Speed output has ripple such as periodic torque ripple if load torque with periodic ripple was injected in AC motor. In this paper, it is proposed method to reduce speed ripple through novel speed control method. It replaces algorithm to compensate torque ripple. Proposed method demonstrated through simulation using MATLAB SIMULINK.
In this paper, the speed regulation problem of permanent synchronous motor (PMSM) systems under the vector control framework is studied. A model reference adaptive controller (MRAC) based on the Lyapunov stability theory is first designed. Since the standard MRAC method provides poor disturbance rejection performance in the case of strong disturbances, a composite control method which combines the MRAC method and the disturbance estimation method, called the MRAC+ESO method, is proposed. An extended state observer (ESO) is introduced to estimate the lumped disturbances. The obtained estimated value acts as a feedforward compensation term to the MRAC controller. A stability analysis of the composite control method is given. Simulation and experimental results are presented and compared to show the effectiveness of the proposed control method.
By storing various train information in running high speed train, we can analyze the cause of train accident efficiently. we have developed the smart and high available control method to control and manage the hardware modules. The hardware modules for event recorder consist CPU, Digital Input and Output, Pulse Input, Communication, Control Panel and Crash Protected Memory. The real time operation system is used to totally control and manage the various hardware modules. The main function of control method is collection of train information, calculation of train speed, interface with other on-board control system, storing and retrieving train information, and communication with Control Panel. In Control Panel, it displays the current train speed and the status of event recorder effectively. Also user interface is provided in Control Panel.
DC servo motors are widely used in many industrial fields as actuator of robot and driving power motors of electrical vehicle. Usually in the speed control systems, of motors, speed sensors are required and this fact results in the increased price and operating cost and the limited application of the motors. In this paper, a new speed control method for DC servo motor is proposed. In the scheme, the rotational speed is estimated by the measurement values of the armature voltage and current, instead of measurement by sensor. Optimal control theory is applied to design of the controller in construction of real system. This paper also report on the results of experiments to prove the validity of the proposed method.
This paper proposes a new fuzzy speed controller based on the Takagi-Sugeno fuzzy method to achieve a robust speed control of a permanent magnet synchronous motor(PMSM). The proposed controller requires the information of the load torque, so the second-order load torque observer is used to estimate it. The LMI condition is derived for the existence of the proposed fuzzy speed controller, and the LMI parameterization to calculate the gain matrices of the controller is provided. It is proven that the augmented control system including the fuzzy speed controller and the load torque observer is exponentially stable. To evaluate the performance of the proposed fuzzy speed controller, the simulation and experimental results are presented under motor parameter and load torque variations. Finally, it is clearly verified that the proposed control method can be used to accurately control the speed of a permanent magnet synchronous motor.
When the vector control, which does not need a speed signal from a mechanical speed sensor, it is possible to reduce the cost of the control equipment and to improve the control performance in many industrial application. This paper describes a rotor speed identification method of induction motor based on the theory of flux model reference adaptive system. The estimator execute the rotor speed identification so that the vector control of the induction motor may be achieved. The improved auxiliary variable of the two model are introduced In perform accurate rotor speed estimation. The control system is composed of the PI controller for speed control and current controller using space voltage vector PWM technique. High speed calculation and processing for vector control is carried out by TMS320C31 digital signal processor. Validity of the proposed control method is verified through simulation and experimental result.
As the model of most practical system cannot be obtained, the practice of typical control method is limited. Accordingly, numerous artificial intelligence control methods have been used widely. Fuzzy control and neural network control have been an important point in the developing process of the field. This paper is proposed adaptive fuzzy-neural network based on the vector controlled interior permanent magnet synchronous motor drive system. The fuzzy-neural network is first utilized for the speed control. A model reference adaptive scheme is then proposed in which the adaptation mechanism is executed using fuzzy-neural network. Also, this paper is proposed estimation of speed of interior permanent magnet synchronous motor using artificial neural network controller. The back-propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed, so that the actual state variable will coincide with the desired one. The back-propagation mechanism is easy to derive and the estimated speed tracks precisely the actual motor speed. This paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of the new method.
This paper proposes a servo control system of brushless motor at a low and high speed range. The control system is composed of the PI controller for high-speed control and the modified PI controller for low-speed control and the current controller using the hysteresis current control PWM method. The speed control performance is shown by the computer simulation.
추력 및 혼합비 조절을 목적으로 제작된 유량조절밸브를 AMESim(4.3.0) 시뮬레이터를 통해 모델링 을 수행했다. BLDC 모터(Brushless D.C. motor)를 이용하는 유량밸브의 조절을 위하여 속도조절기법을 제안했으며, 실험을 통해 그 성능을 보였다. BLDC 모터의 속도제어 기법을 이용하는 조절밸브는 P제어 보다 시스템 활용 시 용이하고, 유량조절 실험결과를 통해 시스템에 적용 가능성을 시사했다. 플런 저 형상에 따라 유량 조절 특성을 평가했고, 두 개의 조절밸브를 이용하는 혼합비 조절의 경우 동일한 플런저 형상을 적용하는 것이 적절했다. 혼합비 조절 시 섭동 폭을 줄이기 위해 밸브 플런저의 형상을 수정한 결과 0.5%로 감소했다.
Recently, speed sensorless vector control for synchronous reluctance motors (SYRMs) has deserved attention because of its advantages. Although rotor angle calculation using flux estimation is a straightforward approach, the DC offset can cause an increasing pure integrator error in this estimator. In addition, this method is affected by parameter fluctuation. In this paper, to control the motor at the low speed region, a modified programmable cascaded low pass filter (MPCPLF) with sensorless online parameter identification based on a block pulse function is proposed. The use of the MPCLPF is suggested because in programmable, cascade low pass filters (PCLPF), which previously have been applied to induction motors, the drift increases vastly wl)en motor speed decreases. Parameter identification is also used because it does not depend on estimation accuracy and can solve parameter fluctuation effects. Thus, sensorless speed control in the low speed region is possible. The experimental system includes a PC-based control with real time Linux and an ALTERA Complex Programmable Logic Device (CPLD), to acquire data from sensors and to send commands to the system. The experimental results show the proposed method performs well, speed and angle estimation are correct. Also, parameter identification and sensorless vector control are achieved at low speed, as well as, as at high speed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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