Kim, Jong-Ku;Choi, Uk-Don;Son, Jin-Geun;Lee, Jong-Chan;Kim, Jin-Sik
Proceedings of the KIEE Conference
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1994.07a
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pp.366-368
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1994
This paper deals with the vector control that control of torque and speed of the induction motor using field-oriented control method. Rotor flux is estimated using the indirect sensing method based on the rotor circuit equation in the synchronously rotation reference frame, and slip angle and rotor position are caculated from rotor angular velocity and stator current. Through modeling and digital simulation with a voltage source inverter, it is shown that the proposed scheme gives good static and dynamic performance to the induction motor drive.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.2
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pp.125-130
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2001
This paper presents an indirect field-oriented (IFO) induction motor position servo drives which uses the model following adaptive controller with the artificial neural network(ANN)-based rotor resistance estimator. The model reference adaptive system(MRAS)-based 2-layer ANN estimates the rotor resistance on-line and a linear model-following position controller is designed by using the estimated the rotor resistance value. At the end, a fuzzy logic system(FLS) is added to make the position controller robust to the external disturbances and the parameter variations. The simulation results show the effectiveness of the proposed method.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.1
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pp.1-8
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2019
Most of rotor resistance estimators utilizes Classical qd Model (CQDM) and Alternate qd Model (AQDM). The rotor resistance estimators based on both models were shown to provide an accurate rotor resistance estimate under conditions where flux is constant such as a field-oriented control (FOC) based induction motor drives. Under the conditions where flux is varying such as a Maximum torque per amp (MTPA) control, AQDM based rotor resistance estimator estimates actual rotor resistance accurately even in different operating points. However, CQDM based rotor resistance estimator has not been investigated and its performance is questionable under condition where flux level is varying. Thus, in this work, the performance of CQDM based rotor resistance estimator was investigated and made comparisons with AQDM based estimator under conditions where flux level is significantly varying such as in MTPA control based induction motor drives. Unlike AQDM based estimator, the laboratory results show that the CQDM based estimator underestimates actual rotor resistance and exhibits an undesirable dip in the estimates in different operating points.
This paper deals with the design of a field oriented control system model for the high performance induction motor using Matlab with Simulink. The proposed control system model, which is not used the speed and flux sensor, contains IM model, Tranformation, Decoupling, FFOC(Field Flux Orientation Controller), Torque calculator and PI Controller to control speed, torque. Results present the stator and rotor flux phasor trajectory, the startup and transient response of speed, torque and stator current with field oriented control and the response to changes in reference speed with no load. This paper shows that the propose control system is more robust than other vector control system, and suggest the enchanced model, using Matlab with Simulink for the high performance in induction motor control.
This paper proposes a new loss minimization controller (LMC) for induction motor drive. The proposed LMC presents a strategy to minimize the total power losses of induction motor (IM), which is based on simplified equivalent circuit and simplified model of IM. The proposed controller using the field oriented control (FOC) method is to determine an optimal rotor flux for obtaining the minimum total power losses and higher efficiency. Simulation and experimental results are given to validate the effectiveness of the proposed method.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.4
no.2
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pp.209-214
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1999
New estimation and tuning schemes of inductance variations for rotor flux oriented (RFO) control of induction motor in field weakening region are presented. Stator transient inductance and stator self inductance are estimated. From estimated stator self inductance. magnetizing inductance is estimated and from estimated stator transient inductance, rotor leakage inductance is estimated. Simulation and experimental results prove the effectiveness of the proposed s scheme in constant torque and field weakening region.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.25
no.1
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pp.13-20
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2020
Accurate parameters based on equivalent circuit are required for high-performance field-oriented control in a three-phase induction motor. In a normal case, stator resistance can be accurately measured using a measuring equipment. Except for stator resistance, all machine parameters on the equivalent circuit should be estimated with particular algorithms. In the viewpoint of traditional regions, the parameters of an induction motor can be identified through the no-load and standstill test. This study proposes an identification method that uses the d-axis model of the induction motor in a stationary frame with the predefined information on stator resistance. Mutual inductance is estimated on the rotational dq coordination similar to that in the traditional no-load experiment test. The leakage inductance and rotor resistance can be estimated simply by applying different voltages and frequencies in the d-axis model of the induction motor. The proposed method is verified through simulation and experimental results.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.3
no.2
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pp.110-115
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2014
The reconfigurability of FPGA devices allows designers to evaluate, test and validate a new control algorithm; a new component or prototypes without damaged the real system with the so-called hardware co-simulation. The present paper uses the Xilinx System Generator (XSG) environment to establish and validate a new nonlinear estimator for the rotor time constant inverse that will be exploited to improve the indirect rotor field control of induction motor.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.3
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pp.154-160
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2004
In this paper, a combined field orientation and adaptive backstepping approach using a sliding mode adaptive flux observer, is proposed for the control of induction motor In order to achieve the speed regulation with the consideration of improving power efficiency, rotor angular speed and flux amplitude tracking objectives are formulated. Rotor flux and inverse time constant are estimated by the sliding mode adaptive flux observer based on a fixed stator frame model and mechanical lumped uncertainty such as inertia moment, load torque disturbance, friction compensated by the adaptive backstepping based on a field-oriented model. Simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed approach.
If there is a mismatch between the controller programmed rotor time constant and the actual time constant of motor, the decoupling between the flux and torque is lost in an indirect rotor field oriented control. This paper presents a new estimation scheme for rotor time constant using artificial neural networks. The parameters of induction motor model organize 2 layer neural to be weight between neuron, which is proposed new in this paper. This method makes networks simple, so its brings not only the improvement in speed but simplification in calculation. Furthermore, it is possible to estimated rotor time constant real time through on-line learning without using off-line learning. The digital simulation and the experimental results to verify the effectiveness of the new method are described in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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