• 전기전자학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.55-63
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• 1997

본 논문의 목적은 유도 전동기의 속도 센서 없는 견실한 벡터 제어의 구현에 있다. 이를 위해 MRAS(Model Reference Adaptive System)를 사용하여 유도 전동기의 속도를 추정하였고 파라미터 변동에 견실한 두 개의 회전자 자속 관측기를 설계하여 MRAS 속도 추정기에 기준 모델과 추정 모델로 사용하였다. MRAS에 근거를 둔 전체 제어 기법은 2.2kW 유도 전동기의 벡터 제어 드라이브를 사용하여 실현되었으며, 본 논문에서 제한한 속도 센서 없는 벡터 제어 기법이 기존의 속도 센서 없는 제어 기법에 비해 보다 안정하고 견실함을 증명하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.119-123
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• 2007

본 논문은 유도전동기의 센서리스 속도제어기에 대한 연구이다. 유도전동기의 속도의 제어방법은 자속추정을 위한 기준모델로써 부하-토크 관측기를 이용한 MRAS(Model Reference Adaptive System)를 기초로 하였으며, 전형적인 MRAS 제어기 특성의 속도응답은 부하 토크 외란의 변화에 영향을 미친다. 따라서 제안된 시스템에서의 부하-토크 관측기를 사용한 속도제어 특성은 부하 토크 외란에 의한 영향을 받지 않는다. 이러한 제어 알고리즘을 MATLAB의 SIMULINK를 통해 전체 시스템을 모델링하여 시뮬레이션 한 결과는 유도 전동기의 다양한 부하 구동 적용에 대한 슬라이딩 속도 제어기의 효과적인 개선이 되었음을 알 수 있었다. 그러므로 이러한 제어 방법들이 산업 응용분야에 확대되어 적용되었으면 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.697-702
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• 2016

매입형 영구자석 동기전동기의 원활한 제어를 위해서는 전동기의 상수인 고정자 저항이나 각종 인덕턴스의 값, 그리고 쇄교 자속의 값 등을 정확하게 알아야 한다. 그러나 이러한 상수들은 전동기 운행에 따른 전동기 온도의 상승이나 각 작동점 등의 변화에 따라 계속적으로 변하기 때문에 이들의 값을 정확하게 추정하는 것은 매우 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 실시간으로 상수의 값을 추정하는 기법이 필요한데 본 논문에서는 MRAS(Model Reference Adaptive System) 기법을 이용한 상수의 추정 및 적응제어 기법을 제시한다. 시스템의 관계식이 이들 상수에 대해 비선형으로 구성되어 있어 일반적인 제어기법을 적용하는데 문제가 있어 일부 논문에서는 상수의 일부를 안다고 가정하였지만 본 논문에서는 이러한 가정 없이 모든 상수를 추정하는 제어기법을 제시하고 적응제어 기법의 수렴성을 입증하였다. 제시하는 알고리즘의 우수성은 시뮬레이션을 통해 입증하도록 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2064-2066
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• 2002

This paper proposes Model Reference Adaptive Fuzzy System(MRAFS) using Fuzzy Logic Controller(FLC) as a adaptive laws in Model Reference Adaptive System(MRAS) in order to realize the speed-sensorless control of an induction motor. MRAFS estimates the speed of an induction motor with a rotor flux of a reference model and adjustable model in MRAS. Fuzzy logic controller reduces the error of the rotor flux between the reference model and the adjustable model using the error and the change of error as the input of FLC. The computer simulation is executed to verify the propriety and the effectiveness of the proposed system.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제24권6호
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• pp.102-109
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• 2000

In this industrial induction motor speed and torque controlled drive system, the closed loop control usually requires the measurement of speed or position of amotor. However a sensorless drive of an induction motor has several advantages ; low cost and mechanical simplicity. Thus this paper investigates a field oriented control method without speed and flux sensors. The proposed control strategy is based on the Model Reference Adaptive System(MRAS) using a new flux estimator which replaces integrators with two lag circuits as the reference model. This algorithm may overcome several shortages of conventional MRAS such as integrator problems, small EMF at low speed. The simulation and experimental results indicate good speed responses.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2001년도 학술대회논문집
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• pp.181-185
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• 2001

This paper presents a digitally speed sensorless control system for induction motor with direct torque control (DTC). The drive is based on Mode1 Reference Adaptive System (MRAS) using state observer as a reference model fat flux estimation. The system are closed loop stator flux and torque observer for wide speed range that inputs are currents and voltages sensing of motor terminal, model reference adaptive control (MRAS) with rotor flux linkages for the speed turning aignal at low speed range, two hysteresis controllers. The Proposed system is verified through simulation.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권3호
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• pp.873-881
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• 2014

Speed sensorless modes of operation are becoming standard solution in the area of electric drives. This paper presents flux estimator and speed estimator for the speed sensorless vector control of induction motors. The proposed sensorless methods are based on the model reference adaptive system (MRAS) observer and adaptive speed observer (ASO). The proposed speed estimation algorithm can be employed in the power control of grid connected induction generator for wind power applications. Two proposed schemes are verified through computer simulation PSIM and compared their simulation results.

• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제48권3호
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• pp.124-130
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• 1999

Speed and position sensors require the additional mounting space, reduce the reliability in harsh environments and increase the cost of motor. Various control algorithms have been proposed for the elimination of speed senor. This paper investigates a novel speed sensorless control of induction motor. The proposed control strategy is based on MRAS(Model Reference Adaptive System) using state observer as a reference model for flux estimation. This algorithm may overcome several shortages of conventional MRAS: integrator problems, small EMF at low speed and relatively large sensitivity to resistance variation. The proposed algorithm is verified through simulation and experiment.

• 전기학회논문지
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• 제56권1호
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• pp.183-187
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• 2007

This paper proposes Fuzzy Speed Estimator using Fuzzy Logic Controller(FLC) as a adaptive law in Model Reference Adaptive System(MRAS) in order to realize the speed-sensorless control of an induction motor. Fuzzy Speed Estimator estimates the speed of an induction motor with a rotor flux of the reference model and the adjustable model in MRAS. Fuzzy logic controller reduces the error of the rotor flux between the reference model and the adjustable model using the error and the change of error of the rotor flux as the input of FLC. The experiment is executed to verify the propriety and the effectiveness of the proposed speed estimator.

• Journal of Power Electronics
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• 제15권5호
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• pp.1274-1285
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• 2015

This paper deals with model reference adaptive system (MRAS) speed estimators based on a secondary flux for linear induction motors (LIMs). The operation of these estimators significantly depends on an adaptation mechanism. Fixed-gain PI controller is the most common adaptation mechanism that may fail to estimate the speed correctly in different conditions, such as variation in machine parameters and noisy environment. Two adaptation mechanisms are proposed to improve LIM drive system performance, particularly at very low speed. The first adaptation mechanism is based on fuzzy theory, and the second is obtained from an LIM mechanical model. Compared with a conventional PI controller, the proposed adaptation mechanisms have low sensitivity to both variations of machine parameters and noise. The optimum parameters of adaptation mechanisms are tuned using an offline method through chaotic optimization algorithm (COA) because no design criterion is given to provide these values. The efficiency of MRAS speed estimator is validated by both numerical simulation and real-time hardware-in-the-loop (HIL) implementations. Results indicate that the proposed adaptation mechanisms improve performance of MRAS speed estimator.