PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

DSP implementation of state observers for electrical drive with elastic coupling

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Wyniki implementacji trzech dyskretnych metod estymacji wektora stanu układu dynamicznego – obserwatora Luenbergera, filtru Kalmana i estmatora neuronowego
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Article presents the results of implementation of three discrete methods of estimation of the state vector of the dynamic system - Luenberger observer, Kalman filter and neural network estimator. Implementation was done in C ++, in an VisualDSP 5.0 environment, assuming the use of algorithms to observe the state of the mechanical part of the electric drive, characterized by a elastic connection with the working machine. Autors had used object-oriented programming technique.
PL
W pracy przedstawiono wyniki implementacji trzech dyskretnych metod estymacji wektora stanu układu dynamicznego – obserwatora Luenbergera, filtru Kalmana i estmatora neuronowego. Implementacji dokonano w języku C++, w środowisku VisualDSP 5.0, przy założeniu wykorzystania algorytmów do obserwacji stanu części mechanicznej napędu elektrycznego, charakteryzującego się sprężystym połaczeniem z maszyną roboczą. Wykorzystano technikę programowania obiektowego.
Rocznik
Strony
100--105
Opis fizyczny
Bibliogr. 20 poz., rys., wykr.
Twórcy
autor
  • Politechnika Poznańska, Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej, ul. Piotrowo 3a, 60-965 Poznań
autor
  • Politechnika Poznańska
Bibliografia
  • [1] Szabat K., Tran-Van T., Kaminski M., A Modified Fuzzy Luenberger Observer for a Two-Mass Drive System, IEEE Trans. Ind. Inform., 11 (2015), n.2, 531–539
  • [2] Kamiński M., Adaptacyjny-neuronowy obserwator Luenbergera zastosowany w estymacji zmiennych stanu układu dwumasowego, Przegląd Elektrotechniczny, 90 (2014), nr 6
  • [3] Drozdz K., Janiszewski D., Szabat K., Application of fuzzy Kalman filter in adaptive control structure of two-mass system, 16th International Conference and Exposition in Power Electronics and Motion Control (PEMC), 2014 575–578
  • [4] Dróżdż K., Szabat K., Adaptacyjne sterowanie układu dwumasowego z wykorzystaniem rozmytego filtru Kalmana,” Przegląd Elektrotechniczny, 90 (2014), nr 6,
  • [5] Kamiński M., Estymacja zmiennych stanu układu dwumasowego za pomocą modeli neuronowych, Pr. Nauk. Inst. Masz. Napędów Pomiarów Elektr. Politech. Wroc. Stud. Mater., 69 (2013), n.33, 222–238
  • [6] Luczak D., DSP implementation of electric drive control system, 8th International Symposium on Communication Systems, Networks Digital Signal Processing (CSNDSP), 2012, 1 –3
  • [7] Muszynski R., Deskur J., “Ds,” Iamping of Torsional Vibrations in High-Dynamic Industrial Drive, IEEE Trans. Ind. Electron., 57 (2010), n.2, 544–552
  • [8] Villwock S., Pacas M., Application of the Welch-Method for the Identification of Two- and Three-Mass-Systems, IEEE Trans. Ind. Electron., 55 (2008), n.1, 457–466
  • [9] Deskur J., Pajchrowski T., Zawirski K., Speed controller for a drive with complex mechanical structure and variable parameters, 16th International Power Electronics and Motion Control Conference and Exposition (PEMC 2014),762–767
  • [10] Saarakkala S.E., Hinkkanen M., Identification of two-mass mechanical systems using torque excitation: Design and experimental evaluation, 2014 International Power Electronics Conference (IPEC-Hiroshima 2014 - ECCE-ASIA), 2489–2496
  • [11] Luczak D., Mathematical model of multi-mass electric drive system with flexible connection, in Methods and Models, 19th International Conference On Automation and Robotics (MMAR 2014), 590–595
  • [12] Bruschetta M., Picci G., Saccon A., A variational integrators approach to second order modeling and identification of linear mechanical systems, Automatica, 50 (2014), n.3, 727–736
  • [13] Szabat K., Orlowska-Kowalska T., Vibration Suppression in a Two-Mass Drive System Using PI Speed Controller and Additional Feedbacks mdash;Comparative Study, IEEE Trans. Ind. Electron., 54 (2007), n.2, 1193–1206
  • [14] Luenberger D.G., An introduction to observers, IEEE Trans. Autom. Control, 16 (1971), n.6, 596-602
  • [15] Radisavljevic-Gajic V., Linear observers design and implementation, Conference of the American Society for Engineering Education (ASEE Zone 1), 2014 Zone 1, 1–6
  • [16] Welch G., Bishop G., An Introduction to the Kalman Filter,” 2006. [Online] Available: https://www.cs.unc.edu/~welch/media/pdf/kalman_intro.pdf
  • [17] Cazan I., Kalman filters, 2011. [Online]. Available: http://www.colby.edu/math/program/honorsprojects/2011-Cazan-Honors.pdf
  • [18] Bose B.K., Neural Network Applications in Power Electronics and Motor Drives, IEEE Trans. Ind. Electron., 54 (2007), n.1, 14–33
  • [19] Serkies P.J., Szabat K., Adaptacyjna struktura sterowania z predykcyjnym regulatorem prędkości dla układu napędowego z połączeniem sprężystym, Pr. Nauk. Inst. Masz. Napędów Pomiarów Elektr. Politech. Wroc. Stud. Mater.,(2011), n.31, 320–330
  • [20] Szabat K., Model obserwatora zmiennych stanu dla układu z nieliniowym wałem mechanicznym, Pr. Nauk. Inst. Masz. Napędów Pomiarów Elektr. Politech. Wroc. Stud. Mater., vol. 63 (2009), n.29, 355–368
Uwagi
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-0748760c-325b-41c3-8aab-ee35c3f3904d
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.