산업이 발전되어감에 따라 일반 가정에서 산업의 각 분야에 이르기까지 각종 전동기의 사용이 증가하고 있으며, 그 종류도 날로 다양해지고 있다. 이러한 이유로 산업전반에 널리 보급된 인터넷을 이용하여, 가변속 구동 시스템에 대해 원격조작하고, 일괄 관리하거나 실시간으로 관리기기의 상태를 파악하고, 데이터를 수집, 처리하는 것이 요구된다. 또한 인터넷을 통해 기기를 직접 제어, 관리함으로써 시간과 공간, 비용절감의 측면에서 큰 효과를 기대 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 웹 기반의 PMSM 원격제어시스템 개발을 연구하였다. 인터넷을 이용한 원격제어를 위해 DSP 제어기 및 TCP/IP를 사용한 클라이언트/서버 시스템과 PMSM의 상태와 Data를 확인할 수 있는 웹 인터페이스를 개발하였다. 이 시스템은 웹 기반의 관리 프로그램을 통해 실시간으로 PMSM의 기동, 정지 및 가변속에 대한 제어와 모니터링이 가능하다.
Rotor position information is essential in the operation of the switched reluctance motor(SRM) drive for generation the phase current switching signals. When an incremental encoder is used as a rotor position sensor, the initial rotor position can not be detected. Some sensorless rotor position estimation methods also have the same problem. In these systems, to initially align the rotor, the forced alignment method has a delay and reverse rotation before the motor can start. Therefore it can not be acceptable for unidirectional drive systems. So the forced alignment method is not desirable in all drive systems and the research on the SRM drives should be directed to a system without rotor alignment. In this paper, a new detection method of initial rotor position using the rate of change of current is suggested. Firstly, di/dt versus θ/sub R/ reference table, which is the relation between the rate of change of current and rotor position, is generated and then the squared Euclidean distance method is used to estimate the rotor position based on the table. The simulated and experimental results are presented demonstrating the feasibility and accuracy of this method.
Offline inductance identification of a permanent magnet synchronous motor (PMSM) is essential for the design of the closed-loop controller and position observer in sensorless vector controlled drives. On the base of the offline inductance identification method combining direct current (DC) offset and high frequency (HF) voltage injection which is fulfilled at standstill, this paper investigates the inverter nonlinearity effects on the inductance identification while considering harmonics in the induced HF current. The negative effects on d-q axis inductance identifications using HF signal injection are analyzed after self-learning of the inverter nonlinearity characteristics. Then, both the voltage error and the harmonic current can be described. In addition, different cases of voltage error distribution with different injection conditions are classified. The effects of inverter nonlinearities on the offline inductance identification using HF injection are validated on a 2.2 kW interior PMSM drive.
To improve the performance of sensorless induction motor (IM) drives, an adaptive speed estimation method based on a strong tracking extended Kalman filter with a least-square algorithm (LS-STEKF) for induction motors is proposed in this paper. With this method, a fading factor is introduced into the covariance matrix of the predicted state, which forces the innovation sequence orthogonal to each other and tunes the gain matrix online. In addition, the estimation error is adjusted adaptively and the mutational state is tracked fast. Simultaneously, the fading factor can be continuously self-tuned with the least-square algorithm according to the innovation sequence. The application of the least-square algorithm guarantees that the information in the innovation sequence is extracted as much as possible and as quickly as possible. Therefore, the proposed method improves the model adaptability in terms of actual systems and environmental variations, and reduces the speed estimation error. The correctness and the effectiveness of the proposed method are verified by experimental results.
일반적으로 시스템 인식과 제어에 이용하는 다층 신경회로망은 기존의 역전파 알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기 결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위하여 확장된 칼만 필터링 기법을 역전파 알고리즘에 결합하였으나 계산상의 복잡성 때문에 망의 크기가 증가하면 실제 적용할 수 없다. 최근 신경회로망을 선형과 비선형 구간으로 구분하고 칼만 필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도 값에 크게 영향을 받지 않도록 개선하였으나, 여전히 은닉층의 선형 오차값을 역전파 알고리즘에 의해서 계산하기 때문에 학습계수에 민감하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 기존의 신경회로망 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 은닉층의 목표값을 최적기법에 의하여 직접계산하고 각각의 결선강도 값은 반복최소 자승법으로 온라인 학습하는 알고리즘을 제안하고 이들 신경회로망 알고리즘과 비교하고자 한다. 여러 가지 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방법이 초기 결선강도에 크게 영향을 받지 않으며, 기존의 학습계수 선정에 따른 문제점을 해결함으로써 신경회로망 모델에 기초한 실시간 제어기 설계에 응용할 수 있도록 하였다. 또한, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.
