The paper describes a robust adaptive control algorithm for induction motor drive without speed sensor at low speed range. The control algorithm use only current sensors in a space vector pulse width modulation within loop control with rotor speed estimation and voltage source inverter. On-line rotor speed estimation is based on utilizing parallel model reference adaptive control system. MRAC of the modified flux model for flux and rotor speed estimator uses dual-adaptation mechanism, ${\omega}_r$ and ${\omega}_e$ scheme. The estimated flux components in the model can be compensated from the effects of offset errors on pure integrals. It can be compensated to the parameter variations and torque fluctuation with speed estimation in less then 10 rad/sec. In a simulation, the proposed induction motor control algorithm without speed sensor at very low speed range are shown to operate very well in spite of variable rotor time constant and fluctuating load without change the controller parameters. The suggested control strategy and estimation method have been validated by simulation study, and it proposed the designed system for the implementation using TI320C31 DSP/ASIC controller.
This paper is proposed adaptive fuzzy neural network(AFNN) and artificial neural network(ANN) based on the vector controlled induction motor drive system. The hybrid combination of fuzzy control and neural network will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed control and estimation of speed of induction motor using fuzzy and neural network. 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. This paper is proposed the experimental results to verify the effectiveness of the new method.
유도전동기의 벡터제어는 고성능 적용에서 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 이러한 드라이브 성능은 파라미터 변동에 의한 동조는 여전히 한계가 있다. 다양한 속도영역에서 운전하기 위하여 종래에는 PI과 같은 제어기를 보통 사용하였다. 이러한 제어기들은 이상적인 벡터제어 조건에서 광범위한 운전에 대하여 제한된 양호한 성능을 나타낸다. 본 논문은 다중 적응 제어기를 사용하여 유도전동기 드라이브의 고성능 제어를 제시한다. 이 제어기는 FAM(Fuzzy Adaptation Mechanism)에 의 해 속도제어, MFC(Model Reference Adaptive Fuzzy Control)에 의해 전류제어 그리고 ANN을 이용하여 속도추정을 수행한다. 제시한 제어 알고리즘은 FAD MFC및 ANN 제어기를 사용하여 유도전동기 드라이브 시스템에 적용한다. 제시한 제어기의 성능은 유도전동기의 파라미터를 사용하여 다양한 동작조건에서 해석으로 평가한다. 또한, 본 논문은 제어기의 효용성을 입증하기 위하여 해석결과를 제시한다.
This paper proposes a hydraulic pump system that uses a variable speed SR drive and constant capacity pump. For the design of the SRM (Switched Reluctance Motor) and digital controller, base speed and rating torque are determined from the mechanical specifications of the hydraulic pump. In order to minimize the power consumption during the maintaining of preset oil-pressure, the pressure control system changes the maximum oil-pressure band and flow rate according to the motor speed. The DSP control system adjusts the oil-pressure and the speed of the SRM from the pressure sensor signal, due to conservation of power consumption by the hydraulic pump. A 2.2Kw, 12/8 pole SR motor and DSP based digital controller are designed and tested with experimental set-up. The test results indicate that the system has some good features such as high efficiency and rapid response characteristics.
본 논문은 FNN과 ANN 제어기를 이용한 유도전동기의 속도 제어 및 추정을 제시한다. 먼저, PI 제어기에서 나타나는 문제점을 해결하기 위하여 퍼지제어와 신경회로망을 혼합 적용한 FN 제어기를 설계한다. 퍼지제어기의 강인성 제어와 신경회로망의 고도의 적응제어의 장점들을 접목한다. 다음은 ANN을 이용하여 유도전동기 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다. 2층 구조를 가진 신경회로망에 BPA(Back Propagation Algorithm)를 적용하여 유도전동기 드라이브의 속도를 추정한다. 추정속도의 타당성을 입증하기 위하여 시스템을 구성하여 제어특성을 분석한다. 그리고 추정된 속도를 지령속도와 비교하여 전류제어와 공간벡터 PWM을 통하여 유도전동기의 속도를 제어한다. 본 연구에서 제시한 FNN과 ANN의 제어특성 및 추정성능을 분석하고 그 결과를 제시한다.
