This paper deals with the design and evaluation of the robust controller for a synchronous generator excitation system to improve the steady state and transient stability. The nonlinear characteristics of the system is treated as model uncertainties, and then the robust control techniques are introduced into the power system stability design to take into account these uncertainties at the controller design stage. The performance of the designed controller is examined by extensive non-linear time domain simulation. It is shown that the performance of the robust controller is superior to that of the conventional PI controller. This paper also proposes an improved digital exciter control system for a synchronized generator using a digitally designed controller with database. Results show that the proposed control system manifests excellent control performance compared to existing control systems. It has also been confirmed that it is easy for the proposed control system to implement digital control.
This paper proposes a new fuzzy speed controller to precisely regulate the speed of a surface-mounted permanent magnet synchronous motor(SPMSM). The proposed fuzzy controller needs the knowledge of the load torque to realize its robust and accurate control, thus the first-order load torque observer is adopted to estimate it. It is analytically confirmed that the overall control system containing the fuzzy speed controller and the load torque observer is exponentially stable. To prove the validity of the proposed fuzzy speed controller, the simulation and experimental results are shown. It is concluded that the proposed control scheme can be employed to accurately control the speed of a SPMSM motor.
Kim, Jung-Hoon;Lim, Jeong-Gyu;Chung, Se-Kyo;Song, Yu-Jin
Journal of Power Electronics
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제9권3호
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pp.410-417
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2009
This paper represents a design and implementation of a digital controller for a multi-phase synchronous buck converter (SBC) using a digital signal processor (DSP). The multi-phase SBC has generally been used for a voltage regulation module (VRM) of a microprocessor because of its high current handling capability at a low output voltage. The VRM requires high control performance of tight output regulation, high slew rate, and load sharing capability of multiple converters. In order to achieve these requirements, the design and implementation of a digital control system for a multi-phase SBC are presented in this paper. The digital PWM generation, current sensing, and voltage and current controller using a DSP TMS320F2812 are considered. The experimental results are provided to show the validity of the implemented digital control system.
This paper proposes a simple adaptive sliding mode control algorithm for controlling a permanent magnet synchronous generator (PMSG) of a MW-class direct-driven wind turbine system. The proposed adaptive sliding mode controller does not require accurate knowledge of the PMSG parameter or turbine torque values. The proposed controller can accurately track the reference angular speed computed by the maximum power point tracking(MPPT) algorithm. Finally, this paper gives Matlab/Simulink simulation results to verify the practicality and effectiveness of the proposed adaptive sliding mode controller.
Vector control has been widely used in AC machines for precise control. The application of Vector control for the permanent magnet synchronous motor drive and complete modeling,simulation and analysis of the drive are discussed in this paper. The nonlinear model of the permanent magnet synchronous motor is linearized. Then the theory of vector control is applied to the linearized model in designing controllers. The operation and relevant mathematics model of s pseudo derivative feedback controller are then presented. Two different speed controller design are then considered. A comparative evalation of the two speed controller is also presented.
In many industrial applications that use the electric motors robust controllers are needed. The method using a neural network in order to design a robust controller when a disturbance occurs is studied. Backpropagation algorithm, which is used in a conventional neural network controller is used in many areas, but when the number of neurons in the input layer, hidden layer and output layer of the neural network increases the processing speed of the learning process is slow. In this paper an adaptive PI(Proportional and Integral) controller based on CTRNN(Continuous Time Recurrent Neural Network) for permanent magnet synchronous motors is presented. By varying the load and the speed the validity of the proposed method is verified through simulation and experiments.
Baratam, Arundhati;Karlapudy, Alice Mary;Munagala, Suryakalavathi
Journal of Power Electronics
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제14권4호
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pp.687-694
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2014
This paper focuses on the analysis and compensation of thrust ripples in permanent magnet linear synchronous motors (PMLSM). The main drawback in PMLSMs is the presence of thrust ripples, which are mainly due to the interaction between the permanent magnets and armature slotted core. These thrust ripples reduce the performance of the drive system in high precision applications especially at low speeds. This paper analyzes thrust ripples using the discrete wavelet transform. These undesired thrust ripples are compensated by using an adaptive feed forward controller. It is observed that this novel controller reduces about 65 percent of the thrust ripples. An extensive simulation is performed through MATLAB and it is validated through experimental results using a d-SPACE system with a DS1104 control board.
A PID-feedforward controller and Robust Internal-loop Compensator (RIC) based on reinforcement learning using random variable sequences are provided to auto-tune parameters for each controller in the high-precision position control of PMLSM (Permanent Magnet Linear Synchronous Motor). Experiments prove the well-tuned controller could be reduced up to one-fifth level of tracking errors before learning by reinforcement learning. The RIC compared to the PID-feedforward controller showed approximately twice the performance in reducing tracking error and disturbance rejection.
Simple tuning formulae are derived to design a Pl controller to meet the gain and phase margin specifications. These formulae are suitable for the auto-tuning of a process where the robustness should be guaranteed. The auto-tuned PI controller is examined for the speed regulation of a PM synchronous motor.
In this paper, maximum efficiency operation of two types of permanent magnet synchronous motor drives, namely; surface type permanent magnet synchronous machine (SPMSM) and interior type permanent magnet synchronous motor(IPMSM), are investigated. The efficiency of both drives is maximized by minimizing copper and iron losses. Loss minimization is implemented using flux weakening. A neural network controller (NNC) is designed for each drive, to achieve loss minimization at difffrent speeds and load torque values. Data for training the NNC are obtained through off-line simulations of SPMSM and IPMSM at difffrent operating conditions. Accuracy and fast response of each NNC is proved by applying sudden changes in speed and load and tracking the UC output. The drives'efHciency obtained by flux weakening is compared with the efficiency obtained when setting the d-axis current component to zero, while varying the angle of advance "$\vartheta$" of the PWM inverter supplying the PMSM drive. Equal efficiencies are obtained at diffErent values of $\vartheta$, derived to be function of speed and load torque. A NN is also designed, and trained to vary $\vartheta$ following the derived control law. The accuracy and fast response of the NN controller is also proved.so proved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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