SV_PWM inverter for Induction motor drive system was designed at SIMULINK environment in MATLAB. This paper was performed the analysis of output current harmonics using DSP blockset. It was roved in this paper that SV_PWM method has been ore effective than triangle comparison PWM method on harmonic reduction at steady state.
This paper is proposed a high performance speed control of the synchronous reluctance motor through the artificial intelligent SV-PWM. SV-PWM is controlled using fuzzy control that is artificial intelligent control. SV-PWM can be maximum used maximum dc link voltage and is excellent control method due to characteristic to reducing harmonic more than others. Fuzzy control has a advantage which can be robustly controlled. Simulation results are presented to show the validity of the proposed algorithm.
This paper is proposed a high performance speed control of the Interior Permanent Magnet Synchronous Motor through the Neural Network SV-PWM. SV-PWM is controlled using Neural Network control. SV-PWM can be maximum used maximum dc link voltage and is excellent control method due to characteristic to reducing harmonic more than others. Neural Network control has a advantage which can be robustly controlled. Simulation results are presented to show the validity of the proposed algorithm.
This paper is proposed a high performance speed control of the synchronous reluctance motor through the artificial intelligent SV-PWM. SV-PWM is controlled using fuzzy control that is artificial intelligent control. SV-PWM can be maximum used maximum dc link voltage and is excellent control method due to characteristic to reducing harmonic more than others. Fuzzy control has a advantage which can be robustly controlled. Simulation results are presented to show the validity of the proposed algorithm
This paper is proposed a high performance speed con01 of the Interior Permanent Magnet Synchronous Motor through the Fuzzy-Neuro SV-PWM, SV-PWM is controlled using Fuzzy-Neuro control. SV-PWM can be maximum used maximum dc link voltage and is excellent control method due to characteristic to reducing harmonic more than others. The hybrid combination of fuzzy control and neural network will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Simulation results are presented to show the validity of the proposed algorithm.
This paper is proposed a high performance speed control of the Interior Permanent Magnet Synchronous Motor through the HAI based SV-PWM. SV-PWM is controlled using HAI control. SV-PWM can be maximum used maximum dc link voltage and is excellent control method due to characteristic to reducing harmonic more than others. The hybrid combination of fuzzy control and adaptive control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Simulation results are presented to show the validity of the proposed algorithm.
본 논문에서는 HAI(Hybrid Artificial Intelligent) 제어기반의 SV PWM 방식을 이용한 IPMSM의 고성능 제어를 제시한다. HAI 제어기는 적응 퍼지제어 및 신경회로망의 장점을 혼합 적용한다. SV PWM 방식은 지금까지 산업용 전동기 제어분야에 적용되고 있고 출력전류의 고조파 비율, 스위칭 주파수 및 응답특성을 향상시키는 수 있는 기법이다. HAI 제어기는 지령전압을 계산할 때 발생되는 문제점을 해결하기 위하여 종래의 PI 제어기를 대체하여 사용한다. HAI 제어기는 지령모델 기반의 적응제어, 퍼지제어 및 신경회로망으로 구성되어 속도 성능을 개선한다. 본 논문에서는 제시한 HAI 제어기를 적용하여 파라미터 변동, 정상상태 및 과도상태 등의 응답특성을 분석하고 종래의 FNN 제어기 및 PI 제어기의 응답특성과 비교한다. 따라서 본 논문에서는 HAI 제어기의 타당성을 입증한다.
Many Harmonics components is contained within the stator currents of the High-speed Reluctance Synchronous Motor with salient pole rotor. They cause the power factor of RSM to get worse. In this paper, the mathematical model of RSM is investigated. And SV-PWM control method is applied to reduce Harmonics components in the stator currents. Simulation results shows the fast response of speed and the reduction of Harmonics components at steady state
This paper is proposed a high performance speed control of the Synchronous Reluctance Motor through the FNN(Fuzzy Neural-Network) based SV-PWM(Space Vector PWM). SV-PWM is controlled using FNN control. SV-PWM can be maximum used maximum dc link voltage and is excellent control method due to characteristic to reducing harmonic more than others. The hybrid combination of fuzzy control and neural network will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Simulation results are presented to show the validity of the proposed algorithm.
This paper is proposed a high Performance speed control of the synchronous reluctance motor through the SV-PWM(Space Vector Pulse Width Modulation) of FAM-PI(Fuzzy Adaptive Mechanism-PI). SV-PWM is controlled using FAM-PI control. SV-PWM can be maximum used maximum do link voltage and is excellent control method due to characteristic to reducing harmonic more than others. Fuzzy control has a advantage which can be robustly controlled. FAM-PI controller is changed fixed gain of PI controller using fuzzy adaptive mechanism(FAM) to match operating condition. The results on a speed controller of IPMSM are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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