The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.18
no.1
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pp.18-25
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2013
In this paper, a nonlinear controller based on adaptive back-stepping method is proposed for high performance operation of Interior Permanent Magnet Synchronous Motor (IPMSM). First, in order to improve the performance of speed tracking, a nonlinear back-stepping controller is designed. In addition, since it is difficult to achieve the high quality control performance without considering parameter variation, a parameter estimator is included to adapt to the variation of load torque in real time. Finally, for the efficiency of power consumption of the motor, controller is designed to operate motor with the minimum current for the required maximum torque. The proposed controller is tested through experiment with a 1-hp Interior Permanent Magnet Synchronous Motor (IPMSM) for the angular velocity reference tracking performance and load torque volatility estimation, and to test the Maximum Torque per Ampere (MTPA) operation. The result verifies the efficacy of the proposed controller.
Kim, Min-Huei;Kim, Nam-Hun;Baik, Won-Sik;Park, Hong-Il;Kim, Dong-Hee
Proceedings of the KIEE Conference
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2002.04a
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pp.151-154
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2002
This paper presents an implementation of high-dynamic performance control system of Reluctance Synchronous Motor(RSM) drives for an industrial servo drive system with direct torque control(DTC). The estimation of the stator flux and torque are obtained by using flux observer which a saturated inductance Ld and Lq of d-q axises can be compensated by using the neural network from measuring the modulus and angle of the stator current space vector. To obtain fast torque response and maximum torque/current, the reference command flux is ensured by imposing Ids=Iqs. The control strategy is proposed to fast response and optimal efficiency for RSM drive. The developed digitally high-performance control system are shown a good response characteristic of control results and high performance features using 1.0kW RSM.
Kim, E.G.;Lee, H.G.;Lee, S.H.;Oh, B.H.;Chung, C.B.;Hahm, N.G.;Jeon, K.Y.;Lee, S.H.;Han, K.H.
Proceedings of the KIEE Conference
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2006.07b
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pp.1004-1005
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2006
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. Simulation results are presented to prove the effectiveness of the adaptive sliding mode controller for the drive variable load of induction motor.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.51
no.1
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pp.18-27
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2002
This paper presents an implementation of digital high-performance speed sensorless control system of an induction motor drives with Direct Torque Control(DTC). The system consists of closed loop stator flux and torque observer, speed and torque estimators, two hysteresis controllers, an optimal switching look-up table, IGBT voltage source inverter, and TMS320C31 DSP controller board. The stator flux observer is based on the combined current and voltage model with stator flux feedback adaptive control for wide speed range. The speed estimator is using the model reference adaptive system(MRAS) with rotor flux linkages for speed turning signal estimation. In order to prove the suggested speed sensorless control algorithm, and to obtain a high-dynamic robust adaptive performance, we have some simulations and actual experiments at low(20rpm) and high(1000rpm) speed areas. The developed speed sensorless system are shown a good speed control response characteristic, and high performance features using 2.2[kW] general purposed induction motor.
This paper presents an implementation of high-dynamic performance of position sensorless motion control system of Reluctance Synchronous Motor(RSM) drives for an industrial servo system with direct torque control(DTC), The problems of DTC for high-dynamic performance and maximum efficiency RSM drive due to a saturated stator linkage flux and nonlinear inductance curve with various load currents, The accurate estimation of the stator flux and torque are obtained using stator flux observer of which a saturated inductance Ld and Lq can be compensated by adapting from measurable the modulus and angle of the stator current space vector. To obtain fast torque response and maximum torque/current with varying load current, the reference command flux is ensured by imposing Ids=Iqs. This control strategy is proposed to fast response and optimal efficiency for RSM drive. In order to prove rightness of the suggested control algorithm, the actual experiment carried out at ${\pm}$20 and ${\pm}$1500 rpm. The developed digitally high-performance control system are shown some good response characteristic of control results and high performance features using 1.0kW RSM of which has 2.57 Ld/Lq salient ratio.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.7
no.6
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pp.509-516
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2002
This paper presents a simple torque estimation method and switching angle control of Switched Reluctance Motor(SRM) using Neural Network(NN). SRM has gaining much interest as industrial applications due to the simple structure and high efficiency. Adaptive switching angle control is essential for the optimal driving of SRM because of the driving characteristic varies with the load and speed. The proper switching angle which can increase the efficiency was investigated in this paper. NN was adapted to regulate the switching angle and nonlinear inductance modelling. Experimental result shows the validity of the switching angle controller.
