A new control method of spindle induction motor drive is proposed in this paper. In a conventional control method, the vector control was employed in the low speed range, while the constant V/f(volt-per-hertz) PWM control was employed in the high speed range. The two control modes were automatically selected at an intermediate speed. In a proposed control method, the direct vector-control with an encoder is employed in the low speed range(from 0 to 8,000rpm), and the vector control without an encoder is employed in th high speed(from 8,000 to 15,000rpm) by using flux observer and speed estimator. This paper describes problem of control method in a conventional spindle induction motor drive and proposes contort method as variation of motor speed.
Space Vector control of linear induction motor without speed sensor is one of the most up-to-date researching subjects to the engineers in the fields of power electronics and control theory. A conveyance SLIM (Single-sided Linear Induction Motor) has required a stable speed and a soft start/stop when the goods convey. So, the close loop control method to use a speed sensor have been adopted and as the speed sensor, a linear encorder has been used. But when the speed sensor used, the application boundary is limited and the confidence of system is diminished because it is sensitive to external environment variations and its cost is very expensive. So, to solve these problems, this paper deals with speed control of the conveyance SLIM using space vector without speed sensorless.
Electric locomotive is adapted to high speed driving and mass transportation due to obtaining high traction force. The electric locomotive is operated by motor blocks and traction motors. Train speed is controlled by suppling power from motor blocks to traction motors according to reference speed. Speed control of the electric locomotive is efficient by spending energy between motor blocks and traction motors. Currently, switched reluctance motors have been studied because the efficient is higher than induction motors. In this paper, model of the switched reluctance motor is presented and the PID controller is applied to the model for the speed control by using Simulink. Asymmetry converter is used for real-time control and system performance is demonstrated by simulating the speed of switched reluctance motor including PID controller.
Brushless DC motors applied in many control systems because of the good respose characteristic and the easy control characteristic. The speed control of the BLDC motors is important in the systems. This paper has designed PSO-PID speed controller for the speed control of BLDC motors. The PSO algorithm optimized the parameters of the PID controller in the PSO-PID speed controller. The several methods obtained the optimal inertia weight of the PSO algorithm by comparison. The optimal inertia weight of the PSO algorithm optimized the PSO-PID speed controller for BLDC motors. This paper confirmed the performance of proposed PSO-PID speed controller through simulation results.
This paper is proposed a hybrid intelligent controller based on the vector controlled surface permanent magnet synchronous motor(SPMSM) drive system. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed speed control of SPMSM using neural network-fuzzy(NNF) control and speed estimation using artificial neural network(ANN) 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 theoretical analysis as well as the simulation results to verify the effectiveness of the new method.
This paper proposes a new fuzzy speed controller based on the Takagi-Sugeno fuzzy method to achieve a robust speed control of a permanent magnet synchronous motor(PMSM). The proposed controller requires the information of the load torque, so the second-order load torque observer is used to estimate it. The LMI condition is derived for the existence of the proposed fuzzy speed controller, and the LMI parameterization to calculate the gain matrices of the controller is provided. It is proven that the augmented control system including the fuzzy speed controller and the load torque observer is exponentially stable. To evaluate the performance of the proposed fuzzy speed controller, the simulation and experimental results are presented under motor parameter and load torque variations. Finally, it is clearly verified that the proposed control method can be used to accurately control the speed of a permanent magnet synchronous motor.
In this paper, we propose a real-time centralized soft motion control system for high speed and precision robot control. The system engages EtherCAT as high speed industrial motion network to enable force based motion control in real-time and is composed of software-based master controller with PC and slave interface modules. Hard real-time control capacity is essential for high speed and precision robot control. To implement soft based real time control, The soft based master controller is designed using a real time kernel (RTX) and EtherCAT network, and servo processes are located in the master controller for centralized motion control. In the proposed system, slave interface modules just collect and transfer all sensor information of robot to the master controller via the EtherCAT network. It is proven by experimental results that the proposed soft motion control system has real time controllability enough to apply for various robot control systems.
Ji, Young-Eun;Park, Je-Wook;Hwang, Seon-Hwan;Baek, Kwang-Ryul;Kim, Jang-Mok
Journal of Power Electronics
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제10권4호
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pp.382-387
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2010
This paper presents a novel design method for determining the PID gains of a speed controller for a servo system compensating variations in bandwidth at a low speed. The variations in bandwidth of a speed controller are measured at a low speed and the relationship between the bandwidth and the damping ratio are verified by determining the location of the closed loop pole. The proposed algorithm uses the z-transform of a plant and speed controller and applies the time-varying sampling method for determining the PID gains of the speed controller at low speed. The magnitude and the phase condition are considered for finding a suitable control gain. The usefulness and effectiveness of the proposed method is demonstrated through experimental results such as low speed control and robust disturbance responses.
The electric power wheelchair needs to control motor torque and speed for responding to variable actions given by handling a joystick. In this paper a DSP-based BLDC motor controller using a single dc-link current sensor is presented for electric power wheelchair. It is composed by a DSP processor and three-phase inverter module. To control torque, high speed current control is achieved by the PI controller and pulse width modulation (PWM) signals with 25 kHz carrier frequency, which is performed by 200 ${\mu}sec$ cycle. The speed controller computes the new direct current reference from the speed error and the PI control equation. The displacement value by handling the joystick is converted to reference speeds of right and left wheel motors using nonholonomic wheelchair kinematics. Experimental results show that the presented control system is enough to implement a speed servo in wheelchair driving.
Precise control of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) over wide speed range is an engineering challenge. This paper considers the design and implementation of novel technique of speed estimation and control for IPMSM using hybrid intelligent control. The hybrid combination of neural network and adaptive fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed speed control of IPMSM using adaptive neural network fuzzy(A-NNF) and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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