This paper presents a new robust sensorless control system for high performance induction motor drives fed by a matrix converter with variable structure. The lumped disturbances such as parameter variation and load disturbance of the system are estimated by a variable structure approach based on model reference adaptive scheme. A Reduced Order Extended Luenberger Observer(ROELO) is also employed to bring better responses at the low speed operation. Experimental results are shown to illustrate the performance of the proposed system.
본 논문에서는 전 속도 영역에서 안정적인 자속추정이 가능한 유도전동기 자속추정방법을 제안 하였다. 제안된 방법은 전압, 전류, 속도 등의 정보를 통하여 자속각을 연산하는 유도전동기 직접벡터제어방식을 이용하였다. 유도전동기 벡터제어에 있어서 자속정보는 필수적이기 때문에 정확한 자속을 추정하기 위한 방법으로 저속영역에서 는 전류모델 자속 추정기를, 고속영역에서는 전압모델 자속 추정기를 각각 이용함으로써 전 속도영역에서 정확한 자속을 추정할 수 있었다. 또한 기본적인 속도, 전류, 자속제어기는 PI제어기를 이용하였으며, 각각의 적분에 의한 오차를 보상하기 위하여 Anti-windup PI 제어기를 추가하였다. 제시한 제어기의 타당성을 알아보고자 Matlab / simulink를 이용하여 전류모델, 전압모델 자속 추정기를 설계하여 정확한 자속추정이 이루어짐을 확인하였으며, 유도 전동기 벡터제어 시 간접벡터와 직접벡터방식의 파라미터 영향에 따른 분석을 통해 보다 정밀한 제어가 이루어짐을 확인하였다. 이와 같은 시뮬레이션 결과를 분석 하여 제시한 알고리즘의 타당성을 입증하였다.
전기자극을 이용한 청각시스템의 진단 및 치료방법에 대하여 많은 연구가 수행되어 왔으나 전기자극이 청각 시스템을 통하여 전달되어지는 과정에 대한 이해가 부족하였기 때문에 표준화된 방법이나 이론적인 배경이 없이 자극조건이 선택되어져 왔다. 따라서 본 연구에서는 실험동물에 이명을 유발시킨 상태에서 전기자극이 어떠한 영향을 미치는 가를 ABRrhk ECochG의 변화를 통해서 관찰하고자 한다. 본 연구에서는 9마리의 guinea pig를 Jastreboff 이명 유발 모델에 다라 salicylate를 이용하여 이명을 유발시킨후 전기자극을 가한 5마리를 실험군(A) 으로하고, 대조군(B)으로는 전기자극을 가하지 않은 4마리의 guinea pig를 대상으로 실험을 실시하였다. 실험조건은 이명유발 이전과 이명유발 1시간, 6시간, 12시간 후로 구분하였고, 각 실험조건에서 ABR과 ECochG를 검출하여 각 파형을 rms 값을 기준으로 정규화한 후 자기상관계수를 계산하여 전기자극을 인가하였을 때의 값들의 변화를 관찰하였다. 그 결과 ABR의 경우에는 이명이 유발된 상태에서 6시간 이후의변수 갑싱 급격히 증가하였다가 12시간이 되면서 최초의 상태로 돌아가고, 전기자극을 인가하였을 때는 이명유발 이전 상태에서의 값을 계속 유지하고 있었다. 그리고, ECochG의 경우에는 전기자극의 효과가 12시간 이후에 나타남을 확인하였다. 즉, 본 실험을 통하여 이명유발 모델에 전기자극을 인가하였을 때의 효과를 ABR과 ECochG 상관분석을 통하여 확인하였다.
To effectively cope with a complexity of kinematic metrology due to workspace enlargement of the planar stage, the linear induction motor is suggested as its new driving source. Especially, the linear induction motor under uniform plate type of secondary doesn't inherently have a periodical force ripple which is generally shown in the brushless DC motor. But, it presents a poor transient characteristic at zero or low speed zone owing to time delay of flux settling, resulting in slow response. To improve the servo property of linear induction motor and apply successfully it to the precision stage, this paper discusses a modified vector control methodology. The controller has a novel input form, fixed d-axis current, q-axis current and forward-fed DC current, to control thrust force and normal force of the linear induction motor independently. Influence of the newly introduced input and the feasibility of controller are validated experimentally.
