유도전동기는 프로세스산업과 다른 산업분야에 광범위하게 적용되는 매우 중요한 기기이다. 프랜트를 운전함에 있어서 이의 신뢰성, 효율 및 성능은 매우 중요한 관심사항이다. 특히 유도전동기의 고장을 미리 검출하여 진단하고 고장 아래에서도 시스템이 안전하고 신뢰성 있는 성능을 가질 수 있는 고장허용제어의 실현이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 고정자전류신호 검출과 디지털 신호 프로세싱에 의한 효과적인 유도전동기의 베어링 고장검출 및 진단 기반을 가진 고장허용제어 시스템을 구축하였다. 또한 모타 고장허용제어에 기본이 되는 제어 하드웨어 구조를 제시하였으며 실험을 통하여 이 시스템의 실시간 데이터 취득 성능을 확인하였다.
Equal rating DC-DC converter modules can be connected in series at the input for circuits requiring higher input voltages and in parallel at the output for circuits requiring higher output currents. Since the converter modules may not be practically identical, closed loop control has to ensure that each module equally shares the total input voltage and the load current. A control scheme consisting of a common output voltage loop, individual inner current loops and individual input voltage loops have been designed in this work to achieve input voltage and load current sharing as well as load voltage regulation under supply and load disturbances. The output voltage loop provides the basic reference for the inner current loops, which are also modified by the respective input voltage loops. The average of the converter input voltages, which is dynamically varying, is chosen as the reference for input voltage loops. This choice of reference eliminates interaction among different control loops. Type II compensators and Fuzzy Logic Controllers (FLCs) are designed and compared through MATLAB based simulation and FLC is found to be satisfactory. Hence TMS320F2407A DSP based FLC is implemented and the results are presented which prove the superiority of the FLC developed for this research.
이 논문은 다른 종류의 유도전동기 구름베어링 손상을 유도전동기 고정자 전류신호해석을 통하여 검출하고 실시간으로 손상을 진단하는 알고리즘을 개발하였다. 유도전동기 구름베어링의 손상을 검출하기 위하여 정상적인 베어링을 갖는 유도전동기, 측정열에 불량을 가지고 있는 전동기와 베어링 외륜에 구멍을 가지고 있는 2가지 종류의 비정상 베어링을 갖는 유도전동기 3set를 실험시스템을 구축하였다. 또한 유도전동기의 구름베어링시스템의 비정상적인 상태에서 고정자전류을 검출하기 위하여 TMS320F2407 DSP 칩을 이용하여 데이터 획득보드를 개발하였다. 이 고정자전류신호를 해석을 통하여 베어링 손상을 검출하기 위한 방법으로 FFT, 웨이브렛 분석 및 내적에 의한 평균 신호패던에 의한 분석결과를 제시하였다. 특히 내적에 의한 신호분석 온 통하여 베어링 손상 여부를 실시간으로 진단할 수 있는 새로운 알고리즘과 분석방법을 제시하였다.
This paper proposes a hybrid single carrier sinusoidal modulation suitable for multiphase multilevel inverters. Multiphase multilevel inverters are controlled by hybrid modulation to provide multiphase variable voltage and a variable frequency supply. The proposed modulation combines the benefits of fundamental frequency modulation and single carrier sinusoidal modulation (SC-SPWM) strategies. The main characteristics of hybrid modulation are a reduction in switching losses and improved harmonic performance. The proposed algorithm can be applied to cascaded multilevel inverter topologies. It has low computational complexity and it is suitable for hardware implementations. SC-SPWM and its base modulation design are implemented on a TMS320F2407 digital signal processor (DSP). A Complex Programmable Logic Device realizes the hybrid PWM algorithm and it is integrated with a DSP processor for hybrid SC-SPWM generation. The feasibility of this hybrid modulation is verified by spectral analysis, power loss analysis, simulation and experimental results.
이 논문은 다른 종류의 유도전동기 구름베어링 손상을 유도전동기 고정자 전류신호해석을 통하여 검출하고 실시간으로 손상을 진단하는 알고리즘을 개발하였다. 유도전동기 구름베어링의 손상을 검출하기 위하여 정상적인 베어링을 갖는 유도전동기, 축정열에 불량을 가지고 있는 전동기와 베어링 외륜에 구멍을 가지고 있는 2가지 종류의 비정상 베어링을 갖는 유도전동기 3set를 실험시스템을 구축하였다. 또한 유도전동기의 구름베어링시스템의 비정상적인 상태에서 고정자전류을 검출하기 위하여 TMS320F2407 DSP 칩을 이용하여 데이터 획득보드를 개발하였다. 이 고정자전류신호를 해석을 통하여 베어링 손상을 검출하기 위한 방법으로 FPT, 웨이브렛 분석 및 내적에 의한 평균신호패던에 의한 분석결과를 제시하였다. 특히 내적에 의한 신호분석을 통하여 베어링 손상 여부를 실시간으로 진단할 수 있는 새로운 알고리즘과 분석방법을 제시하였다.
The negative output elementary Luo converter is a newly developed DC-DC converter. Due to the time-varying and switching nature of the above converter, its dynamic behavior becomes highly non-linear. Conventional controllers are incapable of providing good dynamic performance for such a converter and, hence, a neural network is utilized as a controller in this work. The performance of the chosen Luo converter using PI versus neuro controls is compared under load and line disturbances using MATLAB and TMS320F2407 DSP. The results validate the superiority of the developed neuro controller.
Induction motors are a critical component of many industrial processes and are frequently integrated in commercially available equipment. Safety, reliability, efficiency, and performance are some of the major concerns of induction motor applications. Preventive maintenance of induction motors has been a topic great interest to industry because of their wide range application of industry. Since the use of mechanical sensors, such as vibration probes, strain gauges, and accelerometers is often impractical, the motor current signature analysis (MACA) techniques have gained murk popularity as diagnostic tool. Fault tolerant control (FTC) strives to make the system stable and retain acceptable performance under the system faults. All present FTC method can be classified into two groups. The first group is based on fault detection and diagnostics (FDD). The second group is independent of FDD and includes methods such as integrity control, reliable stabilization and simultaneous stabilization. This paper presents the fundamental FDD-based FTC methods, which are capable of on-line detection and diagnose of the induction motors. Therefore, our group has developed the embedded distributed fault tolerant and fault diagnosis system for industrial motor. This paper presents its architecture. These mechanisms are based on two 32-bit DSPs and each TMS320F2407 DSP module is checking stator current, voltage, temperatures, vibration and speed of the motor. The DSPs share information from each sensor or DSP through DPRAM with hardware implemented semaphore. And it communicates the motor status through field bus (CAN, RS485). From the designed system, we get primitive sensors data for the case of normal condition and two abnormal conditions of 3 phase induction motor control system is implemented. This paper is the first step to drive multi-motors with serial communication which can satisfy the real time operation using CAN protocol.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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