X SIMPOZIJUM Energetska elektronika 10 th SYMPOSIUM on Power Electronics. Novi Sad, Yugoslavia,

Similar documents
UPRAVLJANJE ASINHRONIM MOTOROM BEZ

Sensorless speed control including zero speed of non salient PM synchronous drives

Regulisani elektromotorni pogoni sa asinhronim mašinama vektorsko upravljanje

Optimal MRAS Speed Estimation for Induction Generator in Wind Turbine Application

Experimental Direct Torque Control Induction Motor Drive with Modified Flux Estimation and Speed control Algorithm.

Određivanje dinamičkih karakteristika regulatora napona statora i struje pobude elektromašinskog pobudnog sistema sa jednosmernom budilicom

ISSN: [Basnet* et al., 6(3): March, 2017] Impact Factor: 4.116

Adaptive Speed Observer using Artificial Neural Network for Sensorless Vector Control of Induction Motor Drive

Sensorless Speed Control including zero speed of Non Salient PM Synchronous Drives Rasmussen, Henrik

Projektovanje paralelnih algoritama II

Sensorless PM Brushless Drives

A Novel Start-Up Scheme of Stator Flux Oriented Vector Controlled Induction Motor Drive Without Torque Jerk

Estimation of Temperature Rise in Stator Winding and Rotor Magnet of PMSM Based on EKF

Implementation of Field Oriented Speed Sensorless Control of Induction Motor Drive

Direct Torque Control of Saturated Induction Machine with and without speed sensor

Low Pass Filtering Based Artificial Neural Network Stator Flux Estimator for AC Induction Motors

SYNCHRONIZATION OF HYDROMOTOR SPEEDS IN THE SYSTEM OF WHEEL DRIVE UDC : Radan Durković

Open Access Study of Direct Torque Control Scheme for Induction Motor Based on Torque Angle Closed-Loop Control. Xuande Ji *, Daqing He and Yunwang Ge

Representation of a Group of Three-phase Induction Motors Using Per Unit Aggregation Model A.Kunakorn and T.Banyatnopparat

Performance Improvement of Direct Torque Controlled Interior Permanent Magnet Synchronous Motor Drive by Considering Magnetic Saturation

Parametric Variations Sensitivity Analysis on IM Discrete Speed Estimation

SENSORLESS DIRECT TORQUE CONTROL OF RUSHLESS AC MACHINE USING LUENBERGER OBSERVER

Anakapalli Andhra Pradesh, India I. INTRODUCTION

A Novel Direct Torque Control Scheme for Induction Machines With Space Vector Modulation

EXPERIMENTAL INVESTIGATION OF EXTRUSION SPEED AND TEMPERATURE EFFECTS ON ARITHMETIC MEAN SURFACE ROUGHNESS IN FDM- BUILT SPECIMENS

ADAPTIVE NEURO-FUZZY MODELING OF THERMAL VOLTAGE PARAMETERS FOR TOOL LIFE ASSESSMENT IN FACE MILLING

ANALYSIS OF INFLUENCE OF PARAMETERS ON TRANSFER FUNCTIONS OF APERIODIC MECHANISMS UDC Života Živković, Miloš Milošević, Ivan Ivanov

Overview Electrical Machines and Drives

5 th INTERNATIONAL CONFERENCE Contemporary achievements in civil engineering 21. April Subotica, SERBIA

An Experimental Examination of a Fuzzy Logic- Based DTC Scheme

Indirect Field Orientation for Induction Motors without Speed Sensor

Induction Motor Drive

BASIC INDUCTION MOTOR CONCEPTS

Sensorless Speed Control for PMSM Based On the DTC Method with Adaptive System R. Balachandar 1, S. Vinoth kumar 2, C. Vignesh 3

Estimation of speed in linear induction motor drive by MRAS using neural network and sliding mode control

FRTN10 Exercise 3. Specifications and Disturbance Models

VARIABLE speed drive systems are essential in

Lecture Set 8 Induction Machines

II. DYNAMIC MACHINE MODEL OF AN INDUCTION MOTOR

Section Induction motor drives

MATHEMATICAL ANALYSIS OF PERFORMANCE OF A VIBRATORY BOWL FEEDER FOR FEEDING BOTTLE CAPS

SPEED-CONTROLLED ELECTRICAL DRIVE WITH NOVEL DISTURBANCE OBSERVER UDC Djordje Stojić 1, Milić Stojić 2

Sensorless DTC-SVM of Induction Motor by Applying Two Neural Controllers

Red veze za benzen. Slika 1.

