In this paper, a new speed sensorless induction motor scheme which can estimate rotor speed and rotor resistance simultaneously is presented. The rotor flux with a low frequency sinusoidal waveform is used to conduct on-line simultaneous estimation of the rotor speed and rotor resistance. Hence the proposed sensorless control method is robust to rotor resistance variations. Also, the control scheme has no current minor loop to determine voltage references. It contributes to good control performance at low speeds. Some simulation results supported by experiments are given to show the effectiveness of this method.
A new approach to the position sensor elimination of PM synchronous motor drives is presented in this study. Using the position sensing characteristics of PMSM itself, the actual rotor position as well as the machine speed can be estimated by adaptive flux observer and used as the feedback signal for the vector controlled PMSM drive. The adaptive speed estimation is achieved by model reference adaptive technique. The adaptive laws are derived by the Popov's hyperstability theory and the positivity concept. In order to verify the effectiveness of the proposed scheme, computer simulations are carried out for the actual parameters of a PM synchronous motor and the results well demonstrate that the proposed scheme provides a good estimation value of the rotor speed without mechanical sensor. It is also shown that the actual rotor position as well as the machine speed can be achieved under the variation of the magnet flux linkage. Since the flux linkages are estimated by the adaptive flux observer and used for the identification of the rotor speed, robust estimation of the rotor speed can be performed.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.49
no.1
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pp.48-53
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2000
The novel integration method with programmable high-pass filter is suggested in order to solve the problem of integration for stator flux estimation in a stator flux oriented direct vector controlled induction motor drive system. The dc offset in a pure integrator is eliminated using high-pass filter with fixed time constant, and then time constant of programmable high-pass filter is controlled with a inverter frequency for integration in a wide frequency range, considering phase lag and attenuation due to both the hardware low-pass filter and high-pass filter. The proposed method is verified with the experimental results implemented by 32-bit DSP.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.2
no.2
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pp.242-250
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1999
This paper presents an estimation scheme of the external torque applied on the motor by using measured motor input current when the IPM(Interior Permanent Magnet) rotor type BLDC motor operates with constant speed. In general, the BLDC motor is controlled by vector control method. If it could be operated at over critical speed, the control scheme must be modified to flux-weakening control method. The external torque applied on the motor using flux-weakening control method could not be calculated by conventional torque equation because the demagnetizing current Id exists in the motor input current. In this paper, the commonly used flux-weakening control method is studied and the modified torque estimation scheme is suggested. The estimation scheme has been verified by the simulations and experimental results.
Since parameter mismatch seriously impacts the efficiency and stability of induction motor drives, it is important to accurately estimate the rotor and stator resistance. This paper introduces a method to directly calculate the rotor flux that is independent of stator and rotor resistance and electrical angle. It is based on obtaining the rotor and stator resistance using the model reference adaptive system (MRAS) method. The method has a lower computation burden and less adaptation time when compared with other rotor resistance estimation methods. This paper builds three coordinate frames to analyze the rotor flux error and rotor resistance error. A number of implementation issues are also considered.
Theoretically, the magnetic helicity transport flux through the solar surface into the upper atmosphere can be estimated indefinitely precisely by magnetic field footpoint tracking if the observational resolution is infinitely fine, even with magnetic flux emergence or submergence. In reality, the temporal and spatial resolutions of observations are limited. When magnetic flux emerging or submerging, the footpoint velocity goes to infinity and the normal magnetic field vanishes at the polarity inversion line. A finite observational resolution thus generates a blackout area in helicity flux estimation near the polarity inversion line. It is questioned how much magnetic helicity is underestimated with a footpoint tracking method due to the absence of information in the blackout area. We adopt the analytical models of Gold-Hoyle and Lundquist force-free flux ropes and let them emerging from below the solar surface. The observation and the helicity integration can start at different emerging stages of the flux rope, i.e., the photospheric plane initially cuts the flux rope at different levels. We calculate the magnetic helicity of the flux rope below the photospheric level, which is eventually to emerge, except the helicity hidden in the region to be swept by the blackout area with different widths. Our calculation suggests that the error in the integrated helicity flux estimate is about half of the real value or even larger when small scale magnetic structures emerge into the solar atmosphere.
Meteorological and flux data measured from semiarid watersheds (Lucky Hills and Kendall) during the summer rainy and winter periods were used to study the sensitivity of the those variables used in the estimation of evapotranspiration rates. Relative sensitivity was examined to compare the importance of four meteorological and flux variables (net radiation wind speed, air temperature, and relative humidity) on Penman potential evapotranspiration (PET) estimation. The study results show that variations in Penman PET rates during the summer rainy period at both watersheds appears to be controlled by air temperature adn net radiation. During the winter period at both watersheds, wariations in Penman PET rates appears to be controlled by relative humidity and air temperature.
This paper introduces a new rotor position estimation algorithm for the SRM based on the magnetizing curves of aligned and unaligned rotor positions. The flux linkage is calculated by the measured data from phase voltage and phase current and the calculated data are used as the input of magnetizing profiles for rotor position detection. Each of the magnetizing profiles consisted of the methods using the neural network and fuzzy algorithm And also the optima phase is selected by phase selector. To demonstrate the promise of this approach the proposed rotor position estimation algorithms are verified by the experiment results or variable spee range.
In a one-dimensional heat conduction domain with heated and insulated walls, an integral approach is proposed to estimate time-dependent boundary heat flux without internal measurements. It is assumed that the expression of the heat flux is not known a priori. Hence, the present inverse heat conduction problem is classified as a function estimation problem. The spatial temperature distribution is approximated as a third-order polynomial of position, whose four coefficients are determined from the heat fluxes and the temperatures at both ends at each measurement. After integrating the heat conduction equation over spatial and time domain, respectively, a simple and non-iterative recursive equation to estimate the time-dependent boundary heat flux is derived. Several examples are introduced to show the effectiveness of the present approach.
Conventional adaptive speed estimators cannot avoid the influence of the non-linear inductance variation under the saturation conditions. Without speed sensors, it is difficult to identify the inductance variation using a reactive power mode because the model contains a term of the rotor speed. In this paper, we propose a novel speed estimator having hybrid architecture in order to estimate both the rotor speed and the inductance variation simultaneously when the motor flux is saturated. Proposed estimator consists of the error between the flux obtained from the stator voltage equation and the flux estimated from the rotor flux observer. Introducing a new correction term into the estimator increases the estimation ability of the conventional speed estimator even though the motor flux is saturated. The convergence of the speed estimation error is examined by simulation Furthermore, the experimental results show the validity of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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