Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.2
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pp.163-167
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2014
To prove the vibration and speed error problems caused by the nonlinear friction characteristics and load variation of the hydraulic system, a PID speed controller and a load compensation controller for the hydraulic inverter-fed elevator are proposed. The load compensation controller is composed by the PI controller and the speed controller is composed by the PID controller. The P,I and D gains of the control parameters are obtained by the frequency response of system transfer function. The Effectiveness of the proposed controller are shown by experimental results, which the proposed controller yields robustness with load variations and stable and good speed and acceleration responses with less oscillations.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.68
no.3
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pp.430-438
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2019
For a pump or a compressor motor, a high periodic load torque variation is induced by the mechanical works, and it causes system vibration and noise. To minimize these problems, load torque compensation method, injecting periodic torque current, could be utilized. However, with the sensorless control method, which is usually utilized in the pump and compressor for low cost, the periodic torque current degrades the accuracy of the rotor position estimation owing to the inductance variation. This paper analyzes the rotor position and speed estimation error of sensorless control method with constant motor parameters under period loading. Assuming the constant speed by the accurate load torque compensation, the speed error equation is derived in frequency domain with inductance depending on the stator current. Further, it is also shown that the rotor position error could be minimized by compensating the inductance variation. The simulation and experimental results verify that the derived speed error model and the validity of the inductance compensation method.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.28
no.4
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pp.641-647
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2004
By most sensorless speed control schemes for induction motor. the control performances in high speed range are good, but it is difficult to obtain satisfactory results in low speed region. This paper proposes a new method controlling the low and the high speed regions separately to attain the stable operation in the overall range. The current error compensation method, in which the controlled stator voltage is applied to the induction motor so that the error between stator currents of the numerical model and the actual motor can be forced to decay to zero as time proceeds. is used in the low speed region In the high speed region. the method with adaptive observer is utilized. This control strategy contains an adaptive state observer for flux estimation. The rotor speed can be calculated from the rotor flux and the motor currents. The experimental results indicate good speed and load responses from the very low speed range to the high, and also show accurate speed changing performance between the low and the high speed range.
This paper presents neural load disturbance observer that used to deadbeat load torque observer and regulation of the compensation gain by parameter estimator. As a result, the response of PMSM follows that of the nominal plant. The load torque compensation method is compose of a neural deadbeat observer. To reduce of the noise effect, the post-filter, which is implemented by MA process, is proposed. The parameter compensator with RLSM (recursive least square method) parameter estimator is suggested to increase the performance of the load torque observer and main controller. The proposed estimator is combined with a high performance neural torque observer to resolve the problems. As a result, the proposed control system becomes a robust and precise system against the load torque and the parameter variation. A stability and usefulness, through the verified computer simulation, are shown in this paper.
Estimation errors of the rotor speed and position in sensorless control systems of Permanent Magnet Synchronous Motors (PMSM) will lead to low efficiency and dynamic-performance degradation. In this paper, a parallel-type extended nonlinear observer incorporating the nominal parameters is constructed in the stator-fixed reference frame, with rotor position, speed, and the load torque simultaneously estimated. The stability of the extended nonlinear observer is analyzed using the indirect Lyapunov's method, and observer gains are selected according to the transfer functions of the speed and position estimators. Taking into account the parameter inaccuracies issue, explicit estimation error equations are derived based on the error dynamics of the closed-loop sensorless control system. An equivalent flux error is defined to represent the back Electromotive Force (EMF) error caused by the inaccurate motor parameters, and a compensation strategy is designed to suppress the estimation errors. The effectiveness of the proposed method has been validated through simulation and experimental results.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2000.04a
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pp.385-390
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2000
This paper deals with the design and simulation of the hybrid power filter to compensate reactive power and harmonic components of nonlinear load. Control target is a 3-phase diode full bridge rectifier with L-R-C nonlinear load, this load is assumed adjustable speed driver(ASD). The hybrid filter consists of a shunt active filter, shunt passive filters and series inductors. Control algorithm is based on instantaneous power compensation theory proposed by H.Akagi and etc. The result from simulation shows the hybrid filter is superior than other filters on the point of compensation performance and low cost. The PSCAD/EMTDC 3.0 is used as simulation tools.
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.
In this paper, an improved predictive functional control (PFC) scheme for permanent magnet synchronous motor (PMSM) control system is proposed, on account of the standard PFC method cannot provides a satisfying disturbance rejection performance in the case of strong disturbances. The PFC-based method is first introduced in the control design of speed loop, since the good tracking and robustness properties of the PFC heavily depend on the accuracy of the internal model of the plant. However, in orthodox design of prediction model based control method, disturbances are not considered in the prediction model as well as the control design. A minimum-order observer (MOO) is introduced to estimate the disturbances, which structure is simple and can be realized at a low computational load. This paper adopted the MOO to observe the load torque, and the observations are then fed back into PFC model to rebuild it when considering the influence of perturbation. Therefore, an improved PFC strategy with torque compensation, called the PFC+MOO method, is presented. The validity of the proposed method was tested via simulation and experiments. Excellent results were obtained with respect to the speed trajectory tracking, stability, and disturbance rejection.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.51
no.10
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pp.573-580
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2002
This paper presents neural load disturbance observer that used to deadbeat load torque observer and regulation of the compensation gain by parameter estimator As a result, the response of PMSM follows that of the nominal plant. The load torque compensation method is compose of a neural deadbeat observer. To reduce of the noise effect, the post-filter, which is implemented by MA process, is proposed. The parameter compensator with RLSM(recursive least square method) parameter estimator is suggested to increase the performance of the load torque observer and main controller. The proposed estimator is combined with a high performance neural torque observer to resolve the problems. As a result, the proposed control system becomes a robust and precise system against the load torque and the parameter variation. A stability and usefulness, through the verified computer simulation and experiment, are shown in this paper.
Seo, Young-Soo;Lee, Chun-Sang;Hwang, Lak-Hoon;Kim, Jong-Lae;Byong gon Jang;Kim, Joo-Lae;Cho, Moon-Tack;Park, Ki-Soo
Proceedings of the IEEK Conference
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2000.07b
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pp.1013-1016
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2000
In this study, the estimate speed of rotor in the induction motor with Model Reference Adaptive control System (MARC) principle and to study that vector control system feedbacks speed estimated to speed control system and its result is as follows; Considering with explanation an influence of speed estimation mechanism depend on error about the second resistance size established, it estimates the deviation of the second resistance establishment and exhibits a compensation method, what is more, it designs a reparation program using the fuzzy algorithm and testifies the result with the computer simulation. And besides, it composes the load torque estimation and estimates the load torque, as the result, feedback-compensating the result of estimation, it improves the efficiency. In consequence, it makes a good result for more powerful vector control system about the outside trouble.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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