In this study, a new method has been presented for the detection of broken rotor bar (BRB) faults in inverter driven induction motors controlled via Field Oriented Control (FOC). To this end, a FOC controlled induction motor with a BRB fault was modeled using the Matlab/Simulink program. Experiments were carried out using the prepared simulation model at various loads and operating speeds. The motor current and speeds were monitored for healthy, 1, 2 and 3 BRB faults. The Resampling Based Order Tracking Analysis (RB-OTA) method was applied to the monitored signals. The obtained results were compared by using the classic Fast Fourier Transform (FFT) method. When the obtained results were analyzed via the FFT method no information regarding any faults was determined in the run up or run down regions of the motor and the presented method gave very good results. The reliability of the proposed method was validated with experimental results. The main innovative part of this study is that the RB-OTA method was implemented on the induction motor current signal for detecting BRB faults.
The rotor resistance variation has a large effect on the field oriented control system of induction machine. In this paper, the adaptation technique based on MRAC is used to identify the rotor resistance variation. The criterion function used in the adaptation algorithm is the error function of the two reactive powers of the induction motor. The one is obtained from the voltages and the currents of the stator of the induction motor. And the other is estimated from the rotor flux and stator current. We simulated this control system operated by field oriented control and assured the robustness of the induction motor control system against the rotor resistence variation.
In this paper, a novel rotor flux estimation method of an induction motor using support vector regression(SVR) is presented. Two well-known different flux models with respect to voltage and current are necessary to estimate the rotor flux of an induction motor. Training of SVR which the theory of the SVR algorithm leads to a quadratic programming(QP) problem. The proposed SVR rotor flux estimator guarantees the improvement of performance in the transient and steady state in spite of parameter variation circumstance. The validity and the usefulness of proposed algorithm are throughly verified through numerical simulation.
In this paper authors proposed a new nonlinear rotor flux observer for rotor field oriented control of an induction motor which is designed based on theory of the extended Luenberger observer(ELO) one of a nonlinear state observer. The proposed rotor flux observer is derived from the 2 phase model of induction motor by the theory of ELO. The simulation results taken under the varying condition of rotor resistance and load torque show fast convergence of estimated rotor flux and high performance of IM drive system is achieved 표 experiment.
The necessary parameter and states for the field-oriented control scheme of induction motor have been correctly estimated by EKF(Extended Kalman Filter). In this paper, Reduced-Order EKF(Extended Kalman Filter) is proposed tn estimate rotor speed and rotor flux. It is profitable in the implementation of field-oriented control scheme rather than Full-Order EKF because of saving operational quantity. The simulation results show that the proposed Reduced-Order EKF is excellent performance.
The paper describes a new and rigorous mathematical model using counter-EMF for the rotor field oriented system with induction motor which uses the estimated speed and rotor flux based on a Model Reference Adaptive System as well as the real-time approach. The estimated speed and rotor flux is used for the speed and flux feedback control. The stability and the convergence of the estimator are improved on the basis of hyperstability theory for non-linear systems. The validity of the proposed method is verified by simulation and also the sensorless control was tested on the propulsion system simulator used for the development of Korean High-Speed Railway Train(KHSRT).
Based on a field-oriented model of induction motor, adaptive backstepping approach using neural network(RBFN) is proposed for the control of induction motor in this paper. In order to achieve the speed regulation with the consideration of avoiding singularity and improving power efficiency, rotor angular speed and flux amplitude tracking objectives are formulated. rotor resistance uncertainty is compensated by adaptive backstepping and mechanical lumped uncertainty such as load torque disturbance, inertia moment, friction by RBFN. Simulation is provided to verify the effectiveness of the proposed approach.
The $H_{\infty}$ approach, adopted in this paper, is based on loop shaping using a normalized coprime factor combined with a field-oriented control to control induction motor. We develop two loops. The first one, the inner loop, controls the stator current by $H{\infty}$ controller in order to obtain good performance. The second loop, the outer one, guarantees stability and tracking performance of speed and rotor flux using a proportional integral controller. When the rotor flux cannot be measured, we introduce a flux observer to estimate the rotor flux. Simulation and experimental results are presented to validate the effectiveness and the good performance of this control technique.
In this paper, a high-performance control of the induction motor for electric car was implemented to escape dependence of the rare earth magnet. Proposed high-efficiency control algorithm is a Direct Rotor Field-Oriented Control method that is insensitive to the fluctuation of motor parameters. In the DRFOC method, we need to compensate fluctuation of stator transient inductance and magnetizing inductance caused by the magnetic saturation of induction motor in high-speed area. This paper proposes Back-EMF Observer based on stator current estimator of Luenberger style. Motor control system applied the Voltage Feedback Flux Weakening Control method for high-speed operation. The proposed algorithm was verified through tests by the power train of Extended Range Electric Vehicle consists of induction motor and differential gear.
To avoid the use of position sensor or flux sensor in a field oriented induction machine drive system, the terminal quantities are often used to estimate the rotor flux. Since the estimation involves the leakage inductance of the machine, the performance of such systems is sensitive to the variations of leakage. Since estimation of the stator flux is independent of the leakage, the steady state performance of the stator flux oriented system is insensitive to the leakage inductance. In this paper, the torque response of stator flux oriented system is compared to that of rotor flux oriented system by digital simulation. And induction motor sensor less speed control by stator flux oriented method is developed. The performance of the speed estimation is showed by digital simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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