Kim, Y.K.;Lim, K.M.;Yeom, K.N.;Bae, S.H.;Yoo, Y.S.;Yoo, W.H.
Proceedings of the KIEE Conference
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1996.07a
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pp.6-8
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1996
Induction Motors are preferred because of their ability to achieve higher power density, efficiency and reliability than permanent DC Motors for Electric Vehicle Drives. This paper describes induction motor design procedure to achieve high power density for EV using nonlinear optimization technique. Objective functions are considered to improve power density and a set of eight design variables is identified. As a numerical example, an induction motor of 15kW, 3 phase and 4 pole is designed.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.30
no.1
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pp.169-175
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2006
This paper describes how an Artificial Neural Network(ANN) can be employed to improve a speed estimation in a vector controlled induction motor drive. The system uses the ANN to estimate changes in the motor resistance, which enable the sensorless speed control method to work more accurately. Flux Observer is used for speed estimation in this system. Obviously the accuracy of the speed control of motor is dependent upon how well the parameters of the induction machine are known. These parameters vary with the operating conditions of the motor; both stator resistance(Rs) and rotor resistance(Rr) change with temperature, while the stator leakage inductance varies with load. This paper proposes a parameter compensation technique using artificial neural network for accurate speed estimation of induction motor and simulation results confirm the validity of the proposed scheme.
Mechanical imbalances are common mechanical faults in induction motors. Vibration monitoring techniques have been widely used for the diagnosis of mechanical faults in induction motors, but electrical detection methods have been preferred in recent years. For many years, researchers have concentrated on the Motor Current Signature Analysis (MCSA). This paper examines the effect of mechanical imbalances to induction machine electrical parameters. Instantaneous Power Signature Analysis (IPSA) technique used to detect these faults. In the paper, a full analysis of the proposed technique is presented, and experimental results for healthy and faulty motors have been shown and discussed.
In industry, the speed control of single-phase induction motor in domestic use is generally controlled by a simple ON-OFF or PID control method. However, in this case, in order to have a good speed regulating characteristics, itself should be modified in accordance with the optimum PID factors which are varied each time operating speed changes. Shortening the development time and saving the cost which are needed to modify the controller is a major problem to be solved now in industry. In order to alleviate the above difficulties, it is proposed to apply adaptive control technique using MRFAC(Model Reference Following Adaptive Control) for the speed control of single-phase induction motor which has scarcely been studied. In this paper, the above speed control technique is achieved using MCS-96 one chip micro controller with a good speed control characteristics and it is expetted to open a wide application field in the speed control of single-phase induction motor in the future.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.2
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pp.335-341
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2009
Analysis of the partial discharge signal, a technique to diagnose the stator winding insulation is a key function for the diagnosis of high voltage rotating machines and requires high precision. To satisfy this requirement, various denoising techniques such as filtering and differential methods were proposed. However, these techniques can not eliminate a adjacent induction noise that decreases reliability of the diagnosis. A simple novel denoising algorithm, therefore, is proposed for removing the adjacent induction noise in this paper. The algorithm shows good performance in the real partial discharge signals measured by 13kV class capacitive couplers installed at hydro-generator in Dae-cheong Dam.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.35
no.9
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pp.403-408
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1986
In this paper, the method to improve the efficiency of an induction motor at light load is discussed. Efficiency of induction motor can be very substantially improved by keeping the slip frequency as constant. Therefore, to simplify the control loop, algorithm which maintain constant slip frequency and control the input voltage is adopted. Simplified high efficiency drive of induction motor using PLL technique is suggested. In order to verify the validity of this system, the test results are compared with those obtained by optimal slip drive system and then we found closer to the optimal efficiency. For example its efficiency is improved from 18[%] to 42[%] at a few fraction of the full load (20[%]).
Recently many studies have been performed for variable speed control of induction motor. Direct Torque Control(DTC) is emerging technique for variable speed control of PWM inverter driven induction motor. DTC allows the direct control of stator flux and instantaneous torque through simple algorithm. In this paper ASIC design technique using VHDL is applied to DTC based speed control of induction motor. ASIC for DTC based speed control is designed through the description of coordinate transformation, speed controller stator flux and torque estimator, stator flux and torque controller, stator flux position detector. FSM(Finite State Machine) and inverter voltage switching vector. Finally the above system has been implemented on the FPGA (XC4052XL-PG411). Simulation and experiment has been performed to verify the performance of the designed ASTC.
High frequency full bridge series resonant inverters have become increasingly popular among power supply designers. One of the most important parameter for a High Frequency Full Bridge Series Resonant Inverter is optimal coil design. The optimal coil designing procedure is not a easy task. This paper deals with the New Approach to Optimal Design Procedure for a Real-time High Frequency Full Bridge Series Resonant Inverter in Induction Heating Equipment devices. A new design to experimental modelling of the physical properties and a practical power input simulation process for the non-sinusoidal input waveform is accepted. The design sensitivity analysis with Levenberg-Marquardt technique is used for the optimal design process. The proposed technique is applied to an Induction Heating Equipment devices model and the result is verified by real-time experiment. The main advantages of this design technique is to achieve more accurate temperature control with a huge amount of power saving.
In this paper application of the projection operator technique to the study of NMR absorption line shape and free induction decay curve is explored. It is found that the projection operator technique can provide a convenient means for deriving a set of hierarchy equations which may serve as a good starting point for theoretical calculation of the absorption line and free induction decay function by successive approximation or by an appropriate decoupling approximation. A brief review of linear response theory of NMR line shape and the relation between the absorption line shape and free induction decay function are also described.
In this paper, induction machine operation efficiency and torque is improved using Machine Learning based Gene Optimization (ML-GO) Technique is introduced. Optimized Genetic Algorithm (OGA) is used to select the optimal induction machine data. In OGA, selection, crossover and mutation process is carried out to find the optimal electrical machine data for induction machine design. Initially, many number of induction machine data are given as input for OGA. Then, fitness value is calculated for all induction machine data to find whether the criterion is satisfied or not through fitness function (i.e., objective function such as starting to full load torque ratio, rotor current, power factor and maximum flux density of stator and rotor teeth). When the criterion is not satisfied, annealed selection approach in OGA is used to move the selection criteria from exploration to exploitation to attain the optimal solution (i.e., efficient machine data). After the selection process, two point crossovers is carried out to select two crossover points within a chromosomes (i.e., design variables) and then swaps two parent's chromosomes for producing two new offspring. Finally, Adaptive Levy Mutation is used in OGA to select any value in random manner and gets mutated to obtain the optimal value. This process gets iterated till finding the optimal value for induction machine design. Experimental evaluation of ML-GO technique is carried out with performance metrics such as torque, rotor current, induction machine operation efficiency and rotor power factor compared to the state-of-the-art works.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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