본 논문은 부하에 대한 빠른 응답 특성을 보이는 새로운 SRM 구동 토폴로지를 제안하였다. PI 제어기 출력이 포화될 때 windup 현상이 나타나고 그 결과로 성능이 저하된다. 따라서 전동기의 가변속 제어 성능을 위해 가속 시에는 개선된 Anti-Windup PI 제어기만을 사용하고 감소 시에는 추가로 부하의 특성을 고려하여 braking 동작을 사용하였다. 시뮬레이션 및 실험 결과는 속도 성능면에서 제안된 방식이 종래의 다른 제어 방식에 비해 우수함을 보여 준다.
Commencing with incandescent light bulbs, every load today creates harmonics. Unfortunately, these loads vary with respect to their amount of harmonic content and their response to problems caused by harmonics. The prevalent difficulties with harmonics are voltage and current waveform distortions. In addition, Electronic equipment like computers, battery chargers, electronic ballasts, variable frequency drives, and switching mode power supplies generate perilous amounts of harmonics. Issues related to harmonics are of a greater concern to engineers and building designers because they do more than just distort voltage waveforms, they can overheat the building wiring, cause nuisance tripping, overheat transformer units, and cause random end-user equipment failures. Thus power quality is becoming more and more serious with each passing day. As a result, active power filters (APFs) have gained a lot of attention due to their excellent harmonic compensation. However, the performance of the active filters seems to have contradictions with different control techniques. The main objective of this paper is to analyze shunt active filters with fuzzy and pi controllers. To carry out this analysis, active and reactive current methods ($i_d-i_q$) are considered. Extensive simulations were carried out. The simulations were performed under balance, unbalanced and non sinusoidal conditions. The results validate the dynamic behavior of fuzzy logic controllers over PI controllers.
The Korean Superconducting Tokamak Advanced Research (KSTAR) tokamak device is being constructed to perform long-pulse, high-beta, advanced tokamak fusion physics experiments. The long-pulse operation requires the non-inductive current drive system such as the Lower-Hybrid Current Drive (LHCD) system. The LHCD system drives the non-inductive plasma current by means of C-band RF with 2-MW CW power and 5-GHz frequency. For the LHCD test experiments, an RF test system is developed. It is composed of a 5-GHz, 1.5-MW pulsed magnetron and a compact pulse modulator with $4\;{\mu}s$ of pulse width. The pulse modulator provides the maximum output voltage of 45 kV and the maximum current of 90 A. It is composed of 7 stages of Pulse Forming Network (PFN), a thyratron tube (E2V, CX1191D), and a pulse transformer with 1:4 step-up ratio. In this paper, the detailed design and the performance test of the pulse modulator are presented.
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.
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.
Payam, Amir Farrokh;Hashemnia, Mohammad Naser;Fai, Jawad
Journal of Power Electronics
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제11권5호
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pp.719-725
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2011
This paper describes a novel Direct Torque Control (DTC) method for adjustable speed Doubly-Fed Induction Machine (DFIM) drives which is supplied by a two-level Space Vector Modulation (SVM) voltage source inverter (DTC-SVM) in the rotor circuit. The inverter reference voltage vector is obtained by using input-output feedback linearization control and a DFIM model in the stator a-b axes reference frame with stator currents and rotor fluxes as state variables. Moreover, to make this nonlinear controller stable and robust to most varying electrical parameter uncertainties, a two layer recurrent Artificial Neural Network (ANN) is used to estimate a certain function which shows the machine lumped uncertainty. The overall system stability is proved by the Lyapunov theorem. It is shown that the torque and flux tracking errors as well as the updated weights of the ANN are uniformly ultimately bounded. Finally, effectiveness of the proposed control approach is shown by computer simulation results.
A sensorless control strategy for permanent magnet synchronous motors is presented in this paper. A speed control scheme based on the measurement and observation of stator current, voltage. and flux vector is proposed. Two phase voltages and two stator currents are measured and processed in discrete form in DSP. The rotor position and speed are estimated through the stator flux and its derivative estimation. Flux and its derivative are calculated in the stationary reference frame and used to estimate the speed and position. The rotor position angle is then used in a microcontroller to produce the appropriate stator current command signals for the hysteresis current controller of the inverter. The closed-loop speed control has been shown to be effective from standstill to rated speed. Moreover, a flux drift problem caused by the integration can be eliminated so that a stable sensorless starting and running operation can be achieved. Computer simulation and experimental results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.
본 논문에서는 유도전동기의 가변속 구동시 제어성능이 우수한 직접빽터 제어시스템에 관하여 연구하였다. 벡터제어시 펼요한 전동기의 자속정보는 궤환제어의 장점이 있는 자속연산형을 사용하여 구하였으며, 이때의 모델은 회전자 회로의 전류모델 방식을 이용하였다. 또한 회전자 좌표계에서의 자속관측기를 구성하여 고정 자 좌표계 사용시 나타날 수 있는 d-q축 간섭현상 및 이산화의 오차를 경감시켰다. 디지털 시율레이션올 통하여 원활한 제어특성이 나타남을 입증하였으며 고성능 DSP소자 및 고속 IGBT를 채용한 인버터 드라이브 시스템을 구현하여 그 특성을 확인하였다.
This paper is proposed an efficiency optimization control algorithm for a synchronous reluctance motor which minimizes the copper and iron losses. The design of the speed controller based on adaptive fuzzy-neural networks(AFNN) controller that is implemented using fuzzy control and neural networks. There exists a variety of combinations of d and q-axis current which provide a specific motor torque. The objective of the efficiency optimization controller is to seek a combination of d and q-axis current components, which provides minimum losses at a certain operating point in steady state. It is shown that the current components which directly govern the torque production have been very well regulated by the efficiency optimization control scheme. The proposed algorithm allows the electromagnetic losses in variable speed and torque drives to be reduced while keeping good torque control dynamics. The control performance of the hybrid artificial intelligent controller is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm.
An induction motor operated with a conventional direct self controller(DSC) shows a sluggish response during startup and under changes of torque command. Fuzzy logic controller(FLC) is used in conjection with DSC to minimize these problems. A FLC chooses the switching states based on a set of fuzzy variables. Flux position, error in flux magnitude and error in torque are used as fuzzy state variables. Fuzzy rules are determinated by observing the vector diagram of flux and currents. This paper proposes hybrid fuzzy controller for direct torque control(DTC) of induction motor drives. The speed controller is based on adaptive fuzzy learning controller(AFLC), which provide high dynamics performances both in transient and steady state response. Flux position, error in flux magnitude and error in torque are used as FLC state variables. The speed is estimated with model reference adaptive system(MRAS) based on artificial neural network(ANN) trained on-line by a back-propagation algorithm. This paper is controlled speed using hybrid fuzzy controller(HFC) and estimation of speed using ANN. The performance of the proposed induction motor drive with HFC controller and ANN is verified by analysis results at various operation conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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