In this paper, we analyzed the effect of the change of the rotor time constant on the performance of the indirect vector control system. By employing indirect field orientation technique, we have also suggested an optimal control algorithm that allows an induction motor to maintain the maximum torque under the changing environment of rotor time constant. A computer simulation on the transient response of the output torque was demonstrated. To verify the validity of the method that has been proposed in this paper, an experiment has been performed utilizing TMS32OC31(40MHz) DSP chip which is capable of performing floating-point arithmetic in real time.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.1
no.2
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pp.3-9
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2012
The paper describes a novel technique for on line parameter identification of three-phase induction motors from a single, run up to speed test. Data is sampled during this test with the normal locked rotor and synchronous speed data captured on the way to reaching the motor's rated speed. Rotor parameter variations with frequency due to skin and proximity effects and other non-linear imperfections such as heating and main flux path saturation are taken into account. This method is ideal for determining and/or verifying parameters used in high performance drives.
We present voltage-source inverter for variable speed of washing machine. In the case of previous washing machines only on/off contol of motor was satisfied but these days the desire of customers moves to more silent and energy saving machine. Therefore many white goods manufacturers consider variable driving methods of motor. Nowadays variable speed Induction motors powered by inverters are becoming more and more popular. In this paper the principles of constant V/F control of Induction motor used in washing machine and space vector PWM technique are reviewd. Implementation issues such as command voltage generation, switching pattern determination, speed and power measurement are also presented. Experimental results are included in the end of the paper.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.13
no.4
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pp.179-185
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2018
Particulate Matter (PM2.5) has various adverse effects on health. Climate and industry activity and traffic volume are the main causes, especially in urban area. In order to construct an effective forecasting system, many measurement systems are required, but it is impossible in reality. Therefore, in this study, we propose a method to infer PM2.5 condition by using rule induction technique. The experimental results showed a classification accuracy of 71%.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.14
no.11
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pp.1091-1100
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2004
This paper presents an approach for the monitoring and detection of faults in induction machine by using data fusion technique and Dempster-Shafer theory Features are extracted from motor stator current and vibration signals. Neural network is trained and Hosted by the selected features of the measured data. The fusion of classification results from vibration and current classifiers increases the diagnostic accuracy. The efficiency of the proposed system is demonstrated by detecting motor electric and mechanical faults originated from the induction motors. The results of the test confirm that the proposed system has potential for real time application.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.2
no.2
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pp.85-91
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2000
This paper proposes a novel method with pseudo-on-line scheme using the optimized look-up table based on the genetic algorithm which does not use the gradient and finds the global optimum of an un-constraint optimization problem. The technique is a pseudo-on-line method that optimally estimates the parameters of fuzzy PID(FPID) controller for systems with non-linearity, using the genetic algorithm. The proposed controller(GFPID) with the auto-tuning function is applied to the on-line and real-time control of speed at 3-phase induction motor, and its computer simulation is carried out. simulation results show that the proposed methodis more excellent that conventional FPID and PID controllers.
In this paper, a robust adaptive backstepping control is developed for efficiency optimization of induction motors with uncertainties. The proposed control scheme consists of efficiency flux control(EFC) using a sliding mode adaptive flux observer and robust speed control(RSC) using a function approximation for mechanical uncertainties. In EFC, it is important to find the flux reference to minimize power losses of induction motors. Therefore, we proposed the optimal flux reference using the electrical power loss function. The sliding mode flux observer is designed to estimate rotor fluxes and variation of inverse rotor time constant. In RSC, the unknown function approximation technique employs nonlinear disturbance observer(NDO) using fuzzy neural networks(FNNs). The proposed controller guarantees both speed tracking and flux tracking. Simulation results are presented to illustrate the effectiveness of the approaches proposed.
The numerical study was carried out to effectively cool Induction motor applied to a washing machine. The outer rotor made of steel periodically spins up and down. The stator consists of the thin layered iron plates and copper coil. The effective cooling system is necessary to solve the reliability problem caused by the electric losses at the coil and the iron plate. Because the heat transfer rate of the natural convection in partially open space is generally low, thus it is necessary to enhance the heat transfer using rotating perforated plate. The flow phenomena around the motor are very complex due to the motor geometry and the outer rotor motion. The mixed convection takes place due to the slow rotation speed. The three dimensional flow simulation was performed using rotating reference frame technique and Boussinesq approximation but the radiation effect was neglected. It was found that the angle and direction of the cooling blades play an important role in the stator temperature.
Indirect vector control for induction motors requires the use of observers for estimation or observation of rotor flux magnitude and position. In this paper, authors discribe the induction motor vector control and introduce a nonlinear observer, named ELO(extended Luenberger Observer), without simulation results as a preliminary work for trial application. Normally, design of nonlinear observer need coordinate transfromation and linearization through solving the partial different equation. However, ELO requires minimal solution of nonlinear partial differential equation. Simulation was performed by under the enviroment of Matlab and Simulink without the proposed observer because we are still working. Simulation was performed with conventional flux observer, a dc-ac inverter by SVPWM technique, a vector controller armed with multiple PI controllers
An identification method of induction motor parameters such as rotor time constant and mutual inductance at standstill condition is discussed assuming that stator resistance and leakage has already been obtained applying two different DC voltage and single phase voltage to the induction motor, respectively. This proposed scheme is implemented by means of Model Reference Adaptive Control (MRAC) technique, which uses a rotor flux equation in voltage model as a reference model and one in current model and is demonstrated through experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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