Elimination of rotor position sensors mechanically coupled with the rotor shaft is attractive to variable speed drives primarily due to increased system reliability and cost reduction. In this regard, search for a simple and robust position sensorless control has been intensified in past few years specifically for low-cost, high-volume applications such as home appliances. This paper describes a new parameter insensitive position sensorless control for switched reluctance motor (SRM) drives satisfying such a need in this market segment. Two consecutive switch-on times of the controllable switch in hysteresis current control are compared to estimate the rotor position and speed. The proposed sensorless control algorithm is very simple to implement since it does not depend on extensive computation or any additional hardware. In addition, the proposed method is robust in that its dynamic performance is least affected by system parameter variations. The proposed approach is demonstrated on a single-controllable-switch-converter-driven SRM with two-phases that lends itself to a system with low cost and compact packaging which comes close to the intended applications. Analysis and simulation results followed by experimental verification are presented to demonstrate the feasibility of the proposed sensorless control method.
This paper is proposed robust control based on the vector controlled induction motor drive with adaptive fuzzy learning control(AFLC). The fuzzy logic principle is first utilized for the control rotor speed. AFLC scheme is then proposed in which the adaptation mechanism is executed using fuzzy logic. Also, this paper is proposed estimation of speed of induction motor using ANN Controller. 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. This paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of the new method.
For the development of wind turbine, generally simulator is used. Simulator include wind turbine components. e.g blades, pitch and pitching method, rotor, yaw system, tower, drive train and so on. Few the more, it include a external circumstance. e.g wind speed, wind direction, air density. these basic parameters be used for the control of wind turbine by wind turbine controller in wind turbine simulator. The wind turbine controller can be designed in the wind turbine simulator. But a developer must make the real control system that will be made using PLC or PC or other processor. The developer must verify the function of control system. that is control algorithm , I/O function, communication, sequence and so on. This verification is possible if we substitute the real wind turbine control system for wind turbine controller in the simulator.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.518-528
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2022
Virtual Reality (VR) has been widely used in various applications to generate realistic virtual environments. A sense of immersion can be increased by providing additional stimuli such as tactile sensation to VR contents. However, it is still challenging to provide a realistic feel for the wind blowing over the whole body by smoothly controlling the airflow. To address this issue, we employ a household electric fan as a wind generating device to provide users with wind experience in VR environments. The wind generating device targets the whole body to mimic the wind we feel outside in our daily life. To do so, we present a low-cost method to smoothly control household fan speed using an Arduino microcontroller. Here, we use the Sinusoidal Pulse Width Modulation (SPWM) technique to generate the sinusoidal voltage required to drive the fan motor. Our experimental results show how Variable Voltage Variable Frequency (VVVF) is implemented at a low cost using our method for household fan speed control. The results can be applied to various VR applications to enhance the sense of immersion by providing users with realistic wind.
본 논문에서는 유도전동기의 저속운전영역에서 고속운전영역에 이르기까지 모든 영역에 걸친 안정된 속도제어를 목적으로 전압 전류 모델 합성 자속 추정기를 통해 저속영역에서와 고속영역에서 각각 다른 모델에 의한 자속을 추정하고 이로부터 자속각을 추정하는 알고리즘을 사용한다. 특히 저속영역에서 부하가변시의 전류의 변화와 자속의 변화를 실시간으로 추정하여 저속영역에서의 제어특성을 향상시켜 부하 가변 시에도 전 영역에서 보다 안정된 비례적분 전류 제어기, 비례적분자속 제어기에 의한 시뮬레이션 및 실험을 실시한 결과 우수한 속도제어특성을 얻을 수 있었다.
This paper presents a cyclocoverter with a LC resonant circuit for a induction motor dr-ive. The cycloconverter can provide variab-le voltage and frequency three phase output while keeping the input displacement factor at 1.0. The input current wave forms are sinusoidal, and the wide output frequency ran-ge is appropriate for variable speed AC motor drives.
This paper introduced an advanced PWM method to drive a variable speed AC motor. With this technique, a switching pattern is determined to minimize the error between a reference signal and feedback signal. In addition to its simplicity of implementation, the proposed technique has the advantage of control led constant voltage per frequency operation.
영구자석 동기전동기의 제어에 있어서 토오크 맥동은 전동기 제어성능 결정에 큰 요인으로 작용한다. 본 논문에서는 이러한 토오크 맥동을 효과적으로 저감하기 위한 새로운 토오크 추정 및 제어기법에 대해서 다룬다. 제안된 기법에서는 모델 기준 적응시스템(Model reference adaptive system ; MRAS) 기법을 이용하여 순시 토오크를 추정하고 적본형 가변구 조제어(Integral variable structure control ; IVSC)를 이용하여 추정된 토오크를 제어한다. DSP를이용하여 고 토오크 영구자석 동기전동기 제어시스템을 구성하고 실험을 수행하였으며 그 결과 제안된 제어기법이 우수한 토오크 맥동 저감효과를 가짐을 입증하였다.
벡터제어를 적용한 유도전동기 드라이브는 고성능 제어를 위하여 산업 적용분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 유도전동기의 모델은 비선형이고 복잡하기 때문에 포화, 온도변화, 외란 및 파라미터 변동등에 의해 성능 및 신뢰성이 저하된다. 이러한 가변속 드라이브를 제어하기 위하여 종래의 PI와 같은 제어기들이 일반적으로 사용되어졌다. 이러한 제어기들은 이상적인 벡터제어 상태에서도 광범위한 동작영역에서 양호한 성능을 나타내는데 한계를 가지고 있다. 본 논문은 퍼지제어, 신경회로망, 적응 퍼지제어로 구성된 FNN(Fuzzy-Neural Network)-PI 제어기 기반 자기동조 PI 제어기와 ANN을 이용한 속도추정을 제시한다. FNN-PI, AFC, ANN 제어기를 이용한 제어 알고리즘은 유도전동기 드라이브 시스템에 적용하여 그 결과를 분석하고 제어기의 효용성을 입증한다.
A novel rotor speed estimation method using model reference adaptive control(MRAC) is proposed to improve the performance of a sensorless vector controller. In the proposed method, the stator current is used as the model variable for estimating the speed. In conventional MRAC methods, the relation between the two model errors and the speed estimation error is unclear. In the proposed method, the stator current error is represented as a function of the first degree for the error value in the speed estimation. Therefore, the proposed method can produce a fast speed estimation. The robustness of the rotor flux-based MRAC, back EMF-based MRAC, and proposed MRAC is compared based on a sensitivity function about each error of stator resistance, rotor time constant, mutual inductance. Consequently, the proposed method is much more robust than the conventional methods as regards errors in the mutual inductance, stator resistance. Therefore, the proposed method offers a considerable improvement in the performance of a sensorless vector controller at a low speed. In addition, the superiority of the proposed method and the validity of sensitivity functions were verified by simulation and experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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