• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.182-185
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• 2003

This paper combines the adaption of MRAS with the ability of NN for better modeling of nonlinear systen It presents an MRAS using an NN in the adaption mechanism. The technique is applied to a IPMSM drive. The torque constant and stator resistance variations on the speed and position estimations over a wide speed range has been studied. The NN estimators are able to track the varying parameter of different speeds with consistent performance. The validity of the proposed estimator is confirmed by the operating characteristics controlled by neural networks control.

• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제48권11호
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• pp.632-639
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• 1999

SRM(Switched Reluctance Motor) drives require the accurate position and speed information of the rotor. These informations are generally provided by a shaft encoder or resolver. High temperature, EMI, and dust may make detection performance deteriorate. Therefore, the elimination of the position and speed sensor is desirable. In this paper, a nonlinear adaptive observer using the MRAS(Model Reference Adaptive System) is proposed. The rotor speed and position are estimated by the adaptation law using the real and estimated currents. The stability of the adaptive observer is proved by Lyapunov stability theory. The proposed methods are implemented with TMS320C31 DSP. Experimental results prove that the observer has a good estimation performance of the rotor speed and position despite of the parameter variations and loads, and the speed control can be accomplished in the wide speed range.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제2권2호
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• pp.241-248
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• 2007

The accuracy of all the schemes that belong to vector controlled induction machine drives is strongly affected by parameter variations. The aim of this paper is to examine iron losses and magnetic saturation effect in sensorless vector control of induction machines. At first, an approach to induction machine modelling and vector control scheme, which account for both iron loss and saturation, is presented. Then, a model reference adaptive system (MRAS) based speed estimator is developed. The speed estimation is modified in such a way that iron losses and the variation in the saturation level are compensated. Thus by substituting an artificial neural network flux estimator into the MRAS speed estimator. Experimental results are presented to verify the effectiveness of the proposed approach.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제42권1호
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• pp.29-34
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• 2005

권선형 유도전동기는 기동시에 충분히 큰 저항을 외부에서 삽입하여 기동전류를 작게하는 동시에 기동토크를 크게 할 수 있다. 또한, 유도전동기의 각 기동방식중에서 가장 우수한 시동특성을 가지고 있으며 크레인, 시멘트공장 등 중부하 시동이 요구되는 경우 널리 사용되고 있다. 권선형 유도전동기 드라이브 시스템의 전류, 토크, 위치 및 속도 등의 제어를 위하여 일반적으로 산업현장에서는 PI 제어기가 많이 적용되고 있다. 그러나 이러한 시스템은 센서 부착시 여러가지 환경적 제약으로 인한 전체시스템의 성능 저하를 가져올 수 있어 이를 개선하기 위한 센서리스 벡터제어가 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 권선형 유도전동기의 센서리스 벡터제어를 위해 MRAS 기법을 적용하였고, 기존 MRAS에 의한 유도전동기 속도 센서리스 제어시 발생하는 저항 값의 변화에 따른 저속 영역에서의 속도 특성 악영향을 개선키 위해 권선형 유도전동기의 고정자 저항과 회전자 저항 값을 추정하는 제어 알고리즘을 추가하여 시스템의 동특성 개선을 시도하였다. 제안된 기법의 타당성 및 유효성을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다.

• 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 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1004-1005
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• 2006

This paper investigates a speed sensorless control of induction motor. The control strategy is based on MRAS (Model Reference Adaptive System) using load-torque observer as a reference model for flux estimation. The speed response of conventional MRAS controller characteristics is affected by variations of load torque disturbance. In the proposed system, the speed control characteristics using a load-torque observer control isn't affected by a load torque disturbance. Simulation results are presented to prove the effectiveness of the adaptive sliding mode controller for the drive variable load of induction motor.

• 전력전자학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.289-295
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• 2013

It is important to know exact values of Interior Permanent Magnet Synchronous Motors(IPMSM)' parameters such as stator resistance and inductance in order to have their high performance. This paper proposes a novel motor parameter(stator resistance, d&q axis inductance) estimation algorithm for IPMSM. The proposed estimation method utilizes back-EMF equations and model reference adaptive system(MRAS). The algorithm using back-EMF estimates d and q axis inductances in the constant torque region, and the stator resistance is estimated by using MRAS with the estimated inductance regardless of speed regions. The validity of the proposed algorithm is verified by simulations and experiments.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2013년도 추계학술대회 논문집
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• pp.179-181
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• 2013

일반적인 전동기 구동에 있어서 부하의 변화에 의해 관성이 변하는 경우 동일 속도 제어기 이득에서의 속도 응답은 오버슈트가 생기거나 진동하는 문제점이 있다. 따라서 정확한 속도제어가 필요한 응용분야에서 전동기의 관성 추정은 필수이다. 본 논문에서는 MRAS 관측기를 활용하여 영구자석동기전동기의 관성을 추정하고 추정된 관성으로 속도제어기의 제어이득을 선정할 경우의 속도 응답특성을 비교한다.

• 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.830-831
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• 2011

The paper makes an investigation on a speed and stator flux linkage estimator for permanent magnet synchronous motor (PMSM) sensorless drives using the technology of model reference adaptive system (MRAS). The designed estimator including two models and two adaptive estimating laws is proved to be stable by the Popov hyper-stability theory. The speed, the stator flux linkage and the resistance are estimated accurately by the proposed estimator while overcoming the shortcoming of the traditional one. The experiment results demonstrate its effectiveness.