Torque ripple control of brushless DC motors has been the persisting issue of the servo drive systems in which the speed fluctuation, vibration and acoustic noise should be minimized. In this paper, a novel approach to achieve the ripple-free torque control with maximum efficiency based on the d-q reference frame is presented and analyzed. The proposed approach can provide the optimized phase current waveforms over wide speed range incorporating cogging torque compensation without an access to the neutral point of the motor windings. Moreover, the undesirable errors caused by the assumptions such as 3 phase balance or symmetry of the phase back EMF between electrical cycles, which are related with the manufacturing imperfections, can be also eliminated. As a result, the proposed approach provides a simple and clear way to obtain the optimal motor excitation currents. A hysteresis current control system is employed to produce high-frequency electromagnetic torque ripples for compensation. The validity and applicability of the proposed control scheme to real situations are verified through the simulations and experimental results.
Electric vehicles (EVs) require fast torque response and high drive efficiency. This paper describes a control scheme of fuzzy direct torque control of permanent magnet synchronous motor for EVs. This control strategy is extensively used in EV application. With direct torque control (DTC), the electromagnetic torque and stator flux can be estimated using the measured stator voltages and currents. The estimation depends on motor parameters, except for the stator resistance. The variation of stator resistance due to changes in temperature or frequency downgrades the performance of DTC, which is controlled by introducing errors in the estimated flux linkage vector and the electromagnetic torque. Thus, compensation for the effect of stator resistance variation becomes necessary. This work proposes the estimation of the stator resistance and its compensation using a proportional-integral estimation method. An electronic differential has been also used, which has the advantage of replacing loose, heavy, and inefficient mechanical transmission and mechanical differential with a more efficient, light, and small electric motors that are directly coupled to the wheels through a single gear or an in-wheel motor.
The conventional model predictive direct torque control (MPDTC) method uses all of the voltage vectors available from a two level voltage source inverter for the prediction of the stator flux and stator current, which leads to a heavy computational burden. This paper proposes an improved model predictive direct torque control method. The stator flux predictive controller is obtained from an analysis of the relationship between the stator flux and the torque, which can be used to calculate the desired voltage vector based on the stator flux and torque reference. Then this method only needs to evaluate three voltage vectors in the sector of the desired voltage vector. As a result, the computational burden of the conventional MPDTC is effectively reduced. The time delay introduced by the computational time causes the stator current to oscillate around its reference. It also increases the current and torque ripples. To address this problem, a delay compensation method is adopted in this paper. Furthermore, the switching frequency of the inverter is significantly reduced by introducing the constraint of the power semiconductor switching number to the cost function of the MPDTC. Both simulation and experimental results are presented to verify the validity and feasibility of the proposed method.
본 논문은 저속 운전을 포함한 영구자속의 자속 추정을 통하여 Permanent Magnet Synchronous Motor(PMSM)의 토크 오차를 보상하는 기법에 대해 기술한다. 영구자속의 자속은 온도에 따라 변화한다. 동손을 최소화하기 위해 적용되는 Maximum Torque per Ampere (MTPA)는 영구자속의 자속 추정값을 이용하여 구현되기 때문에 영구자석의 자속이 변화할 경우, 토크 오차가 발생한다. 본 논문에서는 쇄교자속관측기를 이용하여 영구자석의 자속을 실시간으로 추정하여 제어알고리즘에 적용함으로써 토크 오차를 보상하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 시뮬레이션과 실험을 통하여 검증하였다.
본 논문은 BLDC 전동기의 고성능 속도제어를 위하여 외란 초크 관측기를 기반으로 한 속도 제어 방법에 대하여 기술하였다. 강성이 낮은 로봇 팔이나 추적 응용의 경우 시스템의 안정성 측면에서 속도 제어기의 이득 값을 크게 할 수 없다. 따라서 외란 토크 관측기를 이용한 전향 보상 방법을 이용하였다. 본 방법으로 속도 제어기의 이득을 충분히 크게 할 수 없을 때 외란 토크에 대한 속도 응답 특성을 향상시킬 수 있다. 결과적으로, 고성능 분야의 응용을 위한 BLDC 전동기의 속도 제어가 가능하게 된다.
The phase currents must be accurately measured to achieve the instantaneous torque control of AC motors. In general, those are measured using the current sensors. However, the measured current signals can include the offset errors and scaling errors by several components such as current sensors, analog amplifiers, noise filter circuits, and analog-to-digital converters. Therefore, the torque-controlled performance can be deteriorated by the current measurement errors. In this paper we have analyzed the influence caused by vector control of 2-phase induction motor when two errors are included in measured phase currents. Based on analyzed results, the compensation method is proposed without additional hardware. The proposed compensation method was applied vector-controlled inverter for 2-phase induction motor of 360[W] class and verified through computer simulations and experiments.
In this paper, maximum torque per current ratio of the interior permanent magnet synchronous machines including compensation of Ne-Fe-B magnets in negative temperature sensitivity is described. This compensation can be achieved by measuring of motor temperature only.
This paper presents neural load torque compensation method which is composed of a deadbeat load torque observer and gains compensation by a parameter estimator. As a result, the response of the PMSM (permanent magnet synchronous motor) obtains better precision position control. To reduce the noise effect, the post-filter is implemented by a MA (moving average) process. The parameter compensator with an RLSM (recursive least square method) parameter estimator is adopted to increase the performance of the load torque observer and main controller. The parameter estimator is combined with a high performance neural load torque observer to resolve problems. The neural network is trained in online phases and it is composed by a feed forward recall and error back-propagation training. During normal operation, the input-output response is sampled and the weighting value is trained multi-times by the error back-propagation method at each sample period to accommodate the possible variations in the parameters or load torque. As a result, the proposed control system has a robust and precise system against load torque and parameter variation. Stability and usefulness are verified by computer simulation and experiment.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권8호
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pp.1261-1267
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2009
직접토크제어는 일정한 히스테리시스 범위 내에서 전동기의 자속과 토크를 제어하는 방법으로서 최적 스위칭 테이블을 사용한 고정자 전압 공간 벡터에 의해 전동기의 자속과 토크를 제어하게 된다. 그리고 본 논문에서 사용한 센서리스 제어법은 실제 전동기와 수식 모델의 전류가 수렴하도록 고정자 전압을 인가하면 실제 전동기 회전자 속도가 속도 지령치인 수식 모델의 회전자 속도에 접근하는 제어방식이다. 이 방식들을 접목하면 PI 제어기가 필요하지 않는 간단하면서도 강인한 제어를 구현할 수 있는데 본 논문에서는 컴퓨터 모의실험을 통해 이의 유효성을 입증한다.
This study presents neural load disturbance observer that used to deadbeat load torque observer and regulation of the compensation gain by parameter estimator. As a result, the response of PMSM fellows that of the nominal plant. The load torque compensation method is compose of a neural deadbeat observer. To reduce of the noise effect, the post-filter, which is implemented by MA process, is proposed. The parameter compensator with RLSM(recursive least square method) parameter estimator is suggested to increase the performance of the load torque observer and main controller. The proposed estimator is combined with a high performance neural torque observer to resolve the problems. As a result, the proposed control system becomes a robust and precise system against the load torque and the parameter variation. A stability and usefulness, through the verified computer simulation, are shown in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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