Regulisani elektromotorni pogoni sa asinhronim mašinama Direktna kontrola momenta

No-load And Blocked Rotor Test On An Induction Machine

Speed Sensor less Control and Estimation Based on Mars for Pmsm under Sudden Load Change

970 IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRY APPLICATIONS, VOL. 48, NO. 3, MAY/JUNE 2012

Sensorless PMSM Field Oriented Control Solution Based on TI Cortex-M3

µ-analysis OF INDIRECT SELF CONTROL OF AN INDUCTION MACHINE Henrik Mosskull

Inertia Identification and Auto-Tuning. of Induction Motor Using MRAS

Speed Sensorless Control of Induction Motor based on Indirect Field-Orientation

2D CFD NUMERIČKA SIMULACIJA FLUIDIZACIONE KOMORE SAGOREVANJA BAZIRANE NA EULER- EULER GRANULARNOM MODELU

DIRECT TORQUE CONTROL OF THREE PHASE INDUCTION MOTOR USING FUZZY LOGIC SPEED CONTROLLER FOR STEADY/DYNAMIC STATE RESPONSE

THE approach of sensorless speed control of induction motors

DEVELOPMENT OF MATHEMATICAL MODELS TO PREDICT THE EFFECT OF INPUT PARAMETERS ON FEED RATE OF A RECIPROCATORY TUBE FUNNEL FEEDER

A New Model Reference Adaptive Formulation to Estimate Stator Resistance in Field Oriented Induction Motor Drive

Massachusetts Institute of Technology Dynamics and Control II

A modified load angle based DTC-SVM scheme for three-phase induction motors

Sensorless Torque and Speed Control of Traction Permanent Magnet Synchronous Motor for Railway Applications based on Model Reference Adaptive System

Direct Torque Control using Matrix Converters

AC Induction Motor Stator Resistance Estimation Algorithm

NAPREDNI FIZIČKI PRAKTIKUM 1 studij Matematika i fizika; smjer nastavnički MJERENJE MALIH OTPORA

A Novel Adaptive Estimation of Stator and Rotor Resistance for Induction Motor Drives

A Method for Magnetizing Curve Identification in Rotor Flux Oriented Induction Machines

SEVERAL methods are available for rotor speed estimation

International Journal of Advance Engineering and Research Development SIMULATION OF FIELD ORIENTED CONTROL OF PERMANENT MAGNET SYNCHRONOUS MOTOR

Modeling and Simulation of Flux-Optimized Induction Motor Drive

Model Predictive Torque and Flux Control Minimizing Current Distortions

Three phase induction motor using direct torque control by Matlab Simulink

R. W. Erickson. Department of Electrical, Computer, and Energy Engineering University of Colorado, Boulder

PARAMETER SENSITIVITY ANALYSIS OF AN INDUCTION MOTOR

Digital Control of Electric Drives. Induction Motor Vector Control. Czech Technical University in Prague Faculty of Electrical Engineering

Overview: Induction Motors. Review Questions. Why the Rotor Moves: Motor Speed

II. Mathematical Modeling of

Elastic - plastic analysis of crack on bimaterial interface

Iterative Tuning Feedforward Speed Estimator for Sensorless Induction Motors

DEVELOPMENT OF A MATHEMATICAL MODEL TO PREDICT THE PERFORMANCE OF A VIBRATORY BOWL FEEDER FOR HEADED COMPONENTS

TORQUE-FLUX PLANE BASED SWITCHING TABLE IN DIRECT TORQUE CONTROL. Academy, Istanbul, Turkey

Simulation of Direct Torque Control of Induction motor using Space Vector Modulation Methodology

