Neuronowy estymator strumienia magnetycznego maszyny napędowej dla samochodu elektrycznego

• Autorzy: Ufnalski, B. , Grzesiak, L. H.

Warianty tytułu

EN

Neural-network-based magnetic flux estimator for electric car drive

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

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].

Słowa kluczowe

PL

napędy prądu przemiennego; estymacja zmiennych stanu; sztuczne sieci neuronowe

EN

variable speed AC drives; state variables estimation; artificial neural networks

• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2010
• Tom: nr 4
• Strony: CD-CD
• Opis fizyczny: -pełny tekst, Bibliogr. 9 poz., rys.

Twórcy

autor

Ufnalski, B.

autor

Grzesiak, L. H.

• Politechnika Warszawska; Instytut Sterowania i Elektroniki Przemysłowej

Bibliografia

• 1. Grzesiak L.M., Ufnalski B.: Neural stator flux estymator with dynamical signal preprocessing. IEEE AFRICON 2004.
• 2. Grzesiak L.M., Ufnalski B.: DTC drive with ANN-based stator flux estimator. IEEE EPE 2005.
• 3. Kazmierkowski M.P., Krishnan R., Blaabjerg F., Irwin J.D.: Control in power electronics – selected problems. Academic Press 2002.
• 4. Kubowicz K.: Przekształcenia statyczne i dynamiczne w modelowaniu sygnałów i układów wykorzystującym dane eksperymentalne. Rozprawa doktorska. Politechnika Warszawska 2009.
• 5. Tarczewski T.: Sterowanie serwonapędu z silnikiem synchronicznym o magnesach trwałych ze sprzężeniem od stanu i estymowanego momentu oporowego. Rozprawa doktorska. Politechnika Warszawska 2009.
• 6. Ufnalski B.: Zastosowanie sieci neuronowych do odtwarzania prędkości kątowej wirnika oraz strumienia stojana w układzie napędowym z silnikiem klatkowym. Rozprawa doktorska. Politechnika Warszawska 2004.
• 7. Ufnalski B., Grzesiak L.M.: Selected methods in flux estimation for induction motor drives. Rozdział w monografii „Power electronics and electrical drives – selected problems” pod redakcją T. Orłowskiej- Kowalskiej, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej 2007.
• 8. Zelechowski M., Kazmierkowski M.P., Blaabjerg F.: Controller design for Direct Torque Controlled Space Victor Modulated (DTC-SVM) induction motor drives. IEEE ISIE 2005.
• 9. Zhao J., Bose B.K.: Neural-network-based waveform prosessing and delayless filtering in power electronics and AC drives, IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 51, no. 5, October 2004.