Low costed position sensor or sensorless control method is generally used in the motor control for home appliance because of the material cost and manufacture standard restriction. In conventional sensorless method, the stator resistance and back-EMF coefficient are varied by the motor speed and load torque variation. Therefore, position error occurred when the motor is operated by sensorless control method because of these variations. In this paper, the compensation method is proposed for sensorless position error using the MRAS method and compared with the other sensorless control method.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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제2B권3호
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pp.125-132
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2002
PMSMS (permanent magnet synchronous motors) are widely used in industrial applications and home appliances because of their high torque to inertia ratio, superior power density, and high efficiency. For high performance control, accurate informations about the rotor position is essential. Sensorless algorithms have lately been studied extensively due to the high cost of position sensors and their low reliability in harsh environments. A novel position sensorless speed control for PMSMs uses indirect flux estimation and is presented in this paper. Rotor position and angular velocity are estimated by the proposed indirect flux estimation. Linkage flux and magnetic field flux are calculated by the voltage equations and the measured phase current without any integration. Instead of linkage flux calculation with integral operation, indirect flux and differential magnetic field are used for the estimation of rotor position. A proper rejection technique fur current noise effect in the calculation of differential linkage flux is introduced. The proposed indirect flux detecting method is free from the integral rounding error and linkage flux drift problem, because differential linkage flux can be calculated without any integral operation. Furthermore, electrical parameters of the PMSM can be measured by the proposed TCM (time compression method) for soft starting and precise estimation of rotor position. The position estimator uses accurate electrical parameters that are obtained from the proposed TCM at starting strategy. In the operating region, a proper compensation method fur temperature effect can compensate fir the estimation error from the variation of electrical parameters. The proposed novel position sensorless speed control scheme is verified by the experimental results.
The brushless DC motor (BLDCM) has many advantages. As a result, it is widely used in electric vehicle (EV) drive systems. To improve the reliability of the motor control system, a position sensorless control strategy based on a sliding mode observer (SMO) is proposed. The global fast terminal sliding mode observer (GFTSMO) is proposed to enhance the control performance of the SMO control system. The advantages of the linear sliding mode and the nonsingular terminal sliding mode (NTSM) are combined in the control strategy. The convergence speed of the system state is enhanced. The motor commutation point is obtained with the observation of the back EMF, and the instantaneous torque value of the motor is calculated. Therefore, the position sensorless control of the BLDCM is realized. Experimental results show that the proposed control strategy can improve the convergence speed, dynamic characteristics and robustness of the system.
일반적으로 가전기기에서는 재료비와 사용상 제약으로 인해 저가격의 위치센서 또는 센서리스 제어 방법을 사용한다. 기존의 센서리스 기어 방법을 수행할 때 속도와 부하의 변화에 따라 고정자 저항이나 역기전력 상수가 변한다. 따라서, 전동기의 제정수의 변화로 인하여 센서리스 제어시에 위치오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 2개의 홀센서를 사용하여 영구자석형 동기전동기의 센서리스 제어시 발생하게 되는 위치오차를 보상하는 방법을 제안하였다.
This paper presents a position sensorless control system of Switched Reluctance Motor (SRM) using neural network. The control of SRM depends on the commutation of the stator phases in synchronism with the rotor position. The position sensing requirement increases the overall cost and complexity. In this paper, the current-flux-rotor position lookup table based position sensorless operation of SRM is presented. Neural network is used to construct the current-flux-rotor position lookup table, and is trained by sufficient experimental data. Experimental results for a 1-hp SRM is presented for the verification of the proposed sensorless algorithm.
This paper presents a sensorless speed control of a 2-phase switch reluctance motor(SRM). The proposed sensorless control scheme is based on the slide mode observer with parameter compensator to improve the estimation performance. In the stand still position, the initial rotor position is determined by pulse current responses of each phase windings and the current difference. In order to determine an accurate initial rotor position, the two initial rotor positions are estimated by the difference of the pulse currents. From the stand still to the operating region, a simple open loop control which determines the commutation sequence by the pulse current of the unexcited phase winding is used. When the motor speed is reached to the sensorless control region, the estimated rotor position and speed by the slide mode observer are used to control the SRM. The flux calculator used in the slide mode observer is designed by phase voltage and the voltage drops in the phase resistance of the winding. The accuracy of the flux calculator is dependent on the phase resistance. For the continuous update of the phase resistance, current gradient at the inductance break point is used in this paper. The error of the estimated rotor position at the current gradient position is used to update the phase resistance to improve the sensorless scheme. The proposed sensorless speed control scheme is verified with a practical compressor used in home appliances. And the results show the effectiveness of the proposed control scheme.