Wind turbines have an enormous potential for decentralized electricity generation. In recent years, there has been an increasing worldwide interest in small/medium wind systems. This paper presents the results of power performance testing conducted on a 50 kW turbine located in Yeonggwang test-bed. The turbine system is a pitch, active yaw, variable speed, upwind, three blade with a direct drive PMSG. This thesis covers the operation of variable speed wind turbines with pitch-yaw control. The system considered is controlled to generate maximum energy while minimizing loads. The data include power, wind speed, and direction from meteorological towers, and nacelle anemometer readings and output from turbine. The analysis concentrates on the effect of the load on the power-wind speed curve of the turbine.
마그네트 기어를 이용하면 기계적인 접촉없이 동력을 전달할 수 있다. 마그네트 기어 기반 감속 시스템에서 종동축은 구동축으로부터 분리되어있기 때문에 시스템은 제한된 공극 강성으로 부하 변화에 대응해야하는 2관성 공진 시스템이다. 종동축 즉, 저속측은 구동축 인가 토크만으로 제어되고 갑작스런 외란에 따라 일반적인 기계식 기어 시스템과 달리 과도한 진동이나 슬립이 발생할 수 있다. 따라서 저속측에 인가되는 부하 등의 외란은 실시간으로 측정되거나 추정되어야 한다. 본 논문에서는 고조파 조절기 일체형 마그네트 기어를 이용한 감속 시스템의 저속측 속도 제어를 위한 전상태 되먹임 제어기를 제안하고 이를 전산 모의 시험과 실험을 통해 검증하였다. 저속측 부하를 추정하기 위해 새로운 상태변수를 도입하여 관측기를 설계하였으며 이를 기반으로 하는 전상태 제어기를 통한 외란에 대한 강건성은 2자유도 PI 속도 제어기와 비교하였다. 상대적으로 짧은 시간안에 극의 슬립이 보정되는 것을 확인하였으며 추정된 변수는 실제 측정 결과와 유사한 경향을 나타내었다. 이러한 결과는 마그네트 기어 감속기의 서보 시스템으로의 응용 가능성을 담보해주는 결과인 것으로 판단된다.
The air-cooled waterwheel generator has a fan connected to waterwheel shaft or motor driven fan or fans. The fans are operated at constant speed, constant input, regardless of generator loss which is varied according to generator output and coolant the perature. Energy savings may he possible if the cooling air flow is controlled according to generato output and air temperature depending on season. The simulation and experience have been done on the 22.6 KVA Waterwheel generator by using AC variable speed drive. The results gave us los cut of generator.
3-Phase BLDC Motor, which is generally used, has limited usage in high speed, due to pulsation torque occurring commutation and variable speed. To solve this problem, it is necessary to increase invariable, pole number, or the number of slots. Currently, due to rapid growth of semiconductor technology and trend toward smaller and cheaper production of switching device, multi-phase BLDC Motor for high speed, high output power is being actively pursued to produce. In this paper 7-Phase BLDC Motor drive system is designed and Vector modulator is studied.
Saravanan, P;Balaji, M;Balaji, Nagaraj K;Arumugam, R
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제12권4호
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pp.1548-1555
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2017
This paper attempts to employ and investigate neural based approaches as interpolation tools for modeling of Switched Reluctance Motor (SRM) drive. Precise modeling of SRM is essential to analyse the performance of control strategies for variable speed drive application. In this work the suitability of Generalized Regression Neural Network (GRNN) and Extreme Learning Machine (ELM) in addition to conventional neural network are explored for improving the modeling accuracy of SRM. The neural structures are trained with the data obtained by modeling of SRM using Finite Element Analysis (FEA) and the trained neural network is incorporated in the model of SRM drive. The results signify the modeling accuracy with GRNN model. The closed loop drive simulation is performed in MATLAB/Simulink environment and the closeness of the results in comparison with the experimental prototype validates the modeling approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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