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 artificial intelligent(AI) controller. 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 AI controller. This paper is proposed speed control of IPMSM using learning mechanism fuzzy neural network(LM-FNN) and estimation of speed using artificial neural network(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 experimental results to verify the effectiveness of AI controller.
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.
본 논문은 AIPI 및 ANN에 의한 SynRM 드라이브의 최대토크 제어를 제시한다. 본 논문은 인버터의 정격 전압과 전류의 한계 조건을 고려하여 전 속도영역에서 최대토크제어를 제시한다. 속도에 따라 각 제어모드에서 최대토크를 발생하기 위한 최적의 전류값을 계산하고. 계산된 최적전류를 이용하여 최대토크 제어를 수행한다. 제시된 최대토크 제어 알고리즘은 AIPI와 ANN 제어기와 함께 SynRM 드라이브에 적용하여 동작특성을 분석하고 그 타당성을 제시한다.
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. In this paper maximum torque control of IPMSM drive using artificial intelligent(AI) controller is proposed. 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 AI controller. This paper is proposed speed control of IPMSM using adaptive learning mechanism fuzzy neural network(ALM-FNN) and estimation of speed using artificial neural network(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 ALM-FNN and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper is proposed the experimental results to verify the effectiveness of AI controller.
To obtain a robustness which is one of important characteristics needed in servo drive, the sliding mode control method is used as a control strategy. However, the undesired phenomenon of chattering is a serious problem. In this paper, an adaptive chattering alleviation algorithm for variable structure system control is proposed to solve this serious problem. Digital controller using the theory of chattering alleviation control is applied to the position control problem of an induction motor system. Comparisons of this algorithm with other variable structure system control algorithms indicate that the chattering can be alleviated. This controller is implemented using IBM-PC(8088 CPU) which controls current controlled PWM inverter consisted of IGBT as a switching device to drive motor.
This paper deals with PWM patterns for harmonic reduction in inverter fed traction motors and the gear changing techniques for the variable speed drive of traction motor. GTOs are used as switching device of inverter because traction motor is a large load. To derive PWM rattern which can minimize the harmonics with the limited switching frequency, the output current and torque characteristic of SPWM and SHE PWM was analyzed. GTO inverter used for traction motor drive includes harmonics in the output current and torque by the limitation of switching frequency. However, the hybrid PWM method that adopt SPWM in the range of low frequency and SHE PWM in upper frequency range can achieve less harmonic characteristics in GTO inverters. If the traction motor is driven in variable speed by the proposed PWM pattern, 7 times of gear changing is needed. At the instant of the mode change, magnetic flux and torque may be altered and the large current flow. To reduce such an undesirable transient behavior, it is also presented the technique for the gear changing of inverter fed traction motor drive operated with the hybrid PWM. The results are verified by simulations and experiments.
본 논문에서는 일정 토크영역에서 승압형 PFC 컨버터와 직접토크제어(DTC) 방법을 사용하여 BLDC 모터의 구동 시스템을 DSP(TMS320F2812)로 구현하였다. 기존의 6단계 PWM 전류제어와 달리 미리 정한 샘플시간 마다 간단한 look-up 표로부터 2상 도통 모드에 대한 인버터의 전압 상태 벡터를 설정함으로써 원하는 전류파형을 만들었으며 이로부터 기존의 전류제어기보다 훨씬 빠른 토크 응답특성을 얻을 수 있었다. 또한 BLDC 모터의 비 이상적인 사다리형 역기전력에 의해 발생되는 저주파 토크변동을 저감하기 위하여 위치 loop-up 표를 사용하였다. 아울러 역률을 보정하기 위해 승압형 PFC 컨버터를 구성하였고 이 때 전파 정류된 입력전압과 출력전압, 인덕터의 전류에 의해 평균전류모드 제어 방식으로 80 kHz마다 PWM 듀티(duty)가 조절 되도록 하였다. 이와 같이 복잡한 제어 알고리즘은 초고속 DSP의 출현으로 PFC와 DTC 알고리즘이 동시에 제어가 가능하며, 본 논문에서는 DTC 알고리즘을 구현할 때 DSP의 일반 범용의 출력포트를 사용하여 구현하였고 단지 PFC에서만 1개의 PWM을 사용하여 디지털 제어기를 구현하였다. 실험을 통해 DTC 알고리즘과 PFC 컨버터를 이용한 BLDC 모터 구동 시스템의 타당성과 효용성을 보였고, 실험결과로부터 PFC 컨버터를 사용하지 않았을 때는 역률이 약 0.77이었으나 PFC 컨버터를 사용하였을 때는 부하변동에 관계없이 약 0.9997로 크게 향상됨을 확인하였다.
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.
This paper proposes a design of stepper motor control in microstep driven mode using FPGA (Field Programmable Gate Array) for hardware implementation. The methods to drive stepper motor in microstep excitation mode are to control of the controlling currents in each phase windings of stepper motor with reference signals. These reference signals are used for controlling the current levels, the required variation of current levels with rotor position can be obtained from the ideal linear or sinusoidal approximations to the static torque-displacement ($T-{\theta}$) characteristic curve. In addition, the hardware implementation of stepper motor controller can be designed uses VHDL (Very high speed integrated circuits Hardware Description Language) and synthesis using an Altera FPGA, FLEX10K family, EPF10K20RC240-4 device as target technology and use MAX+PlusII program for overall development. A multi-stack variable-reluctance stepper motor of Sanyo Denki is used in the experiments.
Individual DC voltage balance problem is an inherent issue for cascaded H-bridge (CHB) based converter. When the CHB-based static synchronous compensator (STATCOM) is operating at zero current mode, the software-based individual DC voltage balancing control techniques may not work because of the infinitesimal output current. However, the different power losses of each cell would lead to the individual DC voltages unbalance. The uneven power losses on the local supplied cell-controllers (including the control circuit and drive circuit) would especially cause the divergence of individual DC voltages, due to their characteristic as constant power loads. To solve this problem, this paper proposes an adaptive voltage balancing module which is designed in the cell-controller board with small size and low cost circuits. It is controlled to make the power loss of the cell a constant resistance load, thus the DC voltages are balanced in zero current mode. Field test in a 10kV STATCOM confirms the performance of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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