In this paper, we propose an adaptive sliding mode observer-based control of induction motors with uncertainties. The proposed adaptive sliding mode flux observer generates estimates both for the unknown parameters(load torque and rotor resistance) and for the unmeasured state variable (rotor fluxes); they converge to the corresponding true value under persistency of excitation which actually holds in typical operating conditions. The proposed controller guarantees speed tracking and bounded signals for every initial condition of the motor. Simulations show that all estimation errors tend quickly to zero so that high tracking performances are achieved both for speed and rotor flux.
This paper presents a sensorless direct torque control (DTC) combined with sliding mode approach (SM) and space vector modulation (SVM) to achieve mainly a high performance and reduce torque and flux ripples of a parallel-connected two five-phase permanent magnet synchronous machine (PMSM) drive system. In order to increase the proposed drive robustness and decrease its complexity and cost, the rotor speeds, rotor positions, fluxes as well as torques are estimated by using a sliding mode observer (SMO) scheme. The effectiveness of the proposed sliding mode observer in conjunction with the sliding mode control based DTC is confirmed through the application of different load torques for wide speed range operation. Comparison between sliding mode control and proportional integral (PI) control based DTC of the proposed two-motor drive is provided. The obtained speeds, torques and fluxes responses follow their references; even in low and reverse speed operations, load torques changes, and machines parameters variations. Simulation results confirm also that, the ripples of the torques and fluxes are reduced more than 3.33% and 16.66 %, respectively, and the speed overshoots and speed drops are reduced about 99.85% and 92.24%, respectively.
A novel equivalent flux sliding-mode observer (SMO) is proposed for dual three-phase interior permanent magnet synchronous motor (DT-IPMSM) drive system in this paper. The DT-IPMSM has two sets of Y-connected stator three-phase windings spatially shifted by 30 electrical degrees. In this method, the sensorless drive system employs a flux SMO with soft phase-locked loop method for rotor speed and position estimation, not only are low-pass filter and phase compensation module eliminated, but also estimation accuracy is improved. Meanwhile, to get the regulator parameters of current control, the inner current loop is realized using a decoupling and diagonal internal model control algorithm. Experiment results of 2MW-level DT-IPMSM drives system show that the proposed method has good dynamic and static performances.
In this paper, we propose a robust adaptive backstepping control of induction motors with uncertainties using nonlinear disturbance observer(NDO). The proposed NDO is applied to estimate the time-varying lumped uncertainty which are derived from unknown motor parameters and load torque, but NDO error does not converge to zero since the derivate of lumped uncertainty is not zero. Then the fuzzy neural network(FNN) is presented to estimate the NDO error such that the rotor speed to converge to a small neighborhood of the desired trajectory. Rotor flux and inverse time constant are estimated by the sliding mode adaptive flux observer. Simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed approach.
In this paper, adaptive speed sensorless vector control, sliding mode observer to be present. Adaptive sliding mode observer of the motor stator coordinate system using the voltage equations of the rotor flux components are observed. Lyapunov function of the induction motor speed is estimated by the relationship further. In order to establish such a control scheme based on the way conventional PI controller and sliding mode observer annexing characteristics of the system through simulation and experiment were compared. Analyzed and compared according to the results presented confirmed the usefulness of the system.
본 논문은 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 적응 속도 센서리스 벡터제어에 대해 제안한다. 적응 슬라이딩 모드 관측기는 전압식을 이용한 전동기 고정자 기준좌표에 의해 회전자 자속성분이 관측된다. Lyapunov 함수에 의해 얻어지는 추가적인 관계로부터 전동기의 속도가 구해진다. 성능 확인을 위해 전통적인 PI 제어기와 슬라이딩 모드 관측기의 추가적인 특성에 대해 시뮬레이션과 실험을 통해 비교하였다. 분석과 비교에 의한 결과에 의하면 시스템의 유용성을 확인할 수 있었다.
This paper proposes a new speed and flux estimation method which has the robustness against the variation of the electrical parameters of the motor and the superiority in the dynamic characteristics. In the proposed method, the stator currents and the rotor fluxes are observed on the stationary reference frame using the sliding mode concept. And the rotor speed is estimated using the current estimation errors and the observed rotor fluxes based on the Lyapunov stability theory. Also a design method of the observer gain is proposed to minimize the effect of the speed estimation error on the rotor flux observation. The experimental results are shown to verify that the proposed method shows the excellent performances under the variations of motor resistance and inductance.
Recently, in the industrial applications, the sensorless system is developed, but the sensorless system is required to have robustness for the measurement noise and disturbance. In this paper, for the sensorless system, the method of designing a robust sliding mode observer taking account of the ability of disturbance and noise attenuation is presented. Also, the strategy for the estimation of rotor flux using the sliding mode observer, which is robust to the measurement noise, is described. Robustness are achieved by assigning the pole of the the system during the sliding motion in such a way as to minimize the effects of the disturbances on the rotor flux estimation error. Finally, using worst case desist and LQC(least square error design), the sliding mode absolver is verified by computer simulations.
In order to decrease the parameter sensitivity of deadbeat direct torque control (DB-DTC), an improved deadbeat direct torque control method for surface mounted permanent-magnet synchronous motor (SPMSM) drives is proposed. First, the track errors of the stator flux and torque that are caused by model parameter mismatch are analyzed. Then a sliding mode observer is designed, which is able to predict the d-q axis currents of the next control period for one-step delay compensation, and to simultaneously estimate the model parameter disturbance. The estimated disturbance of this observer is used to estimate the stator resistance offline. Then the estimated resistance is required to update the designed sliding-mode observer, which can be used to estimate the inductance and permanent-magnetic flux linkage online. In addition, the flux and torque estimation of the next control period, which is unaffected by the model parameter disturbance, is achieved by using predictive d-q axis currents and estimated parameters. Hence, a low parameter sensitivity DB-DTC method is developed. Simulation and experimental results show the validity of the proposed direct control method.
A nonlinear adaptive speed controller is designed for induction motors. Only the measurement of the stator current is used to design the controller and the observers. The sliding mode cascade observer is introduced to estimate the stator current and its time derivatives. The open-loop observer are designed to estimate the rotor flux and its time derivatives. The adaptive observer is also designed to estimate the rotor resistance. Sequentially, the rotor speed can be calculated using these estimated values. It is shown that the estimation errors of the corresponding states and the parameter converge to the specified residual set. It is also shown that the speed controller using these estimates is performed well. The experimental results are represented to investigate the validity of the proposed observer and controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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