Offline inductance identification of a permanent magnet synchronous motor (PMSM) is essential for the design of the closed-loop controller and position observer in sensorless vector controlled drives. On the base of the offline inductance identification method combining direct current (DC) offset and high frequency (HF) voltage injection which is fulfilled at standstill, this paper investigates the inverter nonlinearity effects on the inductance identification while considering harmonics in the induced HF current. The negative effects on d-q axis inductance identifications using HF signal injection are analyzed after self-learning of the inverter nonlinearity characteristics. Then, both the voltage error and the harmonic current can be described. In addition, different cases of voltage error distribution with different injection conditions are classified. The effects of inverter nonlinearities on the offline inductance identification using HF injection are validated on a 2.2 kW interior PMSM drive.
본 논문은 파라미터 변동에 잘 적응하며 강인한 영구자석 동기전동기의 위치센서 없는 센서리스 제어를 위해 개선된 슬라이딩 모드 관측기에 고정자 저항 추정기능을 추가한 새로운 슬라이딩 모드 적응 관측기를 제안한다. 제안된 관측기는 개선된 슬라이딩 모드 관측기를 사용함으로써 기존의 슬라이딩 모드 관측기에서 채터링(Chattering) 문제 해결을 위해 저역통과필터(Low-pass filter)의 사용 및 추가적인 회전자의 위치보상은 Sigmoid 함수를 스위칭 함수로 사용하므로 제거 할 수가 있다. 또한 고정자 저항 추정기능을 추가하여 센서리스 운행 중 환경적 요인으로 인한 고정자 저항값의 변동이나 초기에 고정자 저항값을 잘못 알고 있더라도 빠른 적응을 통해서 추정오차를 절감시켜 전동기의 속도추정 성능을 향상시킬수 있다. 또한 기존의 적응 슬라이딩 모드 관측기에서의 적분연산을 줄임으로써 제어시스템의 성능을 개선시켰다 제안된 관측기의 안정성은 Lyapunov 후보 함수를 이용하여 관측기의 이득을 설정함으로써 검증하였으며 관측기의 성능은 시뮬레이션을 통한 실험을 통하여 그 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 매입형 영구자석 동기 전동기(IPMSM)의 확장형 역기전력(EEMF) 모델을 이용한 저감차수 병렬형 확장형 칼만 필터(EKF)를 이용한 센서리스 제어 기법을 제안한다. 제안된 센서리스 제어 기법은 간단한 수학적 구조로 매입형 영구자석 동기전동기 구동에 적합한 확장형 역기전력 모델을 이용하여 두 개의 저감 차수 형태로 표현하였다. 이러한 두 모델은 매 샘플링 시간마다 확장형 칼만 필터에 번갈아 연산된다. 행렬의 차수를 저감하여 EKF의 연산시간의 단축과 알고리즘 구현의 부담을 줄였으며 센서리스 제어의 안정적인 상태 벡터의 추정을 위해 병렬로 구동하는 두 모델에 의해 추정된 정보를 이용하였다. 제안된 기법은 실험 결과를 통하여 안정적인 위치 추정 및 속도 추정 성능을 검증 하였으며, 전 차수 EKF와의 연산 시간 비교를 통하여 우수성을 검증하였다.
This paper presents estimation of d-axis and q-axis inductance of an interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) by using an extended Kalman filter (EKF). The EKF is widely used for control applications including the motor sensorless control and parameter estimation. The motor parameters can be changed by temperature and air-gap flux. In particular, the variation of the inductance affects torque characteristics like the maximum torque per ampere (MTPA) control. Therefore, by estimating the parameters, it is possible to improve the torque characteristics of the motor. The performance of the proposed estimator is verified by simulations and experimental results based on an 11kW PMSM drive system.
This paper is proposed a ANN-based rotor position and speed estimation method for IPMSM by measuring the currents. Because the proposed estimator treats the estimated motor speed as the weights, it is possible to estimate motor speed to adapt back propagation algorithm with 2 layered neural network. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system. The operating characteristics controlled by neural networks control are examined in detail.
최근에 영구자석 동기전동기의 구동방식에서 회전자의 위치 및 속도 검출기가 없는 센서리스 방식이 많이 연구되고 있다. 대부분의 센서리스제어 방식에서 위치 및 속도추정은 전동기 전압방정식으로부터 계산된다. 따라서 파라미터 오차는 센서리스 제어성능에 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구는 파라미터 보정에 의한 영구자석 동기전동기의 센서리스 제어 성능 개선에 관한 연구로서 파라미터 보상을 가지는 슬라이딩 모도 관측기를 제안하고 종래의 방식과 비교하여 본 연구에서 제안한 방식을 검증한다.
The paper makes an investigation on a speed and stator flux linkage estimator for permanent magnet synchronous motor (PMSM) sensorless drives using the technology of model reference adaptive system (MRAS). The designed estimator including two models and two adaptive estimating laws is proved to be stable by the Popov hyper-stability theory. The speed, the stator flux linkage and the resistance are estimated accurately by the proposed estimator while overcoming the shortcoming of the traditional one. The experiment results demonstrate its effectiveness.
본 논문은 고속 영구자석형 동기전동기의 센서리스 제어에 관한 것이다. 정지상태에서 초기 기동시 부터 고속영역까지 센서리스 알고리즘을 구현하기 위하여 슬라이딩 모드 관측기를 적용하여 회전자의 회전각을 실시간으로 관측하여 벡터제어 알고리즘을 구현하였다. 슬라이딩 모드 관측기의 채트링을 개선하고 넓은 속도 범위에서 안정된 응답을 얻기 위하여 속도에 따른 가변 이득 알고리즘과 관측기의 수렴을 여부를 판별하여 제한된 PWM 주기 내에서 관측기를 반복수행 관측기의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안 하였다. 또한 제안된 알고리즘을 실험을 통하여 검증을 하였다. 초기 기동시 및 고속 영역에서 우수한 성능의 센서리스 알고리즘 구현되었을 확인하였다.
본 논문에서는 토크 예측제어 기반의 영구자석 동기전동기의 센서리스 속도 제어기법을 제안한다. 제안한 기법은 Reduced-Order Observer를 이용한 센서리스 방식으로 저속영역에서 불안정해지는 일반적인 센서리스의 단점을 보완하여 저속영역에서도 안정된 속도추정이 가능하다. 또한 토크 예측제어 방식을 사용하여 영구자석 동기전동기의 빠른 응답성과 토크리플 저감 효과를 얻을 수 있다. 제안된 제어기법은 시뮬레이션을 통하여 타당성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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