This paper presents an improved signal processing technique in the square-wave-type voltage injection method for IPMSM sensorless drives. Since the sensorless method based on the square-wave voltage injection does not use low-pass filters to get an error signal for estimating rotor position and allows the frequency of the injected voltage signal to be high, the sensorless drive system may achieve an enhanced control bandwidth and reduced acoustic noise. However, this sensorless method still requires low-pass and band-pass filters to extract the fundamental component current and the injected frequency component current from the motor current, respectively. In this paper, these filters are replaced by simple arithmetic operations so that the time delay for estimating the rotor position can be effectively reduced to only one current sampling. Hence, the proposed technique can simplify its whole signal process for the IPMSM sensorless control using the square-wave-type voltage injection. The proposed technique is verified by the experiment on the 800W IPMSM drive system.
PM synchronous motor may be rotated to an arbitrary direction and speed by outside wind under natural condition in cases where the fan is applied outside, such as in vehicle radiators and outdoor air-conditioners. Sensorless controls that cannot detect rotor position requires additional sensorless control algorithm because a rotor is rotated by an external load. In this study, the sensorless control of a PM synchronous motor under naturally rotating condition is proposed. The natural rotation conditions are classified as forward high-speed rotation, reverse high-speed rotation, and low-speed rotation. Experiment results verify the performance of the sensorless control, including the rotor speed and position detection at natural rotation mode and switch to the closed-loop sensorless control.
본 논문에서는 3레벨 인버터로 구동되는 IPMSM의 고주파 주입 센서리스 운전에서 중성점 전압 리플 저감을 제안한다. 고주파 전압 주입 기반의 센서리스 제어는 IPMSM의 저속 영역에서 일반적으로 사용하는 센서리스 제어 기법이다. 고주파 전압 주입을 이용한 IPMSM의 센서리스 제어 과정에서 중성점에서의 전압 리플이 증가하는 문제가 발생한다. 중성점에서의 큰 전압 리플은 출력 전류를 왜곡시킬 뿐만 아니라 직류단 커패시터의 수명을 단축시키므로 저감되어야 한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 지령 전압에 적절한 값을 보상하여 중성점 전압 리플을 저감하며, 보상값은 지령 전압과 전류를 이용하여 간단히 계산한다. 제안하는 중성점 전압 리플 저감 기법의 타당성은 시뮬레이션을 통해 검증한다.
본 논문에서는 비선형 모델링 기법을 이용하여 matrix convertor로 구동되는 유도전동기 구동장치의 성능개선을 위한 새로운 센서리스 기법을 제안한다. 각 스위치에서 발생하는 전환지연과 스위치 소자의 전압강하등과 같은 matrix converter의 비선형 특성을 모델링하여 보상함으로써 저속영역에서의 속도제어성능을 향상시킨다. 전속도 영역에서의 속도 센서리스 제어성능을 향상시키기 위해 축소차원 확장 루엔버거 관측기를 적용하고, 제안한 관측기 이득의 설정방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 제어 알고리즘의 타당성을 검증한다
본 논문은 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 적응 속도 센서리스 벡터제어에 대해 제안한다. 적응 슬라이딩 모드 관측기는 전압식을 이용한 전동기 고정자 기준좌표에 의해 회전자 자속성분이 관측된다. Lyapunov 함수에 의해 얻어지는 추가적인 관계로부터 전동기의 속도가 구해진다. 성능 확인을 위해 전통적인 PI 제어기와 슬라이딩 모드 관측기의 추가적인 특성에 대해 시뮬레이션과 실험을 통해 비교하였다. 분석과 비교에 의한 결과에 의하면 시스템의 유용성을 확인할 수 있었다.
This paper present the design, produce, circuit design and practical measurement for a Brushless DC Motor(BLDCM) with Ferrit-Magnet. It was used PI controller. The practical PI control has bin widely used for DC-Motor.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권8호
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pp.1261-1267
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2009
직접토크제어는 일정한 히스테리시스 범위 내에서 전동기의 자속과 토크를 제어하는 방법으로서 최적 스위칭 테이블을 사용한 고정자 전압 공간 벡터에 의해 전동기의 자속과 토크를 제어하게 된다. 그리고 본 논문에서 사용한 센서리스 제어법은 실제 전동기와 수식 모델의 전류가 수렴하도록 고정자 전압을 인가하면 실제 전동기 회전자 속도가 속도 지령치인 수식 모델의 회전자 속도에 접근하는 제어방식이다. 이 방식들을 접목하면 PI 제어기가 필요하지 않는 간단하면서도 강인한 제어를 구현할 수 있는데 본 논문에서는 컴퓨터 모의실험을 통해 이의 유효성을 입증한다.
This paper proposes a new application of Kalman filter to estimate speed sensorless DC motor. Kalman filter can estimate the system state variables accurately; even the system input is disturbed with noise. In the design, the mathematical model of DC motor in discrete state-space form will be created; the speed of DC motor which is considered as state variable and can be estimated by using Kalman filter. In the experiment; TMS320C31 floating point digital signal processor is used for hardware implementation, the input is disturbed with/and without white noise in the experiment. The experimental results show the speed of DC motor which is estimated by Kalman filter has good accuracy when compared with the results from tacho-meter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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