Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) is widely used in many applications such as an electric vehicle, compressor drives of air conditioner and machine tool spindle drives. In order to maximize the efficiency in such applications, this paper is proposed the optimal control method of the armature current. The controllable electrical loss which consists of the copper loss and the iron loss can be minimized by the optimal control of the armature current. The minimization of loss is possible to realize efficiency optimization control for the proposed IPMSM The optimal current can be decided according to the operating speed and the load conditions. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system, the operating characteristics controlled by efficiency optimization control are examined in detail by simulation.
This paper presents the control algorithm for maximum efficiency drives of an induction motor system with the high dynamic performance. This system uses a simple model of the induction motor that includes equations of the iron losses. The model, which only requires the parameters of the induction motor, is referred to a field-oriented frame. The minimum point of the input power can be obtained at the steady state condition. The proposed optimal efficiency control algorithm calculates the reference torque and flux currents for the vector control of the induction motors. A 32 bit floating point TMS320C32 DSP chip implements the drive system with the efficiency optimization controller. The results show the effectiveness of the control strategy Proposed for the induction motor drive.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
/
pp.1270-1273
/
1993
Fuzzy optimal control is considered. An optimal sequence of controls is sought best satisfying fuzzy constraints on the controls and fuzzy goals on the states (outputs), with a fuzzy system under control Control over a fixed and specified, implicitly specified, fuzzy, and infinite termination time is discussed. For computational efficiency a small number of reference fuzzy staters and controls is to be assumed by which fuzzy controls and stated are approximated. Optimal control policies reference fuzzy states are determined as a fuzzy relation used, via the compositional rule of inference, to derive an optimal control. Since this requires a large number of overlapping reference fuzzy controls and states implying a low computational efficiency, a small number of nonoverlapping reference fuzzy states and controls is assumed, and then interpolative reasoning is used to infer an optimal fuzzy control for a current fuzzy state.
This paper is focussed on an optimal efficiency control which is operated by voltage-current pattern such as to maintain the maximum efficiency output characteristics of the motor. The voltage control is realized by phase control thyristers.
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. This paper proposes efficiency optimization control of IPMSM drive using adaptive fuzzy learning control fuzzy neural network (AFLC-FNN) controller. In order to maximize the efficiency in such applications, this paper proposes the optimal control method of the armature current. The controllable electrical loss which consists of the copper loss and the iron loss can be minimized by the optimal control of the armature current. The minimization of loss is possible to realize efficiency optimization control for the proposed IPMSM. The optimal current can be decided according to the operating speed and the load conditions. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using AFLC-FNN controller. Also, this paper proposes speed control of IPMSM using AFLC-FNN and estimation of speed using ANN controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled AFLC-FNN controller, the operating characteristics controlled by efficiency optimization control are examined in detail.
This paper proposes efficiency optimization control of IPMSM drive using multi hybrid fuzzy controller(HFC). The design of the speed controller based on fuzzy-neural network that is implemented using fuzzy control and neural network. The design of the current based on HFC using model reference and the estimation of the speed based on neural network using ANN controller. In order to maximize the efficiency in such applications, this paper proposes the optimal control method of the armature current. The controllable electrical loss which consists of the copper loss and the iron loss can be minimized by the optimal control of the armature current. The minimization of loss is possible to realize efficiency optimization control for the proposed IPMSM The optimal current can be decided according to the operating speed and the load conditions. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using multi HFC. Also, this paper proposes speed control of IPMSM using HFC1, current control of HFC2-HFC3 and estimation of speed using ANN controller. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled HFC, the operating characteristics controlled by efficiency optimization control are examined in detail.
An optimal operation method based on weighted efficiency for a two-stage boost converter is proposed in this study. Detailed loss analysis of the converter is performed to derive the optimal operation method according to the load and input voltage fluctuations, and the optimal DC-bus voltage is derived by applying the weighted efficiency method. The proposed method can satisfy optimal efficiency in the main operation region without a complicated control method. Using 1kW typical two-stage boost converter and is verified three types of weighted efficiency formulas and loss analysis are utilized to derive high-efficiency optimal DC-bus voltage from each load range.
This paper is concerned with the simulation and determination of the input voltage and frequency for the optimal efficiency operation of induction motors. In general, induction motors have a specific character that operation efficiency is dropped sharply at the light roads condition. Consequently, if the induction motor is controlled by high efficiency using the VVVF(variable voltage variable frequency) control methods at optimal values, the entire system can obtain the substantial energy savings from the efficiency improvement in induction motors. In this paper, optimal slip is derived from the modeling of an induction motor and the optimal hybrid-control method is suggested by the simulation of the proposed algorithm for a 3-phase induction motor.
The efficiency optimized speed control system of Induction Motor is proposed At light load, the IM has poor efficiency because of relatively high magnetizing current. In this paper, by employing the field oriented control with flux controller which the motor is operated at optimal slip frequency, the proposed system has good performance and high efficiency. In simulation, the performance, loss and efficiency of the proposed optimal flux control system are compared with those of the coventional constant flux operation. In conclusion, the efficiency is raised by 2.55%, the loss is decreased by 0.1[p.u].
This paper proposes an optimal current control method for improving efficiency of Brushless Direct Current (BLDC) motor. The proposed optimal current control method is based on the maximum torque point analysis of Finite Element Analysis (FEA). The proposed method can increase the effective voltage at the maximum torque point of BLDC motor and increase the output torque per unit current to increase the efficiency. In order to verify the proposed optimal current control method, have developed the prototype of a 50 [W] class motor drive and experimented by 20 [W] motor using the dynamometer set. This was verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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