제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.708-713
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1994
A new flux observer based vector control system of an induction motor is constructed by using an observer in which the commanded stator currents are used to estimate the rotor flux. In this system, the flux observer is formulated by using a model of induction motor in a stationary coordinate system. By considering an observer of induction motor in a fixed co-ordinate system located on its secondary flux, a slip frequency controlled type of vector control system is also proposed. From these control schemes, the relation between the conventional slip frequency controlled type system and the observer based one is clarified. The steady-state error of the developed torque which is caused by the parameter change of induction motor is analyzed and discussed for the selection of observer gains. The poles of the observer error dynamics and those of the observer based vector control system are calculated analytically by neglecting the machine parameter change. In order to analyze the robust stability, a linear model of the observer based vector control system is proposed taking into account the machine parameter change. By using this model, the trajectories of the poles and zeros of the torque transfer function are computed and discussed. To test validity of the theoretical analysis, experiments are conducted by using a digital signal processor (TMS320C30) and a current controlled voltage source PWM inverter.
Kim Min-Huei;Kim Nam-Hun;Choi Kyeong-Ho;Kim Dong-Hee;Hwang Dong-Ha
전력전자학회:학술대회논문집
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전력전자학회 2001년도 Proceedings ICPE 01 2001 International Conference on Power Electronics
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pp.355-359
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2001
This paper presents an implementation of digital control system of speed sensorless for Reluctance Synchronous Motor (RSM) drives with DTC. The control system consists of stator flux observer, rotor position/speed/torque estimator, two hysteresis band controllers, an optimal switching look-up table, IGBT voltage source inverter, and TMS320C31 DSP controller by using fully integrated control software. The stator flux observer is based on the combined voltage and current model with stator flux feedback adaptive control that inputs are current and voltage sensing of motor terminal with estimated rotor angle for wide speed range. The rotor position is estimated by observed stator flux-linkage space vector. The estimated rotor speed is determined by differentiation of the rotor position used only in the current model part of the flux observer for a low speed operating area. It does not require the knowledge of any motor parameters, nor particular care for motor starting, In order to prove the suggested control algorithm, we have a simulation and testing at actual experimental system. The developed sensorless control system is shown a good speed control response characteristic results and high performance features in 50/1000 rpm with 1.0Kw RSM having 2.57 ratio of d/q reluctance.
This paper presents a high-performance control system for Reluctance Synchronous Motor (RSM) drives with direct torque control (DTC). The system consist of stator flux observer, rotor position/speed estimator, torque estimator, two hysteresis band controllers, an optimal switching look-up table, IGBT voltage source inverter, and F240/C31DSP controller by using fully integrated control software. The stator flux observer is based on the combined voltage and current model with stator flux feedback adaptive control that inputs are current and voltage sensing of motor terminal with estimated rotor angle for wide speed range. The rotor position is estimated by the observed stator flux-linkage space vector. The estimated rotor speed can be determinated by differentiation of the rotor position used only in the current model part of the flux observer for a low speed operating area. To prove the suggested control algorithm, we have a simulation and testing at actual experimental system. The developed digitally high-performance position sensorless control system are shown a good motion control response characteristic results and high performance features using 1.0Kw RSM.
this paper presents an implementation of digital control system of speed sensorless for Reluctance Synchronous Motor (RSM) drives with direct torque control (DTC). The problem of DTC for high-dynamic performance RSM drive is generating a nonlinear torque due to a saturated nonlinear inductance curve with various load currents. The control system consists of stator flux observer, compensating inductance look-up table, rotor position/speed/torque estimator, two hysteresis band controllers, an optimal switching look-up table, IGBT voltage source unverter, and TMS320C31 DSP controller. The stator flux observer is based on the combined voltage and current model with stator flux feedback adapitve control that inputs are the compensated inductances, current and voltage sensing of motor terminal with estimated rotor angle for wide speed range. The rotor position is estimated rotor speed is determined by differentiation of the rotor position used only in the current model part of the flux observer for a low speed operation area. It does not requrie the knowledge of any montor paramenters, nor particular care for moter starting, In order to prove the suggested control algorithm, we have simulation and testing at actual experimental system. The developed sensorless control system is showing a good speed control response characterisitic result and high performance features in 20/1500 rpm with 1.0Kw RSM having 2.57 ratio of d/q reluctance.
