This paper proposes a speed sensorless vector control of induction motor using a minimum-order EKF(extended kalman filter). Minimum-order EKF has the advantage of reducing the computational estimation cost because the stator current is not estimated. EKF does not deteriorate the performance of the overall speed control system, even though the measurements are relatively noisy. The estimated rotor speed is used for vector control and overall speed control. Computer simulations of the speed sensorless vector control are carried out to test the usefulness of the minimum-order EKF algorithm.
For high performance ac drives, the speed sensorless vector control and a speed control algorithm base on the Fuzzy PI controller have received increasing attention. A Fuzzy PI controller is used for robust and fast speed control and space vector modulation method is used for PWM wave generation in this proposed system. The computer simulation results show that the proposed controller are more excellent control characteristics than conventional PI controller in transient-state response.
본 논문에서는 유도전동기의 속도 센서리스 벡터 제어에서의 운전특성 개선을 위하여 최근에 제시된 상태 방정식을 이용한 속도 추정 알고리즘을 살펴보고 이 방식이 갖고 있는 문제점들을 해결할 수 있는 새로운 추정 방법을 제안한다. 또한 폐루프 적분 방식의 고정자 자속 추정 알고리즘을 도입하여 고정자 자속 추정의 정확도를 높였다. 특히, 모든 미분항과 적분항들을 등가의 표현식을 통해 나타내어 실제 구현에 있어서 빠른 응답 특성과 잡음에 대한 안정성을 높였다. 시뮬레이션과 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 속도 추정기의 타당성을 입증하였다.
In this paper, the design of a speed sensorless vector control system for induction motor is performed by using a new sliding mode technique based on current model flux observer. A current and flux observer based on the current estimation error is constructed. The proposed current observer includes a sliding mode function, which is derivative of the flux. That is, sliding mode observer which allows the estimation of both the rotor speed and flux based on the measurement of motor terminal quantities, would be proposed. And, a synergetic speed controller using the estimated speed signal is designed to stabilize the speed loop. Simulation results are presented to confirm the theoretical analysis, and to show the system performance with different observer gains and the influence of the motor parameter.
Many kinds of speed sensorless control system of induction motor had been developed. But it is difficult to implement at the real system because of complex algorithm and equations. This paper investigates a novel speed sensorless control of induction motor using neural networks. The proposed control strategy is based on neural networks using stator current and output of neural model based on state observer. The errors between the stator current and the output of neural model are back-propagated to adjust the rotor speed, so that adaptive state variable will coincide with the desired state variable. This algorithm may overcome several shortages of conventional model, such as integrator problems, small EMF at low speed and relatively large sensitivity of stator resistance variation. Also, this paper presents a newly developed optimal equation about the momentum constant and the learning rate. The proposed algorithms are verified through simulation.
The accuracy of all the schemes that belong to vector controlled induction machine drives is strongly affected by parameter variations. The aim of this paper is to examine iron losses and magnetic saturation effect in sensorless vector control of induction machines. At first, an approach to induction machine modelling and vector control scheme, which account for both iron loss and saturation, is presented. Then, a model reference adaptive system (MRAS) based speed estimator is developed. The speed estimation is modified in such a way that iron losses and the variation in the saturation level are compensated. Thus by substituting an artificial neural network flux estimator into the MRAS speed estimator. Experimental results are presented to verify the effectiveness of the proposed approach.
유도전동기 센서리스 벡터제어의 안정성에 대하여 많은 연구가 되어지고 있다. 그 결과 유도전동기의 고정자 저항, 회전자 저항, 시스템 파라미터의 변화에 대하여 센서리스 방법이 속도 센서가 있는 경우와 비교하여 불안정하게 되기 쉽다는 것이 분명하다. 본 논문에서 속도 지령 $\omega$$_{r}$일 스텝 변화에 대하여 관성 모멘트 J 를 변화하는 경우, 유도전동기 회전자 저항 R$_{r}$,을 변화하는 경우에 대해 살펴보고, 전동기의 파라미터, 시스템 파라미터의 변화에 영향을 받지 않는 제어 방법으로 전동기 전압, 전류, 전동기 정수에 의한 속도 Observer를 구성하여 속도 추정을 행하는 방법에 대하여 제안하고 타당성을 입증하고자 한다.
The vector controlled induction motor(I.M) with speed sensor has been widely used for variable speed drive systems. In these application fileds, speed sensorless control are expected strongly to progress reliability, simplicity and cost performance of I.M and to expand its application part. This paper describes a novel speed sensorless control method of I.M based on feedforward quick torque response control technique. Especially, this paper aimed at the realization of sensorless control in the very low speed region, The proposed method can be formulated simply from a motor circuit equation and conducted easily by detecting primary motor currents and a voltage command at every sampling time. Throughout some results of numerical simulations with the assumption of using a pulse width modulation(PWM) voltage source inverter, the validity of the method was successfully confirmed.
Recently, the elimination of speed sensors has been one of the important requirement in vector control systems, because the speed sensor spoil the ruggedness and simplicity of induction motor. This paper proposes sensorless vector control for high performance of induction motor. The proposed vector control scheme is based on a rotor flux and speed which are calculated from the stator voltage and currents with improved flux estimator. The characteristics of vector control employing stator voltage and current generally deteriorate as the speed gets lower acause the calculated rotor flux depends on the stator resistance and it is difficult to calculate rotor flux at low speed of standstill. This new control system is robust with respect to variations of the stator resistance and it makes possible to calculated rotor flux at low speed of standstill. These feature are verified by the simulation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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