Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  state variables estimation
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The article presents issues related to the application of a moving horizon estimator for state variables reconstruction in an advanced control structure of a drive system with an elastic joint. Firstly, a short review of the commonly used methods for state estimation in presented. Then, a description of a state controller structure follows. The design methodology based on the poles-placement method is briefly described. Next, the mathematical algorithm of MHE is presented and some crucial features of MHE are analysed. Then, selected simulation and experimental results are shown and described. The investigation shows, among others, the influence of window length on the quality of state variables estimation.
PL
W referacie przedstawiono metodę kroków wstecz, znaną z ang. backstepping, którą wykorzystano do otrzymania modelu obserwatora prędkości kątowej wirnika maszyny indukcyjnej klatkowej. Podstawowy model maszyny rozszerzono o model zmiennych, które nazwano M. Synteza kroków wstecz rozszerzonego modelu maszyny doprowadziła do powstania nowego obserwatora, którego nazwano obserwatorem typu M. Zależność na estymowaną prędkość kątową określono na trzy różne sposoby. Sposób określania prędkości kątowej wirnika wpływa na właściwości statyczne i dynamiczne obserwatora typu M. W obserwatorze prędkości kątowej wirnika można dodatkowo estymować rezystancję uzwojeń stojana i wirnika. Jakość poszczególnych estymowanych wielkości obserwatora zweryfikowano metodą symulacyjną oraz eksperymentalną.
EN
The paper presents the method, known as backstepping, which was used to obtain the model of speed observer of squirrel cage induction machine. The basic model of the machine was extended to model variables called M. The backstepping synthesis of extended machine model has led to a new observer, the observer is called M-type observer. Dependence on the estimated angular speed can be determined in three different ways. These different ways affect to the static and dynamic properties of the observer type M. The rotor angular speed observer can also estimate the resistance of the stator and rotor windings. The quality of the estimated values were verified by simulation and experimental tests.
PL
W artykule przedstawiono metody syntezy estymatora strumienia stojana maszyny indukcyjnej wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe (SSN). Wymagania dotyczące charakterystyk regulacyjnych stawiane przed konstruktorami napędów samochodów elektrycznych wymuszają stosowanie algorytmów sterowania pozwalających na kształtowanie odpowiedzi momentu elektromagnetycznego wytwarzanego w maszynie napędowej. Stosowane metody regulacji FOC (Field Oriented Control), DTC (Direct Torque Control) i DTC-SVM (Space Vector Modulated DTC) wykorzystują informacje o położeniu strumieni magnetycznych maszyny. Jednym ze sposobów estymacji tych strumieni jest budowa modelu matematycznego bazującego na metodach sztucznej inteligencji. Opublikowane ostatnio propozycje nowych metod tworzenia bazy sygnałów wejściowych dla takiego aproksymatora skłoniły autorów do porównania ich skuteczności w odniesieniu do konkretnego układu sterowania. Na przykładzie układu DTC-SVM porównano algorytmy wykorzystujące linie opóźnień, filtry eksperckie [2] oraz metodę ortogonalizującą sygnały wejściowe SSN [4].
EN
This paper compares selected methods of flux estimation in induction motor drives. The paper focuses on trtificial-neural-network-based solutions to mentioned problem. Many applications (including battery electric vehicles) demand drive systems with high performance torque control loop. This requirement can be fulfilled with the help of flux-oriented control. Among other flux estimation methods, there are models that employ artificial neural networks (ANNs), e.g. a feed-forward neural network also known as a perceptron. New methods of creating approximation space for the perceptron have been published recently [4]. This inspired us to test them and compare them to previously elaborated ANN-based flux estimators with signal dynamical preprocessing [2]. A DTC-SVM (Space Vector Modulated Direct Torque Control) drive was chosen as a benchmark system bed. Five different approaches to signal dynamical preprocessing for the perceptron were tested and compared, including tapped delay lines, expert filters and ortogonalizing filters [4].
PL
W artykule przedstawiono analizę możliwości zastosowania rozszerzonego filtru Kalmana w bezczujnikowym układzie bezpośredniego sterowania polowo-zorientowanego silnikiem indukcyjnym. Przedstawiono trzy modele matematyczne rozszerzonych filtrów Kalmana do estymacji prędkości kątowej, strumienia i stałej czasowej wirnika silnika indukcyjnego, a także zaprezentowano wybrane wyniki badań symulacyjnych i eksperymentalnych układu napędowego z takimi estymatorami zmiennych stanu i parametrów silnika indukcyjnego.
EN
The paper deals with the analysis of the extended Kalman filter application in the sensorless field-oriented control of the induction motor drive. Three different mathematical models of the extended Kalman filters used for the rotor flux, speed and time-constant estimation in the sensorless vector controlled induction motor drive were presented. Chosen simulation and experimental results of sensorless drive system working with such state and parameter estimators were demonstrated.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.