This paper presents a feasible development on a highly accurate quick response adjustable speed drive implementation fur general purpose induction motor which operates on the basis of sensorless slip frequency type vector controlled sine-wave PWM inverter with an automatic tuning machine parameter estimation schemes. In the first place, the sensorless vector control theory on the three-phase voltage source-fed inverter induction motor drive system is developed in slip frequency based vector control principle. In particular, the essential procedure and considerations to measure and estimate the exact stator and rotor circuit parameters of general purpose induction motor are discussed under its operating conditions. The speed regulation characteristics of induction motor operated by the three-phase voltage-fed type current controlled PWM inverter using IGBT's is illustrated and evaluated fur machine parameter variations under the actual conditions of low frequency and high frequency operations for the load torque. In the second place, the variable speed induction motor drive system, employing sensorless vector control scheme which is based on three -phase high frequency carrier PWM inverter with automatic toning estimation schemes of the temperature -dependent and -independent machine circuit parameters, is practically implemented using DSP-based controller. Finally, the dynamic speed response performances for largely changed load torque disturbances as well as steady state speed vs. torque characteristics of this induction motor control implementation are illustrated and discussed from an experimental point of view.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.36
no.9
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pp.915-921
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2012
In this study, we propose a new method for estimating the IMEP using difference pressure, which is the pressure difference between the cylinder pressure and the motoring pressure. The estimated IMEP, denoted as $IMEP_{diff}$, optimizes the theoretical IMEP calculation range based on the fact that the difference pressure exists between the start and the end of combustion. $IMEP_{diff}$ is verified to have a high linear correlation with IMEP with $R^2$ of 0.9955. The proposed method can estimate the IMEP with 21% of the cylinder pressure data and 31% of the calculation effort compared to the theoretical IMEP calculation method, and therefore, it has great potential for real-time implementations. The estimation and control performance of $IMEP_{diff}$ is validated by engine experiments, and by controlling $IMEP_{diff}$, the torque variation between the cylinders was reduced.
In this study, in order to propose an efficient model to predict the torque capacity of steel fiber reinforced concrete (SFRC) beams, the existing experimental data related to torsional response of beams is reviewed. It is observed that existing data neglects the effects of some parameters on the variation of torque capacity. Thus, an experimental research was also conducted to obtain the effects of neglected parameters. In the experimental study, a total of seventeen SFRC beams are tested against torsion. The parameters considered in the experiments are concrete compressive strength, steel fiber aspect ratio, volumetric ratio of steel fibers and longitudinal reinforcement ratio. The effect of each parameter is discussed in terms of torque versus unit angle of twist graphs. The data obtained from this experimental research is also combined with the data got from previous studies and employed in artificial neural network (ANN) analysis to estimate the ultimate torque capacity of SFRC beams. In addition to parameters considered in the experiments, aspect ratio of beam cross-section, yield strengths of both transverse and longitudinal reinforcements, and transverse reinforcement ratio are also defined as parameters in ANN analysis due to their significant effects observed in previous studies. Assessment of the accuracy of ANN analysis in estimating the ultimate torque capacity of SFRC beams is performed by comparing the analytical and experimental results. Comparisons are conducted in terms of root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE) and coefficient of efficiency ($E_f$). The results of this study revealed that addition of steel fibers increases the ultimate torque capacity of reinforced concrete beams. It is also found that ANN is a powerful method and a feasible tool to estimate ultimate torque capacity of both normal and high strength concrete beams within the range of input parameters considered.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.6
no.6
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pp.855-864
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2011
In this paper, a nonlinear controller based on adaptive back-stepping method is proposed for high performance operation of IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor). First, in order to improve the performance of speed tracking a nonlinear back-stepping controller is designed. Since it is difficult to control the high performance driving without considering parameter variation, a parameter estimator is included to adapt to the variation of load torque in real time. In addition, for the efficiency of power consumption of the motor, controller is designed to operate motor with minimum current for maximum torque. The proposed controller is applied through simulation to the a 2-hp IPMSM for the angular velocity reference tracking performance and load torque volatility estimation, and to test the MTPA(Maximum Torque per Ampere) operation in constant torque operation region. The result verifies the efficacy of the proposed controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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