진화프로그래밍과 슬라이딩 모드 관측기를 이용하여 SRM의 위치 속도를 추정하고 이를 속도제어에 적용하는것을 소개하고자 한다. 회전자 정보각의 검출은 일반적으로 엔코더나 레졸버를 사용하나, 이러한 기계적인 외부 위치 센서는 가격이 비싸므로 SRM 시스템의 설치 비용과 전체 드라이버 시스템의 크기가 증가하는 요인이된다. 따라서 산업현장에 적용하는 한계의 원인이 된다. 본 연구에서는 위치 및 속도센서를 제거한 슬라이딩 모드 관측기를 사용하여 SRM 드라이브에 적용되었다. 그러나 SRM의 제어에 있어 슬라이딩 모드 관측기의 파라메터들이 매우 민감하여 작은 변화에 대해서도 위치와 속도 추정결과에 많은 영향을 미친다. 제어이득을 일정하게 유지하고, 슬라이딩 모드 관축기의 파라케터들을 크게 변화시킬 경우, 관축기의 파라메터들은 관측기의 떨림 폭을 결정하므로, 위치와 속도의 추정값의 변화가 크게 발생하여 관측기의 떨림 현상이 나타난다. 본 연구에서는 이러한 슬라이딩모드 관측기의 파라메터들과 제어기의 이득들을 방향성 벡터를 갖는 진화 프로그래밍을 사용하여 최적의 파라메터들을 선정하고, 이를 제어시스템으로 구현하고자 한다.
본 논문은 SRG(Switched Reluctance Generator)의 제어를 위하여 순시자속을 이용하여 위치를 추정하고, 추정한 위치에 근거하여 출력전압을 제어하는 방법이 제안되었다. SRG를 제어하기 위해서는 정확한 회전자의 위치정보가 필수적이다. 이러한 위치정보는 일반적으로 엔코더나 레졸버와 같은 정밀한 위치센서로부터 얻어진다. 그러나, 전자기적 간섭(Electromagnetic Interference), 진동, 열, 습도 등의 열악한 환경으로 인하여 정확한 위치를 검출하는데 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위하여 위치·속도센서 없는 SRG의 제어기가 요구되어 진다. 본 논문에서는 SRG를 위한 새로운 위치·속도의 실시간 추정방법이 제안되었다. 순시자속은 측정한 전압과 전류에 의해 계산한 것과 위치와 자속 프로파일로부터 회전자의 위치를 추정하였다. 출력전압은 PID 제어 알고리즘에 의해 일정 제어되었다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통하여 확인하였고, DSP를 적용하여 구현하였다. 실험을 통하여 제안된 방법은 부하가 변동하더라도 일정하게 출력전압을 유지하고, SRG 제어가 안정됨을 확인하였다.
The gas turbine static starter rotates the stationary synchronous machine by the interaction of the rotor and the stator. The detection from the initial position of the rotor has been an important issue to drive with optimum torque. Previously, the gas turbine starter was used by attaching the encoder to the synchronous machine, but the position and velocity of the rotor have been estimated by sensor-less method until recently due to the difficulty in attaching and detaching and damage caused by the shaft voltage noise. In this paper, Rotor initial(stationary state) position estimation, forced commutation control(speed less than 10%), and natural commutation control(speed more than 10%) method using magnetic flux with integrated terminal voltage were presented and the sensor-less speed control performance was verified. As a result of making and evaluating the 29 kVA synchronous machine and the starting device, the performance of each control mode was satisfactory. Furthermore, the applied technology is expected to be used for the development of the gas turbine starter of tens of MW class and the field application.
Holakooie, Mohammad Hosein;Taheri, Asghar;Sharifian, Mohammad Bagher Bannae
Journal of Power Electronics
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제15권5호
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pp.1274-1285
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2015
This paper deals with model reference adaptive system (MRAS) speed estimators based on a secondary flux for linear induction motors (LIMs). The operation of these estimators significantly depends on an adaptation mechanism. Fixed-gain PI controller is the most common adaptation mechanism that may fail to estimate the speed correctly in different conditions, such as variation in machine parameters and noisy environment. Two adaptation mechanisms are proposed to improve LIM drive system performance, particularly at very low speed. The first adaptation mechanism is based on fuzzy theory, and the second is obtained from an LIM mechanical model. Compared with a conventional PI controller, the proposed adaptation mechanisms have low sensitivity to both variations of machine parameters and noise. The optimum parameters of adaptation mechanisms are tuned using an offline method through chaotic optimization algorithm (COA) because no design criterion is given to provide these values. The efficiency of MRAS speed estimator is validated by both numerical simulation and real-time hardware-in-the-loop (HIL) implementations. Results indicate that the proposed adaptation mechanisms improve performance of MRAS speed estimator.