A Direct Torque Controlled Induction Motor with Variable Hysteresis Band

Dynamic Simulation of a Three-Phase Induction Motor Using Matlab Simulink

Synchronous Machines - Structure

Lecture 9: Space-Vector Models

A STUDY ON NATURAL CONVECTION HEAT TRANSFER IN COMPLEX BOUNDARIES

Vector Controlled Sensorless Estimation and Control of Speed of Induction Motors

FUZZY LOGIC BASED ADAPTATION MECHANISM FOR ADAPTIVE LUENBERGER OBSERVER SENSORLESS DIRECT TORQUE CONTROL OF INDUCTION MOTOR

Gain and Phase Margins Based Delay Dependent Stability Analysis of Two- Area LFC System with Communication Delays

TEORIJA SKUPOVA Zadaci

Towards an Improved Energy Efficiency of the Interior Permanent Magnet Synchronous Motor Drives

Homework 12 Solution - AME30315, Spring 2013

A FIELD METHOD FOR SOLVING THE EQUATIONS OF MOTION OF EXCITED SYSTEMS UDC : (045) Ivana Kovačić

Design and implementation of a sliding-mode observer of the rotor flux and rotor speed in induction machines

Dynamic Behavior of Three phase Inductions Motors as Loads in an Electric Power System with Distributed Generation, a Case of Study.

Robust Controller Design for Speed Control of an Indirect Field Oriented Induction Machine Drive

An Improved Flux Observer for Sensorless Permanent Magnet Synchronous Motor Drives with Parameter Identification

A Fault Tolerant Control Structure for an Induction Motor Drive System

Robust Non-Linear Direct Torque and Flux Control of Adjustable Speed Sensorless PMSM Drive Based on SVM Using a PI Predictive Controller

Lecture 8: Sensorless Synchronous Motor Drives

Transcription:

X SIMPOZIJUM Energetka elektronika 1 th SYMPOSIUM on Power Electronic Novi Sad, Yugolavia, 14.-16. 1. 1999. Ee'99 ESTIMACIJA BRZINE I IDENTIFIKACIJA OTPORNOSTI STATORA ASINHRONOG MOTORA BEZ DAVAČA BRZINE Veran Vaić, Slobodan Vukoavić*, Miodrag Zubić Fakultet tehničkih nauka, Novi Sad, Jugolavija *Elektrotehnički fakultet, Beograd, Jugolavija Sadržaj: U radu je prikazana etimacija brzine primenom MRAS obervera u pogonu bez davača na vratilu ainhronog motora uz predlog paralelne etimacije otpornoti tatora u realnom vremenu (on-line). Da bi e brzina rotora etimirala a zadovoljavajućom tačnošću i uz odgovarajući kvalitet potrebno je itovremeno (paralelno) a etimacijom brzine rotora etimirati i otpornot tatora, kako bi e otvarila korekcija vrednoti R u MRAS oberveru. U predloženom paralelnom MRAS oberveru referentni i podeivi model u izmenljivi. Za etimaciju R ova dva modela menjaju voje uloge u odnou na uloge koje imaju pri etimacije brzine. Sveobuhvatne računarke imulacije pokazuju efikanot predloženog paralelnog MRAS obervera za etimacije brzine rotora. Ključne reči: MRAS oberver/etimacija/otpornot tatora/brzina rotora SPEED ESTIMATION AND STATOR RESISTENCE IDENTIFICATION OF INDUCTION MOTOR WITHOUT SPEED SENSOR Abtract: Thi paper propoe a novel model reference adaptive ytem (MRAS) for peed controlled enorle induction motor, with integral the adaptation mechanim for the on-line tuning of the tator reitance (R ). In an intent to accurately etimate the ω at low peed, under the full load condition without deterioration the drive performance, the R i alo etimated, parallel with the ω etimation to compenate for the R fluctuation value ued in the MRAS oberver. The reference model and adjutable model are interchangeable for parallel ω and R etimation. Extenive computer imulation and experiment prove the effectivene of the propoed olution. Key Word: MRAS oberver/etimation/stator reitance/rotor peed 1. UVOD Ainhroni motor e maovno koriti u indutrijkim aplikacijama. Upotreba enzora brzine na vratilu motora manjuje pouzdanot a u pogonima za vrlo velike brzine potoji problem da e davač brzine montira. Više različitih metoda koriti e za realizaciju pogona bez davača na vratilu ainhronog motora. Većina ovih metoda za etimaciju brzine ima problema a tačnošću etimirane brzine i kvalitetom odziva brzine 33

