본 논문에서는 MATLAB/SIMULINK와 dSPACE DS1104보드를 이용하여 유도전동기의 간접백터제어 알고리즘을 구현하였다. 유도전동기의 간접벡터제어를 위한 전체 시스템 모델은 SIMULINK 그래픽 모델과 dSPACE DS1104 R&D Control 보드의 Real Time Interface(RTI)를 이용하여 구현한 후에 실험을 수행하였다. 벡터제어를 위해서 전동기 전류의 측정은 16kHz로 측정하였고, 측정된 전류를 이용하여 8Hz로 전류제어기, 4kHz로 속도제어기를 구현하였다. MATLAB과 dSPACE 보드의 컴파일러가 설계된 그래픽 모델의 C source 파일과 object 파일을 자동으로 생성시켜주기 때문에 추가적인 프로그램의 coding 없이 실제 시스템의 시뮬레이션과 실험을 동시에 수행할 수 있으며 원하는 제어성능을 얻을 수 있다.
This paper proposes a speed control system based on a fuzzy logic approach, integrated with a simple and effective adaptive algorithms. And this paper attempts to provide a thorough comparative insight into the behavior of induction motor drive with PI, direct and improved fuzzy speed controller. A indirect vector controlled induction motor is simulated under varying operating condition. The validity of the comparative results is confirmed by simulation results for induction motor drive system.
The induction motor is a high-efficiency machine when working close to its rated operation point. This paper uses a simple induction motor model that includes iron losses. The model, which only requires the knowledge of conventional induction motor parameters, is referred to a field-oriented frame. At steady-state light-load condition the minimum point of the input power can be found with the condition that it is possible to obtain the same torque with different combinations of flux and current values. Using the minimum point. the drive system with the proposed efficiency optimization controller can be controlled easily. Simulation and experimental results show the effectiveness of the control strategy proposed for an induction motor drive.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.9
no.4
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pp.397-404
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2004
This paper proposes a variable speed control scheme of grid-connected wind power generation systems using cage-type induction generators. The induction generator is operated in indirect vector control mode, where the d-axis current controls the excitation level and the q-axis current controls the generator torque, by which the speed of the induction generator is controlled according to the variation of the wind speed In order to produce the maximum output power. The generated power flows into the utility grid through the back-to-back PWM converter. The line-side converter controls the dc link voltage by the q-axis current control and can control the line-side power factor by the d-axis current control. Experimental results are shown to verify the validity of the proposed scheme.
This paper presents an optimal efficiency control for the inverter fed induction machine system using neural network. The motor speed and the load torque vary the efficiency characteristics of an induction motor. The optimal slip frequency has nonlinearity varied by the load torque as well as the motor speed. The induction motor is driven using the inverter system and the indirect vector control method which input is slip frequency. The neural network for estimating the optimal slip frequency has two input layer(the motor speed and the load torque) and one output layer(the optimal slip frequency that minimize the input power). Learning algorithm of the neural network is the back-propagation. Using the equivalent circuit including the nonlinearity of the induction motor, the loss reduction is analyzed quantitatively. Experimental results are shown noticeable power savings by proposed scheme in high speed and light load conditions.
To acquire a performed and practical solution that is free from chattering, this study proposes the use of an adaptive super-twisting algorithm to drive a single-phase induction motor. Partial feedback linearization is applied before using a super-twisting algorithm to control the speed and stator currents. The load torque is considered an unknown but bounded disturbance. Therefore, a time-varying switching gain that does not require prior knowledge of the disturbance boundary is proposed. A simple sliding surface is formulated as the difference between the real and desired trajectories obtained from the indirect rotor flux oriented control strategy. To illustrate the effectiveness of the proposed control structure, an experimental setup around a digital signal processor (dS1104) is developed and several tests are performed.
The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.9
no.6
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pp.57-64
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1995
This paper deals with the modeling and simulation to control the torque and speed of an induction motor using field-oriented control methods. Rotor flux is estimated using the indirect sensing method based on the rotor circuit equation in the synchronously rotation reference frame, and slip angle and rotor position are calculated from rotor angular velocity and stator current. As results of modeling and digital simulation with a voltage source inverter, it is shown that the proposed scheme gives good static and dynamic performance to the induction motor drive.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.4
no.2
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pp.201-208
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1999
This paper presents the degradation of the system performance according to the vmiation of the rotor time constant. The algorithm for the on-line estimation of rotor time constant is proposed. which is applied to the consistent relationship between the tangent torque angle of the synchronous reference frame and that of stationary reference f frame. For the purpose of the validity of proposed algorithm. the computer simulation and the experiments have been p performed.
In this study, the full-state flux observer is designed in the synchronous DQ-frame and the speed adaptation rule is derived by using the MRAS(Model Reference Adaptive System) theory. In this rule, the induction motor becomes a reference model and the flux observer is taken as a adjustable model. A guideline of the adaptation gain is investigated for the precise and stable speed adaptation and the proposed scheme is compared with the conventional one designed in the stationary DQ-frame.
This Paper Presents the identification of rotor time constant using Neural Network. The difference between the rotor time constant of a controller and the actual one causes the degradation of motor performance in indirect vector control scheme. The actual value is varied by heating of motor, so on-line tuning method is necessary. Therefore, the identification using Neural Network is used in this paper. The simulation using Matlab/Simulink shows that the proposed method suitably identifies the rotor time constant in the steady state
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[게시일 2004년 10월 1일]
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