This paper describes a speed sensorless algorithm for vector control system with compensated stator resistance and rotor time constant of induction motor using a model reference adaptive system(MRAS). The system are composed of two MRAC, one is a rotor speed estimation and a stator resistor identification by back-EMF observer, other is used to identify rotor time constant by magnetizing current observer, so that the estimation can be cover a very low speed range with a robust control. The suggest control strategy and estimation method have been validated by simulation study. In the simulation using Matlab/Simulik, the proposed speed sensorless vector control system are shown to operate very well in spite of variable rotor time constant and load fluctuation.
An automatic train operation(ATO) system executes the operation of constant speed travelling and fixed point parking by using microprocessors instead of driver's manual operation. This paper describes the mathematical model for the train considering unknown disturbances which consist of start resistance, travelling resistance, slope resistance, curve resistance, and so on. The speed controller of ATO system is designed by considering the disturbances. The simulation is executed to verify the speed control and fixed point parking performance and to compare its performance with that of a PID-type ATO control system under disturbances. Simulation results show that the control performance of gain scheduled control scheme for ATO system is better than that of the conventional PID controller.
This paper proposes that it minimizes interference between link at high speed trajectory tracking of 2-degree parallel link manipulator and QFT(Quantitative Feedback Theory) controller which robust structure uncertainty and disturbance of plant. And using ICD(Individual Channel Design), it separates two channel from multivariable system, parallel link manipulator and designs robust controller with applying MISO QFT to each channel. Finally, we make sure of robustness and excellence of QFT controller through simulation and experiment.
서보 시스템의 전체 제어 성능은 기계적 상수의 변화와 부하 토크의 영향을 크게 받는다. 그러므로 서보 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 기계적 상수와 부하 토크를 정확히 알 필요가 있다. 본 논문에서는 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 기계적 상수와 부하 토크 추정 알고리즘을 제안한다. 실험 결과는 제안된 SVR 알고리즘이 서보 시스템의 기계적 상수와 부하 토크를 정확하게 추정하고 있음을 보여준다.
The paper presents a speed control system of vector controlled induct- ion motor using neural networks. The main feature of proposed speed control system is a Neural Network Controller(NNC) which supplies torque current to induction motor and Neural Network Emulator(NNE) which captures the forward dynamics of induction motor. A back propagation training algorithm is employed to train the NNE and NNC. In order to determine the NNC output error, plant(induction motor) output error can be back propagated through the NNE. The NNC and NNE for speed control of vector controlled induction motor is carried out by TMS320C30 DSP and IGBT current regulated PWM inverter. Through computer simulation and experimental results, it is verified that proposed speed control system is robust to the load variation. (author). refs., figs.
This paper describes the vector control system estimates rotor speed based on MRAS(Model Reference Adaptive Control) and this estimate is used for speed feedback control. The stability of speed estimator is proved on the basis of hyperstability theory. In order to improve the performance of speed control, the load torque is estimated by load torque observer and speed controller compensates this estimate value. Thus the robust vector control system against load torque disturbance is constructed.
전동기의 수학적 모델 오차와 작용하는 외란을 고려하여 제어기를 설계하는 것이 강건하며 정밀한 제어 성능을 좌우한다. 강건하며 정밀한 제어를 위하여 기계적인 부분과 전기적인 부분의 외란 관측기를 설계하여 외란을 추정하고, 공칭 시스템으로 설계된 속도제어기와 전류 제어기에 나누어 적용하였다. 설계된 시스템의 제어 성능을 확인하고자 120 [W]급의 BLDC 전동기에 적용하여, 속도 추종제어의 결과 외란을 극복하고 정상상태 오차가 영으로 수렴하며, 점근적 안정한 결과를 확인할 수 있다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제20권1호
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pp.24-30
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1996
BLDC motor is widely used as a servo motor, because it has high efficiency, high power ratio, low inertia, and easy maintenance. However, position and speed sensors generally attached in BLDC motor increase motor cost, and limit environments of application. This study describes a sensorless speed control of sinusoidal BLDC motor using the d-q transformed instantaneous voltage equation, and presents the result of computer simulation. The sensorless algorithm is applied to the casse of a voltage controlled PWM inverter. The result indicates good dynamics and a robust control in cases of a load change and a system parameter variation.
In this study, a methodology of synchronous control which can be applied to position synchronization of a multi-axes driving system has been developed. The synchronous error is caused by model uncertainties and disturbance at each axis. To overcome these problems, the synchronous control system of each axis has been composed of reference model, speed and synchronous controllers. The speed control system has been designed to follow speed reference. And the synchronous controller has been designed to keep minimizing the position synchronous error by reference model and H$\sub$ / approach. By the proposed method, position synchronous control system can be easily extended to two or more axes driving system. The effectiveness of the proposed method has been demonstrated by experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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