The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.10
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pp.1797-1802
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2010
This paper proposes a new fuzzy speed controller based on the Takagi-Sugeno fuzzy method to achieve a robust speed control of a permanent magnet synchronous motor(PMSM). The proposed controller requires the information of the load torque, so the second-order load torque observer is used to estimate it. The LMI condition is derived for the existence of the proposed fuzzy speed controller, and the LMI parameterization to calculate the gain matrices of the controller is provided. It is proven that the augmented control system including the fuzzy speed controller and the load torque observer is exponentially stable. To evaluate the performance of the proposed fuzzy speed controller, the simulation and experimental results are presented under motor parameter and load torque variations. Finally, it is clearly verified that the proposed control method can be used to accurately control the speed of a permanent magnet synchronous motor.
Recently, AC servo motor has expanded its application areas the to the development of the power semi-conductor and control technology. But it has large torque ripple for its nonlinear characteristics and phase commutaion. In this paper, we proposed the switching angle overlapping method, and current control using tracking method in order to generate the constant torque of AC servo motor that has the trapezoidal back e.m.f. It is compared the these types of control method with the characteristics through simulation. We show that these methods lead the torque ripple to reduce and makes the position and speed characterlistics improved effectively. Also we prove that current control using tracking method is the best way to reduce torque ripple among the these types of control method.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.6
s.177
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pp.1513-1519
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2000
This paper proposes a hybrid control method of using impedance control and the computed-torque control for biped robot locomotion. Computed torque control is used for supporting (constrained) leg. For the free leg, the impedance control is used, where different values of impedance parameters are used depending on the gait phase of the biped robot. To reduce the magnitude of an impact and guarantee a stable footing when a foot contacts with the ground, this paper proposes to increase the damping of the leg drastically and to modify the reference trajectory of the leg. Computer simulations with a 3 -dof environment model for which a combination of a nonlinear and a linear compliant models is used, show that the proposed controller is superior to the computed-torque controllers in reducing impacts and stabilizing the footing.
The maximum output torque developed by the machine is dependent on the allowable current rating and maximum voltage that the inverter can supply to the machine. Therefore, to use the inverter capacity fully, it is desirable to use the control scheme considering the voltage and current limit condition, which can yield the maximum torque per ampere over the entire speed range. This controller is controlled speed using artificial intelligent PI(AIPI) controller. Also, this paper is proposed control of maximum torque per ampere(MTPA) of induction motor. The performance of the proposed induction motor drive with maximum torque control using AIPI controller is verified by analysis results at dynamic operation conditions.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.55
no.2
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pp.89-97
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2006
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. The paper is proposed maximum torque control of IPMSM drive using learning mechanism-fuzzy neural network(LM-FNN) controller and artificial neural network(ANN). The control method is applicable over the entire speed range and considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_{d}$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using LM-FNN controller and ANN controller. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed speed control of IPMSM using LM-FNN and estimation of speed using ANN controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled LM-FNN and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of the LM-FNN and ANN controller.
The switched reluctance motor(SRM) drive system provides a good adjustable speed and torque characteristics. However, because of the torque production mechanism, it also has some disadvantage such as higher torque ripple and fluctuation in speed. To reduce torque ripple and to control speed precisely, digital signal processor(BSP) is adopted. The DSP TMS320F241 was used to be realized this drive system. Test results show that the suggested control system has the ability of dynamic and precise speed control.
This paper presents a new current control method to reduce torque ripple of Brushless DC Motor during commutation. In the proposed control strategy, the current slopes of rising and decaying phase during commutation is equalized by the compensation voltage. By adding the compensation voltage for it to the current controller output, the reduced torque ripple can be obtained. The simulation and experimental results show that the proposed method reduces the torque and the current ripples significantly.
A new control method for precision robust position control of a brushless DC (BLDC) motor using asymptotically stable adaptive load torque observer is presented in the paper. Precision position control is obtained for the BLDC motor system approximately linearized using the field-orientation method Recently, many of these drive systems use BLDC motors to avoid backlashe. However, the disadvantages of the motor are high cost and complex control because of nonlinear characteristics. Also, the load torque disturbance directly affects the motor shaft. The application of the load torque observer is published in [1] using fixed gain. However, the motor flux linkage is not exactly known for a load torque observer. There is the problem of uncertainty to obtain very high precision position control. Therefore a model reference adaptive observer is considered to overcome the problem of unknown parameter and torque disturbance in this paper. The system stability analysis is carried out using Lyapunov stability theorem. As a result, asymptotically stable observe gain can be obtained without affecting the overall system response. The load disturbance detected by the asymptotically stable adaptive observer is compensated by feedforwarding the equivalent current which gives fast response. The experimenta results are presented in the paper.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.8
no.2
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pp.119-123
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2007
This paper investigates a speed sensorless control of induction motor. The control strategy is based on MRAS(Model Reference Adaptive System) using load-torque observer as a reference model for flux estimation. The speed response of conventional MRAS controller characteristics is affected by variations of load torque disturbance. In the proposed system, the speed control characteristics using a load-torque observer control isn't affected by a load torque disturbance. Control algorithm that propose whole system through MATLAB SIMULINK because do modelling simulation result are presented to prove the effectiveness of the adaptive sliding mode controller for the drive variable load of induction motor. Therefore we hope to be extended in industrial application.
The electrically excited synchronous generator (EESG) is applied in wind turbine systems recently. In an EESG control system, electrical torque is affected by stator flux and rotor current. So the control system is more complicated than that of the permanent-magnet synchronous generator (PMSG). Thus, the higher demanding of the control system is required especially in case of wind turbine mechanical resonance. In this paper, the mechanism of rotor speed resonant phenomenon is introduced from the viewpoint of mechanics firstly, and the characteristics of an effective damping torque are illustrated through system eigenvalues analysis. Considering the variables are tightly coupled, the four-order small signal equation for torque is derived considering stator and rotor control systems with regulators, and the bode plot of the closed loop transfer function is analyzed. According to the four-order mathematical equation, the stator flux, stator current, and electrical torque responses are derived by torque reference step and ramp in MATLAB from a pure mathematical deduction, which is identical with the responses in PSCAD/EMTDC simulation results. At last, the simulation studies are carried out in PSCAD software package to verify the resonant damping control strategy used in the EESG wind turbine system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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