본 논문에서는 신경회로망을 이용한 위치센서 없는 스위치드 릴럭턴스 전동기의 제어시스템에 관해 연구하였다. 스위치드 릴럭턴스 전동기는 회전자 위치에 따라 적정 고정자 권선을 여자시킴으로써 회전력을 발생하기 때문에 회전자 위치정보가 필수적이다. 회전자 위치추정을 위한 위치 검출기는 전반적인 시스템 비용을 증가시키고, 시스템이 복잡해지는 요인이 된다. 본 논문에서는 전류와 자속에 대한 회전자 위치정보의 룩업 테이블을 바탕으로 위치센서 없는 스위치드 릴럭턴스 전동기의 제어에 관해 연구하였다. 신경회로망은 실험을 통해 구해진 데이터를 바탕으로 회전자 위치추정을 위한 근사함수의 유도를 위해 활용되었으며, 학습된 신경회로망을 이용하여 룩업 테이블을 구성하였다. 제안된 센서리스 알고리즘은 1마력 SRM에 적용되었으며, 실험 및 시뮬레이션을 통해 실현 가능성이 확인되었다.
PM synchronous motor may be rotated to an arbitrary direction and speed by outside wind under natural condition in cases where the fan is applied outside, such as in vehicle radiators and outdoor air-conditioners. Sensorless controls that cannot detect rotor position requires additional sensorless control algorithm because a rotor is rotated by an external load. In this study, the sensorless control of a PM synchronous motor under naturally rotating condition is proposed. The natural rotation conditions are classified as forward high-speed rotation, reverse high-speed rotation, and low-speed rotation. Experiment results verify the performance of the sensorless control, including the rotor speed and position detection at natural rotation mode and switch to the closed-loop sensorless control.
영구자석 동기전동기는 벡터제어를 통해 우수한 효율로 다양한 산업분야에 적용되고 있다. 영구자석 동기전동기의 벡터제어를 위한 회전자 위치정보는 회전자 위치센서 또는 회전자 위치 추정기를 이용하여 검출한다. 회전자 위치추정기를 이용한 센서리스 제어로 가장 많이 적용되고 있는 모델기반 센서리스 제어는 역기전력기반의 센서리스 제어와 영구자석의 자속기반 센서리스 제어로 구분할 수 있다. 역기전력 기반의 센서리스 제어는 역기전력이 속도에 비례하므로 저속에서 회전자의 위치 추정성능이 떨어지는 단점이 있다. 자속기반 센서리스 제어의 경우 회전자 위치추정을 위한 영구자석의 자속의 크기는 속도에 관계없이 일정하기 때문에 넓은 속도 영역에서 회전자의 위치 추정성능이 우수하다. 하지만 모델기반 센서리스 제어는 영구자석 동기전동기의 수학적 모델을 이용하기 때문에 전동기 상수의 변화에 따라 회전자 위치 추정 성능이 영향을 받는다. 본 논문에서는 두 가지 모델기반 센서리스 제어 방법에 대해 고정자 저항 및 인덕턴스의 전동기 상수 오차가 -30% ~ 30%로 변동하였을 때 역기전력 추정 성능, 자속 추정 성능, 회전자의 위치추정 성능을 이론적으로 비교, 분석하고 모의해석 및 실험으로 검증하였다.
In this paper the low cost sensorless control circuit for a PM synchronous motor without the mechanical rotor position sensors is presented. The sensorless control algorithm and position detection circuit for the sinusoidal current wave drive is more complex than that of the rectangular current wave drive. The proposed position sensing circuit is composed of an operational amplifier and several passive elements. The design procedures for getting the optimal parameters for the position sensing circuit are presented. The performance of the proposed algorithm is verified through the simulations and experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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