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.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.24
no.10
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pp.26-32
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2010
This paper proposes a new load torque observer based on the Takagi-Sugeno fuzzy method for a permanent magnet synchronous motor(PMSM). A Linear Matrix Inequality(LMI) parameterization of the fuzzy observer gain is given, and the LMI conditions are derived for the existence of the fuzzy load torque observer guaranteeing $\alpha$-stability and linear quadratic performance. In this paper, a nonlinear speed controller is employed to validate the performance of the proposed fuzzy load torque observer, and various simulation results are presented under motor parameter and load torque variations.
Super high speed motors and generators are increasing in various applications such as air compressor, gas turbine and fuel cell systems because of small size and light weight at the same power level. This paper presents an experiment and simulation for a permanent magnet synchronous motor(PMSM) in super high speed applications.
This paper presents a fuzzy adaptive speed controller that guarantees a fast dynamic behavior and a precise trajectory tracking capability for surfaced-mounted permanent magnet synchronous motors (SPMSMs). The proposed fuzzy adaptive control strategy is simple and easy to implement. In addition, the proposed speed controller is very robust to system parameter and load torque variations because it does not require any accurate parameter values. The global stability of the proposed control system is analytically verified. To evaluate the proposed fuzzy adaptive speed controller, both simulation and experimental results are shown under motor parameter and load torque variations on a prototype SPMSM drive system.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.19
no.3
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pp.249-256
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2014
This paper proposes a torque control method of permanent magnet synchronous motor, which has small torque ripple. The proposed control method is using the finite control set-model predictive control(FCS-MPC) strategy. An optimal input voltage vector minimizing a cost function is chosen among 6 passible active input voltage vectors following the FCS-MPC strategy. Then, a modulation factor for the optimal input voltage vector is computed to minimize the torque ripple. Thus, the proposed control method yields fast torque response and small torque ripple. The efficacy of the proposed method was verified through simulation and experiment.
The washing machine needs high torque for large load variation, Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) is proper to adapt the washing machine system. However, IPMSM can operate the lower output power than the other permanent magnet synchronous motor(PMSM) when the motor control by the conventional control. This paper suggests adaptive motor control for IPMSM and experiments the washing machine system.
In this paper proposed to neural network PI self-tuning direct controller using Error back propagation algorithm. Proposed controller applies to speed controller and current controller. Also, this built up the interface environment to drive it simply and exactly in any kind of reference, environment fluent and parameter transaction of PMSM. Neural network PI self-tuning simulator using Visual C++ and Matlab Simulation is organized to construct this environment, Built up interface has it's own purpose that even the user who don't have the accurate knowledge of Neural network can embody operation characteristic rapidly and easily.
최근 신재생 에너지로 풍력 발전 시스템이 중요시 되고 있다. 이에 본 논문에서는 풍력발전 시스템의 Wind Turbine System을 영구자석형 동기기를 이용하여 시뮬레이션 모델을 구현하였다. 시뮬레이션 모델은 회전자 모델, MPPT 알고리즘, 영구자석형 동기기(PMSM) 등으로 구성되어있다. Wind Blade Rotor의 유체역학적 특성 및 가감속 제어전략을 이용하여 Wind Turbine System의 특성을 시뮬레이션 할 수 있도록 하였다. 본 연구 결과는 이후 영구자석형 동기기를 이용한 풍력발전기의 기초 자료로서 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
영구자석 동기전동기 구동 인버터 시스템 내 스위치 고장은 다양한 조합으로 발생한다. 특히 스위치 개방고장의 경우 다른 전기 부품에 과전류를 유발하여 전체 시스템에 심각한 2차 손상을 초래한다. 본 논문에서는 개방고장 진단 알고리즘의 복잡성을 완화하기 위해 고장 그룹을 분류하여 고장 발생 시 false alarm의 영향을 받지 않고 간단하고 체계적인 방식으로 고장을 식별할 수 있는 기법을 제안한다. 스위치의 개방 고장으로 영구자석 동기전동기 구동 시스템 내 PWM 전압원 인버터의 신뢰성을 향상시키기 위해 3중 스위치 개방고장 진단 및 검출 기법을 제시한다. 제안된 기법은 기존의 개방고장 진단방법과 달리 정보처리를 위해 Moving Filter를 사용함으로써 연산부하를 증가시키지 않고 신속한 고장 검출이 가능하며 별도의 하드웨어 구성없이 구현이 가능하다. 제안된 기법의 안정성과 유효성이 시뮬레이션을 통해 입증된다.
This paper is proposed a ANN-based rotor position and speed estimation method for IPMSM by measuring the currents. Because the proposed estimator treats the estimated motor speed as the weights, it is possible to estimate motor speed to adapt back propagation algorithm with 2 layered neural network. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system. The operating characteristics controlled by neural networks control are examined in detail.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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