Induction motors are widely used in industrial processes since they offer a very high degree of reliability. But like any other machine, they are vulnerable to faults, which if left unmonitored, might lead to an unexpected interruption at the industrial plant. Therefore, the condition monitoring of the induction motors have been a challenging topic for many electrical machine researchers. Indeed, the effectiveness of the fault diagnosis and prognosis techniques depends very much on the quality of the fault features selection. However, in induction-motor drives, rotor defects are the most complex in terms of detection since they interact with the supply frequency within a restricted band around this frequency, especially in the no-loaded case. To overcome this drawback, this paper deals with an efficient and new method to diagnose the induction-motor rotor fault based on the digital implementation of the monitoring algorithm based on the association of the Time Synchronous Averaging technique and Discrete Wavelet Transform. Experimental results are presented in order to show the effectiveness of the proposed method. The obtained results are largely satisfactory, indicating a promising industrial application of the combined “Time Synchronous Averaging – Discrete Wavelet Transform” approach.
The time optimal position control design can be repeatedly taken from the initial state of a dynamic system to a desired one as fast as possible in the industrial drives. In this case, an induction machine parameters will vary due to temperature, frequency, and saturation effects. In particular, the rotor resistance changes critically with temperature and frequency. These changes affect the command values of the stator current components and slip speed. There is a mismatch between the commanded variables and actual ones of the induction motor drive, and this situation leads to coupling of the vector controller from the plant, i.e. the induction motor . Consequences of such a coupling include the initiation of oscillations of the rotor flux and unsuitable switching of electromagnetic torque for the induction motor servo drive. Therefore, this paper describes a rotor resistance parameter compensating method for the induction motor, And the validity of the proposed design method is confirmed by simulation studies and experiment results.
The speed sensorless vector control of induction motor using the rotor speed and flux estimation is widely used. In practice, these schemes depend on the accurate parameters of the machine. If in the vector control scheme an inaccurate parameter of induction motor due to skin effects and to temperature variations is used. it is difficult to achieve correct field orientation. From this reason. we propose robust speed sensorless vector control of induction motor against the variations of parameter and disturbance by using extended Kalman filter. For speed and rotor flux estimation. conventional adaptive flux observer is applied. extended Kalman filter which is correctly capable of estimating rotor flux and load by eliminating virtually influences of structural noises is proposed. Simulation results show the effectiveness of the control strategy proposed here for the induction motor drives.
본 논문은 유도전동기 간접 벡터 제어시 회전자 시정수 변동에 대한 슬립보상 방법을 제안하였다. 회전자 시정수가 변동하면 고정자 전류의 자속 및 토크 성분의 상호 간섭이 발생하여 벡터제어가 불가능하고 성능이 저하하게 된다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실제 자속 성분과 기준 자속 성분을 비교하여 위상차 없이 자속 성분을 기준 좌표의 q축에 일치시키고 PI 제어기를 이용하여 슬립을 보상하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법을 이용하면 유도전동기의 회전자 저항 변동시 q축 자속 성분이 0이 되어 적정 슬립이 유지되고 정확한 벡터제어가 실현된다. 제안된 알고리즘의 타당성을 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통하여 검증하였다.
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.
In recent years, a.c servomotors have been gradually replacing d.c servomotors in various high-performance applications such as machine tools and industrial robots. Inparticular, the high performance slip-frequency control of an induction motor, which is often called the vector control, is considered ane of th ebest a.c drives. In this paper, the transient state equations and vector control algorithms of an induction type servomotor are described mathematically by using the two- axis theory (d-q coordinates). According to the result of these algorithms, we scheme the speed control system for the motor in which the vector control is adopted to give high performance. Motor drive through a PWM inverter with power MOSFET is controlled so that the actual input current to the motor may track the current reference obtained from a micro-computer (8086 CPU). Driving experiments are performed in the range of 0 to 3000 rpm, and it is verified that high speed response is obtained for this system.
In this paper a control system with a high performance dynamic response for linear induction motors (LIMs) is proposed which takes into account the end-effect in both the machine model and the control system. Primary flux oriented control has two major drawbacks i.e. a lack of decoupling of the thrust and the flux and a possibility of system instability due to the end-effect. Both of these drawbacks have been dealt with in this paper. A flux estimation method is proposed to correct the flux orientation error caused by the end effect. Extensive motor performance evaluations under the proposed control system prove its superiority over conventional vector control.
This paper deals with fault-tolerant control of five-phase induction motor (IM) drives under single-phase open. By exploiting a decoupled model for five-phase IM under fault, the indirect field-oriented control ensures that electromagnetic torque oscillations are reduced by particular magnitude ratio currents. The control techniques are developed by the third harmonic current injection, in order to improve electromagnetic torque density. Furthermore, Proportional Resonant (PR) regulator is adopted to realize excellent current tracking performance in the phase frame, compared with Proportional Integral (PI) and hysteresis regulators. The analysis and experimental results confirm the validity of fault-tolerant control under single-phase open.
Recently, the development of novel control methodology enables us to improve the performance of AC-machine drives by using pulse width modulation (PWM) technique. Usually, the dynamic characteristic of induction motor (IM) has been represented by the 5-th order nonlinear differential equation. This dynamics, however, can be reduced to 3-rd order dynamics by applying direct control of IM input current. This methodology concludes that it is much easier to control IM by means of the field-oriented methods employing the current controller. Therefore a precise current control is crucial to achieve a high control performance both in dynamic and steady state operations. This paper presents an adaptive fuzzy current controller with artificial neural network (ANN) for field-oriented controlled IM. This new control structure is able to adaptively minimize a current ripple while maintaining constant switching frequency. Especially the proposed controller employs neuro-computing philosophy as well as adaptive learning pattern recognizing principles with respect to variations of the system parameters. The proposed approach is applied to the IM drive system, and its performance is tested through various simulations. Simulation results show that the proposed system, compared among several known classical methods, has a superb performance.
For high performance ac drives, the speed sensorless vector control and the stator flux orientation concept have received increasing attention. This paper presents a new method of estimation the speed of AC induction machine(IM). To improve the speed estimation characteristics, accurate stator resistance variation is considered. The effectiveness of the proposed method is verified computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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