i momenta pri malim brzinama uled termički izazvane razdešenoti otpornoti tatora u modelu obervera i u motoru. Ovi problemi e mogu upešno izbeći itovremenom etimacijom brzine i otpornoti namota tatora. Shauder, u pionirkom radu [1] o primeni MRAS obervera brzine u elektromotornim pogonima, je dao jedan predlog off-line etimacije R. Međutim, znatno je intereantnija on-line etimacija R i brzine rotora kao što e predlaže u [2,3]. U [3] brzina rotora je etimirana potpunim oberverom i paralelno a ovom etimacijom, etimiraju e R ili R r [4]. Razlika između tvarne truje tatora i etimirane truje zajedno a etimiranim flukom rotora luži za pokretanje odgovarajućeg adaptivnog mehanizma. Kubuta za itovremenu etimaciju brzine rotora i rotorke vremenke kontante koriti tet ignal injektiran u referentnu truju po d- oi. U [2] ita kriterijumka funkcija, neoetljva na varijacije induktivnoti raipanja, koriti e u adaptivnim mehanizmima za brzinu i za R pri čemu ova dva adaptivna mehanizma niu itovremena. Pri ovako zamišljenom načinu etimacije R i brzine, tokom etimacije R pogon otaje bez etimacije brzine koriteći vrednot koja je etimirana pre početka etimacije R. U ovom radu e predlaže nov paralelni MRAS oberver, koji poeduje dva modela (referentni i podeivi) i dva adaptivna mehanizma za itovremenu etimaciju brzine i R. Uloge referentnog i podeivog modela u izmenljive. Tokom etimacije brzine jedan etimator fluka rotora e koriti kao referentni model a drugi kao podeivi dok e pri etimaciji R uloge etimatora promene. Predloženi oberver omogućuje upešnu etimaciju i pri malim brzinama. On-line etimacija R a paralelnim MRAS oberverom ne iključuje etimaciju brzine rotora. Predloženi adaptivni mehanizam e može jednotavno implementirati u pogonu a vektorki upravljanim ainhronim motorom bez davača brzine. Računarke imulacije pokazuju efikanot paralelnog MRAS obervera. 2. ADAPTIVNI MEHANIZMI ZA PARAENU ESTIMACIJU BRZINE ROTORA I OTPORNOSTI NAMOTA STATORA MRAS oberveri brzine e razlikuje po veličini koja je izabrana za izlaznu veličinu referentnog odnono podeivog modela. Najčešće e korite MRAS oberveri koji za kriterijumku funkciju korite flukeve rotora ili indukovanu elektromotornu ilu. U radu je korišćen MRAS oberver, a flukom rotora kao izlaznom veličinom, koji je ujedno najjednotavniji za dizajn i implementaciju. Tačnot etimirane brzine, ovim MRAS oberverom, je ulovljena a tačnošću kojom e poznaju parametri motora pre vega R. Informacije o naponu i truji uz matematički model ainhronog motora u neophodni za etimaciju brzine i R primenom MRAS obervera. Napon tatora e uobičajeno ne meri već rekontruiše na onovu upravljačkih PWM ignala prekidača invertora uz zanemarenje mrtvog vremena. Većina predloženih rešenja a MRAS oberverom koriti R kao kontantan parametar motora. Međutim, teškoće nataju pri malim brzinama kada omki pad napona na R predtavlja dominantan udeo napona tatora što e upešno prevazilazi uvođenjem adaptivnog mehanizma za etimaciju R. Adaptivni mehanizmi koji e korite za paralelnu etimaciju brzine rotora i R upotavljeni u primenom teorije hipertabilnoti Popova. MRAS oberver brzine e realizuje u tacionarnom koordinatnom itemu (α,β) a potrebni etimatori rotorkog fluka u opiani a ledećim pace vector jednačinama. Referentni model ili naponki etimator rotorkog fluka (U - I ): 331