The paper describes a robust adaptive control algorithm for induction motor drive without speed sensor at low speed range. The control algorithm use only current sensors in a space vector pulse width modulation within loop control with rotor speed estimation and voltage source inverter. On-line rotor speed estimation is based on utilizing parallel model reference adaptive control system. MRAC of the modified flux model for flux and rotor speed estimator uses dual-adaptation mechanism, ${\omega}_r$ and ${\omega}_e$ scheme. The estimated flux components in the model can be compensated from the effects of offset errors on pure integrals. It can be compensated to the parameter variations and torque fluctuation with speed estimation in less then 10 rad/sec. In a simulation, the proposed induction motor control algorithm without speed sensor at very low speed range are shown to operate very well in spite of variable rotor time constant and fluctuating load without change the controller parameters. The suggested control strategy and estimation method have been validated by simulation study, and it proposed the designed system for the implementation using TI320C31 DSP/ASIC controller.
본 논문에서는 자기지전류 탐사법에 대한 3차원 이상체의 모형 반응 결과를 분석하였다. 분석에 이용된 3차원 모형은 비전도성 배경 매질 내에 전도성 고립이상체가 존재하는 모형과, 같은 모형에 전도성 표토층을 추가한 모형이다. 지하의 전도성 이상체에 의한 겉보기 전기비저항 이상에는 뚜렷한 주파수 의존성이 존재하며, 이는 이상체 주변에 발생되는 전류 집중 및 유도 전류 거동의 주파수 의존성 때문이다. 지표에서 tipper와 induction vector의 반응에도 뚜렷한 주파수 의존성이 존재하였으며, 그 외에도 tipper와 induction vector의 반응은 이상체의 위치와 직접적인 연관성이 존재하였다. 또한, 2차원 탐사를 가정하여 한 측선에서 겉보기 전기비저항과 위상, induction vector를 분석하면, 3차원 이상체의 존재 여부 및 위치 파악에 도움을 줄 것으로 판단되었다. 전도성 표토층을 추가한 모형의 반응은 대체적으로 고립이상체 모형의 반응과 비슷한 양상을 나타내었지만, 전도성 표토층의 영향으로 이상체에 의한 반응의 크기가 감소하였으며, 이상체의 영향이 나타나는 영역도 크게 감소하였다. 위와 같이 본 연구에서 논의된 3차원 모형 반응에 대한 분석 결과 및 그 방법은 지하 구조의 3차원 반응의 이해와 MT 탐사 자료의 해석에 효과적인 지침이 될 것으로 생각된다.
This paper presents a neural network based self-tuning fuzzy PID control scheme with variable learning rate for sensorless vector controlled induction motor drives. MRAS(Model Reference Adaptive System) is used for rotor speed estimation. When induction motor is continuously used long time. its electrical and mechanical parameters will change, which degrade the performance of PID controller considerably. This paper re-analyzes the fuzzy controller as conventional PID controller structure, introduces a single neuron with a back-propagation learning algorithm to tune the control parameters, and proposes a variable learning rate to improve the control performance. The proposed scheme is simple in structure and computational burden is small. The simulation using Matlab/Simulink and the experiment using DS1102 board show the robustness of the proposed controller to parameter variations.
This paper proposes a new compensation algorithm for stator resistance that is crucial for improving the direct vector control performance of an induction motor. This algorithm is based on the flux estimator that is derived from the stator voltage equation. Since a flux estimator is dependent on the stator resistance, a flux error originates from the variation of the stator resistance. This parameter mismatch in the estimator thereafter affects the flux and torque response. Accordingly, a new compensator has been designed to offset this degradation in the responses. The proposed compensator is very simple to implement and does not require any modifications to the motor model or any special interruptions of the controller. The value of the stator resistance is attained in real time through measuring the terminal voltage and current. The effectiveness of the proposed scheme has been confirmed through both simulation and experimentation.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권2호
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pp.128-133
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2010
This paper presents a method for estimating the parameters of dynamic models for induction motor dominating loads. Using particle swarm optimization, the method finds the adequate set of parameters that best fit the sampling data from the measurement for a period of time, minimizing the error of the outputs, active and reactive power demands and satisfying the steady-state error criterion.
This paper presents a static circuit model for static ant dynamic simulation of induction motors and identification of motor parameters. Instead of usual T-circuits, equivalent ${\pi}$-circuit has been proposed so that power Inputs into motor terminals can very easily calculated with very well known load flow method. It has been shown that, with wide range variation of applied voltage and frequency, successful static simulations can be performed and further the proposed static model can be used to simulate dynamic characteristics. Finally it is shown also that motor parameters can easily be identified based on the proposed static circuit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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