In this paper, the gain of the observer is properly set up using the fuzzy control and Fuzzy-Sliding observer(FSQ) that have a superior transient characteristic and is easy to implement compared to the existing method is designed. It estimate the differentiation of the armature current directly using the armature current measured in the AC motor. It estimate the speed of the rotor using the differentiation. It is proposed speed sensorless control method using the estimated speed. Optimal gain of speed observer(Luenberger observer) was set up using the fuzzy control and adapted speed control of AC servo motor. To verify the performance of designed Fuzzy-Sliding observer, simulation compared with fixed speed observer gain of G.B Wang and S.S Peng's sliding observer is performed. Also, it was proved the excellence and feasibility of the proposed observer from the comparison test with a speed sensor and without a speed sensor which used a highly efficient drive and 400W AC servo motor starting system.
Offline inductance identification of a permanent magnet synchronous motor (PMSM) is essential for the design of the closed-loop controller and position observer in sensorless vector controlled drives. On the base of the offline inductance identification method combining direct current (DC) offset and high frequency (HF) voltage injection which is fulfilled at standstill, this paper investigates the inverter nonlinearity effects on the inductance identification while considering harmonics in the induced HF current. The negative effects on d-q axis inductance identifications using HF signal injection are analyzed after self-learning of the inverter nonlinearity characteristics. Then, both the voltage error and the harmonic current can be described. In addition, different cases of voltage error distribution with different injection conditions are classified. The effects of inverter nonlinearities on the offline inductance identification using HF injection are validated on a 2.2 kW interior PMSM drive.
As the model of most practical system cannot be obtained, the practice of typical control method is limited. Accordingly, numerous artificial intelligence control methods have been used widely. Fuzzy control and neural network control have been an important point in the developing process of the field. This paper is proposed adaptive fuzzy-neural network based on the vector controlled interior permanent magnet synchronous motor drive system. The fuzzy-neural network is first utilized for the speed control. A model reference adaptive scheme is then proposed in which the adaptation mechanism is executed using fuzzy-neural network. Also, this paper is proposed estimation of speed of interior permanent magnet synchronous motor using artificial neural network controller. The back-propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The error between the desired state variable and the actual one is back-propagated to adjust the rotor speed, so that the actual state variable will coincide with the desired one. The back-propagation mechanism is easy to derive and the estimated speed tracks precisely the actual motor speed. This paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of the new method.
This Paper deals with speed control of DC servo motor using a Fuzzy-Sliding observer. Speed sensor detect a speed of rotor continuously. But It have a limit as a driving speed to detect speed precisely. So it is problem to improve the performance of the driving system To solve the problem, it is studied to detect a speed of DC motor without sensor In particular, study on the method to estimate the speed using the observer is performed a lot. In this parer, the gain of the observer is properly set up using the fuzzy control and sliding observer that have a superior transient characteristic and is easy to implement compared the exist ing method is designed. It estimate the derivative of the armature current directly using the armature current measured in the DC motor. It estimate the speed of the rotor using the differentiation. It is Proposed speed sensor less control method using the estimated speed. Optimal gain of Luenberger observer is set up using the fuzzy control and adapted speed control of DC servo motor. It is proved excellence and feasibility of the presented observer from the comparison tested a case with a speed sensor and a case without a speed sensor which used a highly efficient drive and 200W DC servo motor start ing system.
Optimization method for the open loop commutation time intervals in HDD spindle start-up control is presented in this paper. A hard disk drive(HDD) uses a sensorless brushless DC motor(BLDC) for the platter rotation. Because there is no direct sensor for the rotor position, open loop commutations after sensing the rotor position at a standstill using inductive sensing method are performed to speed up the rotor up to a certain speed where the zero crossings of the back electromotive force(EMF) are measurable. Therefore successful open loop commutations are necessary for the stable start-up control of the spindle motors. Random neighborhood search(RNS) algorithm is introduced as a optimization technic in this paper. Rotor speed and its standard deviation are used as a cost function and commutation intervals obtained from the spindle motion equation are used as initial parameter values for the RNS. With the help of the proposed method optimized open loop commutation time intervals for the very low start-up current are acquired and tested. The experimental results shows that the proposed method can decrease the start-up failure rate of a HDD spindle motor.
스위치드 릴럭턴스 전동기(SRM)의 구동에서 회전자 위치는 필수적인 정보로서 회전자의 위치에 따라 고정자의 상여자 신호를 동기화 시키는 것이 매우 중요하다. 이를 위해 고해상도의 엔코더나 레졸버가 이용되는데 이는 전동기의 생산가격 상승을 가져오게 된다. 반면 센서리스 기법을 통한 상여자신호의 동기화는 신뢰성 및 고속영역에서 스위칭각이 마이크로프로세서의 샘플링 주기에 의해 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 실용적인 방식의 저가형 아날로그 엔코더를 제안한다. 또한 간단한 디지털회로를 사용한 제어신호를 생성하기 위한 제어알고리즘을 제시한다. 실험을 통하여 제안된 아날로그 엔코더의 성능을 검증하고 이를 이용한 스위칭각 제어방법에 대해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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