The selection of voltage is one of the most significant factors in the design of power system for industrial plant. It is a major factor in determining over-all system cost, flexibility, and ease of future expansioin. This paper presents the study results on the selection of economic voltage for low voltage motors.
This paper presents an improved switching selection method for the direct torque control (DTC) of five-phase induction motors (IMs). The proposed method is conducted using optimal switching selection. A five-phase inverter has 32 voltage vectors which are divided into 30 nonzero voltage vectors and two zero voltage vectors. The magnitudes of the voltage vectors consist of large, medium, and small voltage vectors. In addition, these vectors are related to the torque response and torque ripple. When a large voltage vector is selected in a drive system, the torque response time decreases with an increased torque ripple. On the other hand, when a small voltage vector is selected, the torque response time and torque ripple increase. As a result, this paper proposes an optimal voltage vector selection method for improved DTC of a five-phase induction machine depending on the situation. Simulation and experimental results verify the effectiveness of the proposed control algorithm.
This paper deals with speed control of induction motors with a gain tuning based on simple Genetic Algorithms, which are search algorithms based on the mechanics of natual selection and genetics. Based on the designed control system structure, the indirect vector control system of induction motors is simulated. The simulation results show that the system has a strong robust to the parameter variation and is insensitive to the load disturbance. Thus, the proposed PI controller based on genetic algorithms is superior to manually tuned classical PI controller in improving the speed control performance of induction motors.
This paper describes a reference flux angle selection for a vector control in the parallel operation system that consists of a inverter and several induction motors. In particular, this paper suggests which flux angle of motors prefers for the vector control in the train drive system that diameters of wheels are different. Through simulation for a 210[kW] induction motor drive system, it is clear that the vector control by using of the flux angle of a motor having a minimum wheel diameter leads to a minimum torque difference. However, it requires too many current sensors. So, it is shown that the vector control by a average flux angle of motors is preferable.
This paper describes the development of a software that has the man expert knowledge, experience and inference. This software is helpful for selecting the motors and driving systems which are best fit for the applications. Developed software can automatically select the most reasonable motor driving systems, only if a semi-skilled engineer inputs the performance criteria for the applications and mechanical data. Expert system inference engine and knowledge-base are implemented by C programming language. Data-base was implemented from manufacturer's catalogues for DC motors and brushless DC motors. Efficiencies of the various motor driving systems are compared reference on the average efficiency depends on the operating profiles. Developed expert system was tested in various of applications to verify the reliability, quick and easy selecting of the motor driving systems.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.2_2
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pp.325-332
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2024
Contemporary power systems demand efficient and sustainable technologies. Single-phase induction motors, while widely used, face efficiency challenges due to inherent rotor losses. Proposed solutions include the Line-start Permanent Magnet Synchronous Motor (LSPMSM), leveraging permanent magnets for enhanced energy density but facing demagnetization and cost issues. Alternatively, the Line-start Synchronous Reluctance Motor (LSRM) operates as a hybrid motor without permanent magnets, reducing rotor losses and potentially improving efficiency. This paper focuses on designing an LSRM rotor for air conditioner compressors, analyzing start-up characteristics and efficiency through finite element analysis. A comparative study with single-phase induction motors provides insights for future motor technology selection, balancing efficiency and other requirements.
Induction motors are widely used in industrial processes since they offer a very high degree of reliability. But like any other machine, they are vulnerable to faults, which if left unmonitored, might lead to an unexpected interruption at the industrial plant. Therefore, the condition monitoring of the induction motors have been a challenging topic for many electrical machine researchers. Indeed, the effectiveness of the fault diagnosis and prognosis techniques depends very much on the quality of the fault features selection. However, in induction-motor drives, rotor defects are the most complex in terms of detection since they interact with the supply frequency within a restricted band around this frequency, especially in the no-loaded case. To overcome this drawback, this paper deals with an efficient and new method to diagnose the induction-motor rotor fault based on the digital implementation of the monitoring algorithm based on the association of the Time Synchronous Averaging technique and Discrete Wavelet Transform. Experimental results are presented in order to show the effectiveness of the proposed method. The obtained results are largely satisfactory, indicating a promising industrial application of the combined “Time Synchronous Averaging – Discrete Wavelet Transform” approach.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.20
no.1
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pp.53-60
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2012
As enforced by the regulation on the improving fuel efficiency and increased the demand on green technology, many interests are focused on electric vehicles and hybrid vehicles. Thus the technology development in electrification of vehicle operation system, including steering and braking field, is actively progressive. Especially electric power steering substitutes for hydraulic power steering rapidly in the market, which is more complex and bigger in packaging volume compared with electric power steering system. The core component in electric power steering system is a motor, which is required to be silent and powerful to guarantee required system performance. Brushless synchronous motors are widely used and many variations of the motors are introduced in the market, while the performance of each type is not well defined or studied for electric power steering system. In this paper, recent developments in brushless synchronous motor are reviewed and compared applying finite element analysis in electromagnetic field. As results, each characteristic of different types of brushless synchronous motors is compared and summarized for optimized selection in electric power steering system.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.49
no.10
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pp.693-700
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2000
A direct torque control algorithm for 3-level inverter-fed induction motors is presented. Conventional voltage selection methods provoke some problems such as stator flux drooping phenomenon and undersirable torque control appeared especially at the low speed operation. To overcome these problems, a proposed method uses intermediate voltage vectors, which are inherently generated in 3-level inverters. In the proposed algorithm, both subdivision of the basic switching sectors and applications of tntermediated voltages improve the low speed operation characteristics. This algorithm basically considers applications in which direct torque controlled induction motors are fed by 3-level inverters with low switching frequency around 500Hz. An adaptive observer is also employed to bring better responses at the low speed operation, by estimating some state-variables, motor speed and motor parameters which take a deep effect on the performance of the low speed operation. Simulation and experiment results verify effectiveness of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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