modulus and thus yields a simpler control algorithm than the prior results. In this paper. adaptation schemes are suggested to compensate for the variations of stator resistance. rotor resistance and load torque. In particular, the adaptation to the variation of stator resistance with a feedback linearization control is a new trial. In addition, to improve the convergence of rotor resistance estimation, the differences between stator currents and its estimates are used for the parameter adaptation. The simulations show that torque and flux are controlled independently and that the estimates of stator resistance, rotor resistance, and load torque converge to their true values. Actual experiments on a 3.7㎾ induction motor verify the effectiveness of the proposed method.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.48
no.10
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pp.555-561
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1999
This paper proposes a new compensation algorithm for stator resistance that is crucial for improving the direct vector control performance of an induction motor. This algorithm is based on the flux estimator that is derived from the stator voltage equation. Since a flux estimator is dependent on the stator resistance, a flux error originates from the variation of the stator resistance. This parameter mismatch in the estimator thereafter affects the flux and torque response. Accordingly, a new compensator has been designed to offset this degradation in the responses. The proposed compensator is very simple to implement and does not require any modifications to the motor model or any special interruptions of the controller. The value of the stator resistance is attained in real time through measuring the terminal voltage and current. The effectiveness of the proposed scheme has been confirmed through both simulation and experimentation.
This paper describes online stator-resistance estimation of a linear induction motor(LIM) with cage-type secondary using direct thrust control(DTC), where the resistance value is derived from stator-winding temperature estimation using thermocouple. In this paper, corrected stator resistance has an error in actuality measurement resistance. So compensation coefficient $\kappa$ which is decided through comparison and verifying several times relation of calculated resistance and measured motor line-line resistance. The stator-winding temperature information can also be used for monitoring, protection, and fault-tolerant control of the machine. Also, this paper reports the LIM's responses of the flux measured by the proposed stator resistance compensation algorithm.
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.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.24
no.2
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pp.92-98
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2019
Accurate estimation of motor parameters is required in some motor control applications. For example, the value of stator resistance is required for stator flux-oriented control mostly used in doubly fed induction generator systems. Stator resistance is not a constant value and continuously changes due to the rise in temperature during motor operation. Estimation errors degrade the control performance. Hence, this study proposes a simple stator resistance estimation method. In this scheme, the differential components of voltage and current values are used to eliminate the dead-time effect, and Kalman filter algorithm is applied to reduce the error according to measurement noise. Simulation and experimental results obtained with a permanent magnet motor show the validity of the proposed algorithm.
Tlemcani, A.;Bouchhida, O.;Benmansour, K.;Boudana, D.;Boucherit, M.S.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.4
no.1
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pp.66-78
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2009
This paper introduces the design of a fuzzy logic controller in conjunction with direct torque control strategy for a Permanent Magnet synchronous machine. A stator flux angle mapping technique is proposed to reduce significantly the size of the rule base to a great extent so that the fuzzy reasoning speed increases. Also, a fuzzy resistance estimator is developed to estimate the change in the stator resistance. The change in the steady state value of stator current for a constant torque and flux reference is used to change the value of stator resistance used by the controller to match the machine resistance.
Electric vehicles (EVs) require fast torque response and high drive efficiency. This paper describes a control scheme of fuzzy direct torque control of permanent magnet synchronous motor for EVs. This control strategy is extensively used in EV application. With direct torque control (DTC), the electromagnetic torque and stator flux can be estimated using the measured stator voltages and currents. The estimation depends on motor parameters, except for the stator resistance. The variation of stator resistance due to changes in temperature or frequency downgrades the performance of DTC, which is controlled by introducing errors in the estimated flux linkage vector and the electromagnetic torque. Thus, compensation for the effect of stator resistance variation becomes necessary. This work proposes the estimation of the stator resistance and its compensation using a proportional-integral estimation method. An electronic differential has been also used, which has the advantage of replacing loose, heavy, and inefficient mechanical transmission and mechanical differential with a more efficient, light, and small electric motors that are directly coupled to the wheels through a single gear or an in-wheel motor.
In this paper, the compensation algorithm of the stator resistance which is essential to improving the performance of the direct vector control system is proposed. This paper focuses on the improvement in the torque response of the direct vector control in a constant speed region. The conventional compensation algorithms are analyzed and a new method is developed to compensate the stator resistance in the direct vector control system. In addition, the effect of the variation of the stator resistance on the drive performance is analyzed for the vector control. The proposed algorithm is very simple to implement that does not require the modifications on the motor model or additional interrupts of the controller. Also, the value of the stator resistance can be obtained in real-time through the measurement of the terminal voltage and current. From the simulation and experimental results, the validity of the proposed scheme is confirmed.
This paper presents the field weakening base speed considering stator resistance effect. It uses the algorithm of estimating rotor and stator resistance to compensate resistance variation. And by using estimated stator resistnace the field weakening base speed is determinded. Simulation results demonstating the effectiveness of this method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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