A new approach to the position sensor elimination of PM synchronous motor drives is presented in this study. Using the position sensing characteristics of PMSM itself, the actual rotor position as well as the machine speed can be estimated by adaptive flux observer and used as the feedback signal for the vector controlled PMSM drive. The adaptive speed estimation is achieved by model reference adaptive technique. The adaptive laws are derived by the Popov's hyperstability theory and the positivity concept. In order to verify the effectiveness of the proposed scheme, computer simulations are carried out for the actual parameters of a PM synchronous motor and the results well demonstrate that the proposed scheme provides a good estimation value of the rotor speed without mechanical sensor. It is also shown that the actual rotor position as well as the machine speed can be achieved under the variation of the magnet flux linkage. Since the flux linkages are estimated by the adaptive flux observer and used for the identification of the rotor speed, robust estimation of the rotor speed can be performed.
This paper describes the two control techniques to perform the sensorless vector control of a PMSM by injecting the high frequency voltage to the stator terminal. The first technique is the estimation algorithm of the initial rotor position. A PMSM possesses the saliency which produces the ellipse of the stator current when the high frequency voltage is injected into the motor terminal. The major axis angle of the current ellipse gives the rotor position information at a standstill. The second control technique is a sensorless control algorithm that injects the high frequency voltage to the stator terminal in order to estimate the rotor position and speed. The rotor position and speed for sensorless vector control is calculated by appropriate signal processing to extract the position information from the stator current at low speeds or standstill. The proposed sensorless algorithm using the double-band hysteresis controller exhibits excellent reference tracking and increased robustness. Experimental results are presented to verify the feasibility of the proposed control schemes. Speed, position estimation and vector control were carried out on the floating point processor TMS320VC33.
In this paper proposes a very simple method to estimate the rotor position of a switched reluctance motor. By on-line estimating the self-inductance of the motor, the rotor position of the SR motor is obtained, and a closed-loop drive system can be achieved. Proposed methods can easy implement to application with sensorless SR motor drive system. SR motor simulation executed with self inductance estimation and result represented. Simulation result verified the rotor position using the proposed self-inductance estimation method.
In this paper, a flux linkage model based on four magnetization curves fitting is proposed for three-phase 12/8 switched reluctance motor (SRM), with the analysis of the basic principle of flux detection method and function analysis method. In the model, the single value function mapping relationship between position angle and flux is established, which can achieve a direct estimation of rotor position. The realization scheme of SRM indirect position detection system is presented. It is proved by simulation and experiment that the proposed scheme is suitable for rotor position detection of SRM, and has high accuracy of position estimation.
This paper proposes a new speed and position estimation method for PMSM(Permanent Magnet Synchronous Motor) using low-resolution hall-effect sensors. In general, there are a variety of sensors to estimate rotor position for PMSM such as resolvers, and encoders. Position detection using hall-effect sensors that detect the flux of the rotor for rotor position is excellent method in terms of cost and space, but has low-resolution. To overcome this problem, this paper proposes a new speed and position estimation observer. The performance of the observer has been verified by simulations carried out using Matlab/Simulink.
A method for driving and position sensing of TSRM(Toroidal Switched Reluctance Motor) using the search coil is presented in this paper. Position information of the rotor is essential for SRM drives. The rotor position sensor such as an opto-interrupter or high performance encoder is generally used for the estimation of rotor position. However, these discrete position sensors not only add complexity and cost to the system but also tend to reduce the reliability of the drive system. In order to solve these problems, in the proposed method, rotor position detection is achieved using the voltage waveforms induced by the time varying flux linkage in the search coils, and then the appropriate phases are excited to drive the SRM. But the search coil EMF is generated only when the motor rotates. Therefore the rotor position sensing method at standstill is also suggested.
This paper presents a position sensorless control system of SRM over wide speed range. Due to the doubly salient structure of the SRM, the phase inductance varies along with the rotor position. Most of the sensorless control techniques are based on the fact that the magnetic status of the SRM is a function of the angular rotor position. The rotor position estimation of the SRM is somewhat difficult because of its highly nonlinear magnetizing characteristics. In order to estimate more accurate rotor position over wide speed range, Neural Network is used for this highly nonlinear function approximation. Magnetizing data patterns of the prototype 1-hp SRM are obtained from locked rotor test, and used for the Neural Network training data set. Through measurement of the flux-linkage and phase currents, rotor position is able to estimate from current-flux-rotor position lookup table which is constructed from trained Neural Network. Experimental results for a 1-hp SRM over 16:1 speed range are presented for the verification of the proposed sensorless control algorithm.
본 논문은 역기전력 기반 센서리스 제어 시 안정적인 기동성능 확보를 위한 간단한 초기 회전자 위치추정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 전동기의 고정자 권선 인덕턴스의 차이에 의한 전류응답특성을 이용하여 초기 회전자 위치를 추정한다. 이러한 초기 회전자 위치추정 방법은 알고리즘 구현이 간단하고 추가적인 외부회로가 불필요하며, 전동기 상수의 영향을 받지 않는다. 제안된 방법의 타당성은 실험결과를 통하여 검증하였다.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제5B권2호
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pp.189-195
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2005
This paper presents a new velocity estimation strategy for a non-salient permanent magnet synchronous motor drive without high frequency signal injection or special PWM pattern. This approach is based on the d-axis current regulator output voltage of the drive system, which contains the rotor position error information. The rotor velocity can be estimated through a rotor position tracking PI controller that controls the position error at zero. For zero and low speed operation, the PI gain of the rotor position tracking controller has a variable structure according to the estimated rotor velocity. Then, at zero speed, the rotor position and velocity have sluggish dynamics because the varying gains are very low in this region. In order to boost the bandwidth of the PI controller during zero speed, the loop recovery technique is applied to the control system. The PI tuning formulas are also derived by analyzing this control system by frequency domain specifications such as phase margin and bandwidth assignment.
In this study, a novel rotor position sensorless estimation method of an interior permanent-magnet synchronous motor is proposed. A square-wave pulsating voltage signal is injected in the estimated synchronous reference frame. This signal is interpreted in the stationary reference frame regardless of the estimated rotor position. Thus, assuming that the position error is nearly zero is unnecessary because the variables in the estimated synchronous reference frame are not used. The rotor position can be exactly calculated from two voltage references and three sampled current feedbacks in the stationary reference frame. The proposed method is easy to implement and helps enhance the bandwidth of the current controller. The validity of the proposed method is verified by simulations and experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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