Analiza układu bezczujnikowego wektorowego sterowania silnikiem indukcyjnym z estymatorem MRASCC z neuronowym mechanizmem wyznaczania prędkości kątowej

• Autorzy: Kamiński M. , Dybkowski M.

Warianty tytułu

EN

Analysis of the sensorless vector control of induction motor with MRASCC estimator and neural model applied for speed calculation

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W referacie przedstawiono analizę bezczujnikowego układu wektorowego sterowania silnikiem indukcyjnym z estymatorem MRASCC, w którym klasyczny regulator PI w torze adaptacji prędkości kątowej estymatora, zastąpiono siecią neuronową uczoną on-line. Zastosowany został model typu ADALINE. Estymator MRASCC wykorzystano do odtwarzania strumienia oraz prędkości kątowej wirnika. Sprawdzone zostały właściwości nowego estymatora w szerokim zakresie zmian prędkości kątowej oraz w przypadku błędnego oszacowania parametrów elektrycznych i mechanicznych układu napędowego.

EN

This paper presents analysis of the sensorless vector control structure of the induction motor with MRASCC estimator, where classical PI controller in adaptation loop of the speed calculation is replaced by the neural model trained on-line. The ADALINE model was implemented. Estimated state variables are: the rotor flux and angular speed. Developed estimator was tested in a wide range of angular speed changes and in case of changes of electrical and mechanical parameters of the drive system.

Słowa kluczowe

PL

silnik indukcyjny; sterowanie wektorowe; estymator MRAS; sieć neuronowa; ADALINE

EN

Adaline; induction motor; vector control; neural network

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2012
• Tom: R. 88, nr 4b
• Strony: 116--121
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Kamiński M.

autor

Dybkowski M.

• Politechnika Wrocławska, Instytut Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych, ul. Smoluchowskiego 19, 50-372 Wrocław,

Bibliografia

• [1] Orłowska-Kowalska T., Bezczujnikowe układy napędowe z silnikami indukcyjnymi, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2003.
• [2] Dyrcz K., Orłowska-Kowalska T., Induction motor speed and flux estimation using extended Kalman filter algorithm, Archives of Electrical Engineering, 52 (2003), no. 3, 269-290
• [3] Amerongen Van J., MRAS: Model Reference Adaptive Systems, Journal A, 22 (1981), no. 4, 192-198
• [4] Orlowska–Kowalska T., Dybkowski M., Właściwości bezczujnikowego układu napędowego silnika indukcyjnego z nowym estymatorem prędkości i strumienia wirnika typu MRAS, Przegląd Elektrotechniczny, 82 (2006), nr 11, 35-38
• [5] Orlowska-Kowalska, T. Dybkowski, M., Stator-Current-Based MRAS Estimator for a Wide Range Speed-Sensorless Induction-Motor Drive, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 57 (2010), no. 4, 1296 – 1308
• [6] Dybkowski M., Orłowska-Kowalska T., Kamiński M., Markiewicz K., Estymacja prędkości kątowej silnika indukcyjnego przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych, Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej, 64 (2010), ser. Studia i Materiały, nr 30, 191-201
• [7] Marei M.I., Shaabana M.F., El-Sattara A.A., A speed estimation unit for induction motors based on adaptive linear combiner, Energy Conversion and Management, 50 (2009), no. 7, 1664-1670
• [8] Bechouche A., Sediki H., Abdeslam D.O., Haddad S., Identification of induction motor at standstill using artificial neural network, 36th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society IECON’2010, (2010), 2908 – 2913
• [9] Ramadas G., Thyagarajan T., Subrshmanyam V, Shimila R., Torque ripple minimization in doubly fed induction machine used in wind mills with artificial neural network, Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 7 (2009), no. 1, 53-57
• [10] Orłowska-Kowalska T., Dybkowski M., Analiza stabilności klasycznego estymatora prędkości typu MRAS w indukcyjnym napędzie bezczujnikowym, Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej, 60 (2007), ser. Studia i Materiały, nr 27, 193-201
• [11] Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2006.