gde u: [ u ( R σ p) i ] 2 pψ! r! m = + ; σ = 1 rv m r. (1) Podeivi model ili trujni etimator rotorkog fluka (I - ω): p! m ψ ω! ψ! T i 1 = j. r Tr (2) Adaptivni mehanizam: K ω! Iω = K pω + eω ; eω = ψ! ψ! = ψ! p rv αψ! βrv ψ! βψ! αrv. (3) - K pω i K Iω PI parametri adaptivnog mehanizma za etimaciju brzine; - V, I u indeku označavaju rotorki fluk etimiran naponkim odnono trujnim etimatorom; - označava etimiranu veličinu. Razlika flukeva referentnog i podeivog modela koriti e u adaptivnom mehanizmu da bi e obezbedila konvergencija etimirane brzine!ω ka tvarnoj vrednoti. Da bi e obezbedila tačna etimacija brzine i pri malim brzinama, otpornot tatora je etimirana itovremeno a etimacijom brzine pomoću novog adaptivnog mehanizma kao što je prikazano na l.1.. Sl. 1. Paralelni MRAS oberver brzine i otpornoti tatora 332

Jednačine ainhronog motora uz izbor flukeva rotora kao promenljivih tanja r pψ [ ( σ p) rv m m = u R + i ]; pψ ω ψ m T i 1 = j. (4,5) r Tr Pretpotavlja e da u ve induktivnoti u modelu MRAS obervera (1)-(2) jednake a induktivnotima u motoru (4)-(5). Pomatra e iključivo razdešenot otpornoti tatora u motoru i u modelu MRAS obervera. Adaptivni mehanizmi na l. 1. određeni u na onovu teorije hipertabilnoti Popova. Kada e razmatra razdešenot R, jednačina tanja greške naponkog etimatora (voltage etimator tate error equation) e dobija oduzimanjem jednačine (4) od (1): r pε V = ( R R! ) i ; εv = ψ ψ! = εα εβ rv rv V + j V. (6) m Slično e dobija jednačina tanja greške trujnog etimatora kada e (5) oduzme od (2). 1 pε = jω ε + j( ω ω! ) ψ! ; ε ψ ψ ε ε I T I r I =! = αi + j βi. (7) Jednačine (6) i (7), mogu e prikazati u znatno praktičnijoj matričnoj notaciji: 1 ε ω αi T εαi r ε βi ε 1 βi p ω εαv = Tr εαv W = A ε W. (8) ε βv εβv gde je ε T = [ ε I ε I ε V ε V] = [ ε T I εv T ] α β α β, a W je nelinearni blok definian kao: 1 ψ! α ω J W = 1 ψ! ω β = I Ψ r 1 α i M R i M R (9) r 1 iβ ω = ω ω! ; R = R R! T ; Ψ = [ ψ! α ψ! β ] ; T 1 i = [ i α i β ] ; J = 1 ; I = 1 1. Sitem a l. 1. je hipertabilan ako je forward path tranfer matrix iz (8) triktno pozitivno realna a ulaz i izlaz nelinearnog bloka W zadovoljavaju kriterijum Popova (1) [1]: S = ε T Wdt γ ε εt r Ψ ε I V T M. (1,11) Uz (11) integral Popova (1) je:, ; ( ) ( ) T r ( ) ( ) S dt dt M R dt T S I V T r = = + = + M S 2 ε W ω ε J Ψ ε i 1 2 γ (12) " $$ $ # $$$$ % " $$ # $$ % S1 S2 333

