KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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v.3B
no.2
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pp.97-102
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2003
In this paper, a recurrent artificial neural network (RNN) based self-tuning speed controller is proposed for the high-performance drives of induction motors. The RNN provides a nonlinear modeling of a motor drive system and could provide the controller with information regarding the load variation system noise, and parameter variation of the induction motor through the on-line estimated weights of the corresponding RNN. Thus, the proposed self-tuning controller can change the gains of the controller according to system conditions. The gain is composed with the weights of the RNN. For the on-line estimation of the RNN weights, an extended Kalman filter (EKF) algorithm is used. A self-tuning controller is designed that is adequate for the speed control of the induction motor The availability of the proposed controller is verified through MATLAB simulations and is compared with the conventional PI controller.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.56
no.3
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pp.524-530
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2007
This paper presents a new and simple method for sensorless operation of matrix converter drives using a constant air-gap flux and the imaginary power flowing to the motor. To improve low-speed sensorless performance, the non-linearities of a matrix converter drive such as commutation delays, turn-on and turn-off times of switching devices, and on-state switching device voltage drop are modelled using PQR transformation and compensated using a reference power control scheme. The proposed compensation method is applied for high performance induction motor drives using a 3 kW matrix converter system. Experimental results are shown to illustrate the feasibility of the proposed strategy.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.17
no.5
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pp.126-133
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2003
High performance induction motor drives are driven by two advanced control methods: vector control and direct torque control (DTC). In order to apply the control methods to the speed/position control systems, the informations on rotor speed and rotor or stator flux are required. The speed is measured by encoder, and the rotor or stator flux is estimated by using the motor parameters and measured currents. The control input generated on the basis of the information that is provided by abnormal sensors should be far from the desired value and deteriorates the overall control perfonnance. In this paper, the effects of sensor faults on the motor variables and the control performance of induction motor drives are analyzed by both theoretical approach and simulation study. The presented analysis results could be utilized for the purpose of developing a fault detection and isolation scheme in induction motor drives.
In this paper, recurrent artificial neural network (RNN) based self tuning speed controller is proposed for the high performance drives of induction motor. RNN provides a nonlinear modeling of motor drive system and could give the information of the load variation, system noise and parameter variation of induction motor to the controller through the on-line estimated weights of corresponding RNN. Thus, proposed self tuning controller can change gains of the controller according to system conditions. The gain is composed with the weights of RNN. For the on-line estimation of the weights of RNN, extended kalman filter (EKF) algorithm is used. Self tuning controller that is adequate for the speed control of induction motor is designed. The availability of the proposed controller is verified through the MATLAB simulation with the comparison of conventional PI controller.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.9
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pp.1552-1554
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2008
Recently, sensorless induction motor drives have been much studied due to several advantages. Sensorless drives eliminate the additional mounting space, increase the reliability in harsh environments, and reduce the cost of a motor. This paper investigates an improved sliding mode observer for the sensorless speed control of an induction motor. The proposed control strategy is the sliding mode observer with a variable boundary layer for a low-chattering and fast-response control. The proposed sensorless-algorithm is verified through the simulation and experimentation.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.12
no.1
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pp.45-50
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1998
In recent year, inverters and cycloconverters system are widely used for fed induction motor drives. Motor drives by cycloconverter is possible to frequency have been directly changed without AC/DC converter, so that circuits is simpler than inverter. A aims of this paper is the control strategy and hardware design for vector control system by cycloconverter fed induction motor drives. In this paper, Algorithm of vector control is derivlid from the model of controlled current source-fed induction motor. Vector control system is implemented using these algorithm and a pulse width controled cycloconverter using a SCR. Cycloconverter of vector control system is controlled by pulse width of SCR's trigger signal. pulse width is controlled primary command current $li_1l$ and frequency TEX>$\omega_1$..
In this paper, vector control of induction motor drives using space current vector PWM is presented. The scheme gives advantages, besides robustness to inverter arm-shoot, sinusoidal input current and voltage for induction motors. In addition, space vector PWM for CSI produces faster transient response than conventional pattern PWM. Also, a modulation index control is proposed.
This paper proposes the efficiency improvement method of vvcf-induction motor drives, which operates always at rated speed, regardless of load conditions, with counter emf estimation. The counter emf is estimated by detecting the fundamental component of motor input current, which is employed in speed control algorithm through the comparison with the actual counter emf during the nonconduction interval. The input power reduction by speed control is confirmed through simulations and experimental results.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.24
no.9
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pp.118-123
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2010
The selection of flux level in the maximum torque control of stator flux-oriented induction motor drives in the field weakening region is dependent on stator resistance and inductances. This paper presents parameter detuning effects of stator flux-oriented control drives in the field weakening region. The detuning effects of stator resistance and rotor leakage inductance are analyzed. The decrease of torque and the flux control lost by the detuning of inductance are shown in the simulation results.
The accurate values of parameters of an induction motor are required for its high performance control. So far many methods using current sensors voltage sensors and speed sensor have been developed. This paper proposes an identification method of parameters of induction motor only using current sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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