This paper presents a digital speed sensorless control system for Reluctance Synchronous Motor (RSM) drives with direct torque control (DTC). The system consist of stator flux observer, rotor speed estimator, torque estimator two hysteresis band controllers, an optimal switching look-up table. IGBT voltage source inverter, and TMS320C31DSP controller by using fully integrated control software. The stator flux observer is based on the combined voltage and current model with stator flux feedback adaptive control that inputs are current and voltage sensing of motor terminal with estimated rotor angle for wide speed range. The rotor speed is estimated by the observed stator flux-linkage space vector. The estimated rotor speed can be determinated by differentiation of the rotor position used only in the current model part of the flux observer for a low speed operating area. In order to prove the suggested speed sensorless control algorithm. There are some simulation and testing at actual experimental system. The developed digitally high- performance speed sensorless control system are shown a good speed control response characteristic results and high Performance features using 1.0Kw RSM.
본 논문에서는 적응 속도 관측기를 사용한 유도전동기의 센서리스 슬라이딩 모드 제어 방법을 제안하였다. 제어 목적은 엔코더를 대신하여 적응 속도 관측기를 적용하고, 전류 제어기에 포함된 파라미터 변화와 외란으로 인한 오차를 슬라이딩 모드 전류 제어기를 사용하여 제거하는 것이다. 제어 시스템에 적용된 슬라이딩 모드 전류 제어기와 적응 속도 관측기의 안정도는 Lyapunov 안정도 판별법을 이용하여 해석하였다. 제안한 제어 시스템의 성능은 Matlab Simulink를 사용한 모의 실험으로 증명되며, 유도전동기를 사용한 실험 결과를 통하여 실현 가능성을 확인하였다.
A new control method for precision robust position control of a PMSM (Permanent Magnet Synchronous Motor) using asymptotically stable adaptive load torque observer is presented in the paper. Precision position control is obtained for the PMSM system approximately linearized using the field-orientation method. Recently, many of these drive systems use the PMSM to avoid backlashes. 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 observer 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 experimental results are presented in the paper using DSP TMS320c31.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제11B권2호
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pp.51-58
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2001
This paper proposes a new strategy to estimate the rotor flux of an induction machine for the direct field oriented control. Electrical model of the induction machine presents the basic idea based on observer structure, which is composed of voltage model and current model. But the former has the defects in low speed range, the latter has the defects of sensitivity to machine parameters. In spite of these shortcomings, the closed loop flux observer based on two models has been prevalent estimation method for the direct field oriented control. In this paper, generalized analysis method named "observer characteristic function method"is proposed to analyze the kinds of the linear flux observers in unified form. With the observer characteristic function, the estimated rotor flux error involved in the classical methods can be easily clarified. Moreover, the novel rotor flux observer based on this analysis is also presented and the effectiveness of the observer has been verified by the simulation and experimental results.
The Modular Multilevel Converter (MMC) has emerged as a key component in HVDC systems due to its ability to efficiently transmit large amounts of power over long distances. In such systems, accurate estimation of the MMC capacitor voltage is of utmost importance for ensuring optimal system performance, stability, and reliability. Traditional methods for voltage estimation may face limitations in accuracy and robustness, prompting the need for innovative approaches. In this paper, we propose a novel distributed neural network observer specifically designed for MMC capacitor voltage estimation. Our observer harnesses the power of a multi-layer neural network architecture, which enables the observer to learn and adapt to the complex dynamics of the MMC system. By utilizing a distributed approach, we deploy multiple observers, each with its own set of neural network layers, to collectively estimate the capacitor voltage. This distributed configuration enhances the accuracy and robustness of the voltage estimation process. A crucial aspect of our observer's performance lies in the meticulous initialization of random weights within the neural network. This initialization process ensures that the observer starts with a solid foundation for efficient learning and accurate voltage estimation. The observer iteratively updates its weights based on the observed voltage and current values, continuously improving its estimation accuracy over time. The validity of proposed algorithm is verified by the result of estimated voltage at each observer in capacitor of MMC.
The main purpose of this paper is to describe a DTC (direct torque control) method for four-switch brushless dc motor (BLDCM) drive. In the method, a novel voltage space vector modulation scheme, an optimal switching table, and a flux observation method are proposed. Eight voltage vectors are summarized, which are selected to control BLDCM in SVPWM pattern, and an optimal switching table is proposed to improve the torque distortion caused by midpoint current of the split capacitors. Unlike conventional flux observers, this observer does not require speed adaptation and is not susceptible to speed estimation errors, especially, at low speed. Global asymptotic stability of the flux observer is guaranteed by the Lyapunov stability analysis. DC-offset effects are mitigated by introducing a PI component in the observer gains. This method alleviates the undesired current and torque distortion which is caused by uncontrollable phase. The correctness and feasibility of the method are proved by simulation and experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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