In a conventional speed sensorless stator flux-oriented(SFO) induction motor drive system, when the estimated speed is transformed into the sample-data model using the first-forward difference approximation, the sampled data model has a modeling error which, in turn, produces an error in the rotor speed estimation. The error included in the estimated speed is removed by the use of a low pass filter (LPF). As the result, the delay of the estimated speed occurs in transients by the use of the LPF This paper investigates the problem of a conventional speed sensorless SFO system due to the delay of estimated speed in the filed weakening region. In addition, this paper proposes a method to estimate exactly speed by using Luenberger observer, The proposed method is verified by experiment with a 5-hp induction motor drive.
The indirect rotor position detection method using terminal voltage of brushless DC motor (BLDCM) requires simple control circuit, and has wide speed range of sensorless operation. However, because the substantial phase difference exists between real back emf and terminal voltage, the existing indirect detection method using analog filter which is affected by frequency, speed, and load sensitively cannot be synchronized with current, in the end, it advances or delays. This paper presents new analog filter circuit design for rotor position estimation in order to solve the problem, and proposes novel sensorless operation method which is stable even in high speed range and not influenced by parameters with analysis on phase difference by load and speed. Moreover, the appropriateness of the proposed sensorless drive in this paper is verified and analyzed by experimentation.
This paper proposes a new speed and flux estimation method which has the robustness against the variation of the electrical parameters of the motor and the superiority in the dynamic characteristics. In the proposed method, the stator currents and the rotor fluxes are observed on the stationary reference frame using the sliding mode concept. And the rotor speed is estimated using the current estimation errors and the observed rotor fluxes based on the Lyapunov stability theory. Also a design method of the observer gain is proposed to minimize the effect of the speed estimation error on the rotor flux observation. The experimental results are shown to verify that the proposed method shows the excellent performances under the variations of motor resistance and inductance.
This paper proposes a new speed and flux estimation method which has the robustness against the variation of the electrical parameters of the motor and the superiority in the dynamic characteristics compared with the conventional sensorless schemes. In the proposed method, the stator currents and the rotor fluxes are observed on the stationary reference frame using the sliding mode concept. And the rotor speed is estimated using the current estimation errors and the observed rotor fluxes based on the Lyapunov stability theory. Also a design method of the observer gain is proposed to minimize the effect of the speed estimation error on the rotor flux observation. The experimental results verified that the proposed method shows more robust and improved performances than the previous estimation method under the variations of motor resistance and inductance.
This paper proposed a new speed sensorless control method for AC servo motor, which is based on the current observer. Recently, the study in the estimation using a observer is being widely progressed. In order to prove the superiority of the current observer, we made a comparison between the simulation using current observer and that using Luenberger observer. And also, a comparative experiment of the speed control of the AC servo motor using a sensor and using current observer has been executed. The experiment result shows that the estimation using current observer is superior to the estimation using Luenberger observer or to the speed response using a sensor.
This paper presents a feasible development on a highly accurate quick response adjustable speed drive implementation fur general purpose induction motor which operates on the basis of sensorless slip frequency type vector controlled sine-wave PWM inverter with an automatic tuning machine parameter estimation schemes. In the first place, the sensorless vector control theory on the three-phase voltage source-fed inverter induction motor drive system is developed in slip frequency based vector control principle. In particular, the essential procedure and considerations to measure and estimate the exact stator and rotor circuit parameters of general purpose induction motor are discussed under its operating conditions. The speed regulation characteristics of induction motor operated by the three-phase voltage-fed type current controlled PWM inverter using IGBT's is illustrated and evaluated fur machine parameter variations under the actual conditions of low frequency and high frequency operations for the load torque. In the second place, the variable speed induction motor drive system, employing sensorless vector control scheme which is based on three -phase high frequency carrier PWM inverter with automatic toning estimation schemes of the temperature -dependent and -independent machine circuit parameters, is practically implemented using DSP-based controller. Finally, the dynamic speed response performances for largely changed load torque disturbances as well as steady state speed vs. torque characteristics of this induction motor control implementation are illustrated and discussed from an experimental point of view.
This paper proposes Fuzzy Speed Estimator using Fuzzy Logic Controller(FLC) as a adaptive law in Model Reference Adaptive System(MRAS) in order to realize the speed-sensorless control of an induction motor. Fuzzy Speed Estimator estimates the speed of an induction motor with a rotor flux of the reference model and the adjustable model in MRAS. Fuzzy logic controller reduces the error of the rotor flux between the reference model and the adjustable model using the error and the change of error of the rotor flux as the input of FLC. The experiment is executed to verify the propriety and the effectiveness of the proposed speed estimator.
A PMSG in variable speed wind turbine needs to know the position of rotor for vector control. Since the position sensor has the disadvantage in terms of cost, complexity of the system, a sensorless algorithm is needed. The sensorless strategy using the back EMF estimation is used for PMSG Wind Turbine. This algorithm is comparatively easy to implement than other strategies. This paper introduces the application of stable sensorless control for 2MW direct drive PMSG. In order to confirm the sensorless algorithm, the implementation is proceeded using 2MW direct drive PMSG from no-load condition to full-load condition. To drive 2MW PMSG artificially, 2MW PMSG connected PMSG through the mechanical coupling.
This paper is proposed a ANN-based rotor position and speed estimation method for IPMSM by measuring the currents. Because the proposed estimator treats the estimated motor speed as the weights, it is possible to estimate motor speed to adapt back propagation algorithm with 2 layered neural network. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system. The operating characteristics controlled by neural networks are examined in detail.
This paper proposes an adaptive sliding mode observer (SMO), which adds the estimation function of the stator resistance to a new sliding mode observer for the robust sensorless control of permanent magnet synchronous motor (PMSM) with variable parameters. To reduce the chattering problem commonly found in the conventional sliding mode observer where the low-pass filter and additional position compensation of the rotor are used, the sigmoid function is used for the control of a switching function in this research. With the estimation of the stator resistance, the proposed observer can improve the control performance by reducing the estimation error of the motor's speed. Note that the stator resistance is varying with the ambient temperature and becomes an error source for the sensorless control of PMSM. The new sliding mode observer has better efficiency than the conventional adaptive sliding mode observer by reducing the time consuming integral calculations. The stability of the proposed adaptive sliding mode observer is verified by the Lyapunov function in determining the observer gains, and the effectiveness of the observer is demonstrated by simulations and experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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