In the design of sensorless control system for induction motor, high-precision speed estimation is one of the most difficult problems. To solve this problem, the common method is model reference adaptive method (MRAS). MRAS requires accurate motor parameters to estimate rotor speed precisely. However, when motor is running, the variety of temperature and magnetic saturation will lead to the change of motor parameters such as stator resistance and rotor resistance, which will lower the accuracy of the speed estimation. To improve the accuracy and rapidity of speed estimation, this paper analyses the mutual MRAS speed identification based on rotor flux linkage, and proposes an improved mutual MRAS speed identification based on back-EMF. The improved method is verified by Simulink simulation and motor experimental platform based on DSP2812. The results of simulation and experiment indicate that the method proposed by this paper can significantly improve the accuracy of speed identification, and speed up the response of identification.
This paper deals with the performance analysis of three phase induction motor considering its stator side faults and operating thermal limits. The speed control of induction motor using three phase boost converter operated by a MOSFET switch and a PI controller is demonstrated and presented in this article. IGBTs switches are used for inverter drive mechanism. The experimental result of speed control of induction motor using voltage control technique clearly shows better accuracy than conventional methods of speed control. A three phase 1HP 415V 0.78 kW 4 Pole induction motor is designed using motor solver software. Based on the parameters used in the software thermal analysis of induction motor is done and torque variation with conductor area, efficiency, output curve, losses in different parts of motor has been obtained. Also different types of faults namely under voltage, over voltage, stator imbalanced voltage, turn to turn, locked rotor bar, wrong alignment of rotor bar with respect to stator are studied and fault analysis is performed. Hence comparison is made based upon the results obtained before and after faults.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제30권1호
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pp.169-175
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2006
This paper describes how an Artificial Neural Network(ANN) can be employed to improve a speed estimation in a vector controlled induction motor drive. The system uses the ANN to estimate changes in the motor resistance, which enable the sensorless speed control method to work more accurately. Flux Observer is used for speed estimation in this system. Obviously the accuracy of the speed control of motor is dependent upon how well the parameters of the induction machine are known. These parameters vary with the operating conditions of the motor; both stator resistance(Rs) and rotor resistance(Rr) change with temperature, while the stator leakage inductance varies with load. This paper proposes a parameter compensation technique using artificial neural network for accurate speed estimation of induction motor and simulation results confirm the validity of the proposed scheme.
The Single-Phase induction motor is widely used in home appliances, especially refrigerator, air conditioner and washing machine. Recently many home appliances that use the motor require the speed control to get the various and convenient functions for the customers. Generally it is so hard to control the speed of the Single-Phase induction motor and to get the wide range of the speed variation. In this raper, the speed controller using P-I is designed for the Single-Phase induct ion Motor. The experimental results of the phase controller using P-I show the wide speed control of the Single-Phase induction motor and rebuff control to load change.
This paper describes how an Artificial Neural Network(ANN) can be employed to improve a speed estimation in a vector controlled induction motor drive. The system uses the ANN to estimate changes in the motor resistance, which enable the sensorless speed control method to work more accurately. Flux Observer is used for speed estimation in this system. Obviously the accuracy of the speed control of motor is dependent upon how well the parameters of the induction machine are known. These parameters vary with the operating conditions of the motor; both stator resistance(Rs) and rotor resistance(Rr) change with temperature, while the stator leakage inductance varies with load. This paper proposes a parameter compensation technique using artificial neural network for accurate speed estimation of induction motor and simulation results confirm the validity of the proposed scheme.
This paper presents the structural characteristics analysis of a high-speed horizontal machining center with spindle speed of 50, 000rpm and feedrate of 120m/min. The spindle system is designed based on the built-in motor, angular contact ceramic ball bearings, oil-air lubrication and oil-jacket cooling method. The X-axis and Y-axis feeding systems are composed of the linear motor and linear motion guides, and the Z-axis feeding system is composed of the servo-motor, ball screw and linear motion guide. The structural analysis model of the high-speed horizontal machining center is constructed by the finite element method, and the validity of structural design is estimated based on the structural deformation of the high-speed horizontal machining center and spindle nose caused by the gravity and inertia forces.
High performance laser printer requires high speed scanning motor, which can operate up to 40,000 rpm. However, development of high speed scanning motor has been restricted due to the practical problems such as use of high speed bearing, compact circuit design and high cost. In this study, we designed a high speed scanner motor for use on laser scanning unit and discussed some design principles including the reduction method of cogging torque of the motor, development of hemispherical aerodynamic bearing, windage loss estimation, and operating circuit design to reduce noise.
The present DC Motor or STEP Motor have been used in electronic work and products. There are many papers that let those Motor improved more conveniently in controlling and measuring those than before. By controlling and measuring those, the convenience of users and the functions of products can be improved. In addition, the responding speed of whole system can be increased by improving it of controlling and measuring. Therefore it is necessary that we develop motor motion application. Because of this necessity, neural networks was used to improve the responding speed of controlling and measuring, and a new application was developed for the convenience of users. This paper showed that efficiency of controlling methodology by neural-network is superior to others in correctness and speed. We are intend to verify its practical usefulness though experimentations.
This paper presents the thermal characteristic analysis of a high-speed HMC with spindle speed of 50,000rpm. The spindle is supported by two radial and axial magnetic bearings. and the built-in motor is located between the axial and rear radial magnetic bearings. The X-axis and Y-axis feeding systems are composed of linear motor and linear motion guides, and the Z-axis feeding system is composed of servo-motor, ballscrew and linear motion guide. The thermal analysis model of high-speed HMC is constructed by the finite element method, and the thermal characteristics in the design stage are estimated based on the temperature distribution and thermal deformation under the conditions related to the heat generation of built-in motor, magnetic bearings, linear motors, servo-motor, ballscrew, and so on.
In this paper, a instantaneous speed measurement method using a three phase sinusoidal encoder is described and it's simulations are developed. The proposed method can easily detect the AC motor speed by using that the encoder is propotion to the AC motor speed. The performance of proposed method is confirmed by computer simulation and experiment results. The high accuracy of the optimum control system, AC motor speed detection is designed and proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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