전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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pp.774-779
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1998
For the speed control of motors, the position or speed sensors are necessary to obtain the position information of the rotor. Specially, SRM(Switched Reluctance Motor) needs an accurate rotor position data because both the rotor and the stator have a salient pole structure. High functional sensors like resolver or encoder are expensive and have complex connecting lines to the controller so the pure signals are apt to be mixed with noised. In the sight of SRM drives, the high temperature, heavy dust, and the EMI surroundings reduce the reliability of speed and position sensors. Therefore, the speed and position sensorless control algorithms using observer have been accepted widely. In this paper An adaptive sliding observer is described to control the SRM without speed or position sensors. The adaptive sliding observer is set on the basis of variable structure control theory. The sliding surface is constructed by current error terms and this surface guarantees the errors converge to "zero". The stability of observer is affirmed by Lyapunov stability analysis and popov's hyper stability theory.ty theory.
Benbouzid, M.E.H.;Diallo, D.;Zeraoulia, M.;Zidani, F.
International Journal of Automotive Technology
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제7권6호
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pp.729-739
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2006
This paper describes an active fault-tolerant control system for an induction motor drive that propels an Electrical Vehicle(EV) or a Hybrid one(HEV). The proposed system adaptively reorganizes itself in the event of sensor loss or sensor recovery to sustain the best control performance given the complement of remaining sensors. Moreover, the developed system takes into account the controller transition smoothness in terms of speed and torque transients. In this paper which is the sequel of (Diallo et al., 2004), we propose to introduce more advanced and intelligent control techniques to improve the global performance of the fault-tolerant drive for automotive applications(e.g. EVs or HEVs). In fact, two control techniques are chosen to illustrate the consistency of the proposed approach: sliding mode for encoder-based control; and fuzzy logics for sensorless control. Moreover, the system control reorganization is now managed by a fuzzy decision system to improve the transitions smoothness. Simulations tests, in terms of speed and torque responses, have been carried out on a 4-kW induction motor drive to evaluate the consistency and the performance of the proposed fault-tolerant control approach.
This paper presents a high-performance control system for Reluctance Synchronous Motor (RSM) drives with direct torque control (DTC). The system consist of stator flux observer, rotor position/speed estimator, torque estimator, two hysteresis band controllers, an optimal switching look-up table, IGBT voltage source inverter, and F240/C31DSP controller by using fully integrated control software. The stator flux observer is based on the combined voltage and current model with stator flux feedback adaptive control that inputs are current and voltage sensing of motor terminal with estimated rotor angle for wide speed range. The rotor position is estimated by the observed stator flux-linkage space vector. The estimated rotor speed can be determinated by differentiation of the rotor position used only in the current model part of the flux observer for a low speed operating area. To prove the suggested control algorithm, we have a simulation and testing at actual experimental system. The developed digitally high-performance position sensorless control system are shown a good motion control response characteristic results and high performance features using 1.0Kw RSM.
This paper is presented for the development of the brushless DC(BLDC) spindle motors for hard disk drives. A new BLDC Motor has the use of insulated, compacted, iron powder for the armature core material of BLDC motors. Insulated iron powder in this paper is generally called soft magnet composite(SMC). The SMC is used for the stator of the motor instead of the laminated steel core. The motor used by SMC can have the good advantages in condition of the high frequency input power and small sized motor. It gets much more high efficiency than laminated steel core at same input power. The proposed motor has a technique of speed sensorless control. Experimental results show the performance of the proposed BLDC spindle motors for an HDD.
To improve the performance of sensorless induction motor (IM) drives, a novel speed estimation method based on the real-time adaptive extended Kalman filter (RAEKF) is proposed in this paper. In this algorithm, the fuzzy factor is introduced to tune the measurement covariance matrix online by the degree of mismatch between the actual innovation and the theoretical. Simultaneously, the fuzzy factor can be continuously self-tuned tuned by the fuzzy logic reasoning system based on Takagi-Sugeno (T-S) model. Therefore, the proposed method improves the model adaptability to the actual systems and the environmental variations, and reduces the speed estimation error. Furthermore, a simple exponential function based on the fuzzy theory is used to reduce the computational burden, and the real-time performance of the system is improved. The correctness and the effectiveness of the proposed method are verified by the simulation and experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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