Tačnot tvrđenja iz (12) može e proveriti uz primenu nejednakoti (13) i (14) i adaptivnih mehanizama (15) i (16) za paralelnu etimaciju brzine rotora i R, repektivno. S T 1 ( ) dt I 1 2 = ω ε J Ψ γ ; S R( ) dt V T 2 = ε i γ 2 2 ; (13,14) KIω ω! = K ω + ( ) T p I ε J Ψ ; p!r ( ) K KIR = + ε pr V T i. (15,16) p gde u K pω, K Iω, K pr, K PI parametri za adaptivni mehanizam etimacije IR brzine odnono R. Brzina rotora i R e mogu paralelno etimirati pomoću (15) i (16) pri bilo kojoj brzini rotora, jer vaki algoritam uključuje amo merene veličine. Adaptivni mehanizam za brzinu (15) je identičan kao kod MRAS obervera kod koga e etimira amo brzina rotora. 3. REZUTATI SIMUACIJA Napravljen je Simulink model kojim e realizuje imulacija vremenkog odziva pogona a indirektnim vektorkim upravljanjem ainhronim motorom koji ne poeduje davač brzine na vratilu. Etimacija brzine rotora i otpornoti tatora realizovana je paralelnim MRAS oberverom. Rezultati imulacija u prikazani za Severov motor ZK- 8 Na l. 2.-5. prikazani u rezultati računarkih imulacija. Uticaj razdešenoti R na tačnot etimirane brzine pri različitim momentima opterećenja prikazan je na l. 2. Sa povećanjem referentne brzine greška etimirane brzine e manjuje. ω [rad/] 24 22 2 18 16 14 12 1 8 R m = 1,25R R m = R R m =,8R 6 1 2 3 4 5 6 m m [Nm] Sl. 2. Etimirana brzina pri razdešenom otporu tatora 2 19 18 17 16 15 14 13 12 11 ω [rad/]!ω ω ω * 1 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 t [] Sl. 3. Brzine u pogonu a predloženim paralelnim MRAS oberverom Na l. 3.-5. prikazani u rezultati imulacija vremenkog odziva pogona. Otpornot tatorkog namotaja je za 25 % veća od vrednoti koja je u MRAS oberveru Rm = 1, 25R. Etimacija otpornoti tatora započinje u 1,5 ; motor je neopterećen do t =2. Opterećenje motora je uledilo u t = 2, 3 i 4 a 1 Nm, 3 Nm i 5 Nm, 334

repektivno. Adaptivni mehanizam za etimaciju R je dota efikaan kao što e vidi a l. 3.-5. 13 12.5 12 11.5 11 1.5 R [Ω] R!R 1 1 2 3 4 5 t [].9.8.7.6.5.4.3.2.1 ψ [Wb] ψ r * ψ D ψ Q -.1 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 t [] Sl. 4. Etimirana otpornot tatora Sl. 5. Flukevi rotora kada e primeni paralelna etimacija brzine i otpornoti tatora 4. ZAKJUČAK U ovom radu je predložen nov paralelni MRAS oberver, koji poeduje dva modela (referentni i podeivi) i dva adaptivna mehanizma za itovremenu etimaciju brzine i R. Uloge referentnog i podeivog modela u izmenljive. Primenom teorije hipertabilnoti Popova upotavljeni u adaptivni mehanizmi za etimaciju ω i R. Etimacija R proširuje primenu MRAS obervera brzine i u oblat malih brzina. 5. ITERATURA [1] C. Schauder, Adaptive peed identification for vector control of induction motor without rotational tranducer, Conf. Rec. IEEE Ind. Appl. Soc. Ann. Meet., 1989, pp. 493-499. [2]. Zhen,. Xu, Senorle field orientation control of induction machine baed on a mutual MRAS cheme, IEEE Tran. on Indutry Application, Vol. 45, No.5, October 1998, pp. 824-831. [3] G. Yang, T. H. Chin, Adaptive peed identification cheme for a vector - controlled peed enorle inverter - induction motor drive, IEEE Tran. on Indutry Application, Vol. 29, No.4, July/Aug.1993, pp. 82-824. [4] H. Kubota, K. Matue, Speed enorle field-oriented control of induction motor with rotor reitance adaption, IEEE Tran. on Indutry Application, Vol. 3, No. 5, Sep/Oct. 1994, pp. 1219-1224. 335