Wyniki 1-3 spośród 3 dla zapytania: authorDesc:"Konrad URBAŃSKI"

Odtwarzanie prędkości PMSM z wykorzystaniem obserwatora siły elektromotorycznej DOI:10.12915/pe.2014.06.032

Czytaj za darmo! »

W celu określenia położenia wału silnika synchronicznego z magnesami trwałymi, dla zakresu niezerowych prędkości, można wykorzystać np. metody bazujące na odtwarzaniu wartości chwilowych sił elektromotorycznych. Na ich podstawie wyznaczane jest położenie wału. Wyliczanie prędkości bezpośrednio z wartości położenia, wymusza zazwyczaj stosowanie filtrów w pętli sterowania prędkością, co wprowadza dodatkowe opóźnienie, skutkujące pogorszeniem dynamiki napędu. W pracy przedstawiono sposób wyznaczenia prędkości nieposiadający powyższej cechy. Abstract. To determine the position of the motor shaft the permanent magnet synchronous, in the case of non-zero speed, for example, you can use the method based on estimation instantaneous value of electromotive force. On their basis, the shaft position is determined. Calculating the velocity directly from the position, typically forces the use of filters in the speed control loop, which introduces an additional delay, resulting in the decreasing of the drive dynamics. The paper presents a method of determining a speed, which do not have that drawback. (Speed estimation of the PMSM using back EMF observer). Słowa kluczowe: PMSM, sterowanie bezczujnikowe, obserwator. Keywords: PMSM, sensorless control, observer. doi:10.12915/pe.2014.06.32 Wstęp Silniki synchroniczne o magnesach trwałych, (PMSM, Permanent Magnet Synchronous Motor) dzięki takim cechom, jak wysoka dynamika wynikająca z małego momentu bezwładności wirnika, duża przeciążalność (brak szczotek, możliwość efektywnego chłodzenia ze względu na pomijalne straty elektryczne w wirniku, straty mocy głównie w stojanie) są powszechnie wykorzystywane w sprzęcie gospodarstwa domowego oraz w przemysłowych układach napędowych. Jakkolwiek odpowiednio zaprojektowany SSMT mógłby pracować w układzie otwartym, to podstawowym sposobem wykorzystania tego silnika jest sterowanie wektorowe w układzie zamkniętym, wymagające informacji o aktualnym położeniu wał[...]

Position and speed estimation of SRM

Czytaj za darmo! »

Abstract. The paper deals with the problem of speed and position estimation in SRM drive equipped with hysteresis band current controller. Instead of measured current the observer utilize reference current. The voltage is calculated from transistor switching on-time. A speed observer structure which uses estimated back EMF and current of each phase is presented. The shaft position is integrated from estimated speed signal. Streszczenie. W pracy przedstawiono metody odtwarzania położenia i prędkości SRM. Prezentowany obserwator pracuje w napędzie wyposażonym w histerezowy regulator prądu. Do odtwarzania prędkości obserwator wykorzystuje sygnały zadanego prądu zamiast mierzonego oraz napięcia wyliczanego na podstawie czasów załączeń tranzystorów przekształtnika. Położenie wyliczane jest[...]

Faults detection in PMSM drive using Artificial Neural Network DOI:10.15199/48.2017.06.06

Czytaj za darmo! »

Introduction The permanent magnet synchronous motors (PMSM) are becoming increasingly popular in industry due to their high power density, low inertia and high efficiency. Thanks to their excellent dynamic performance, they are widely used in robots, machine tool, winders and similar systems that require precise speed and torque control. Nowadays, electrical drives often work in human life-critical systems, where high reliability is required [1]. In these applications the traditional control algorithms do not provide a sufficient safety, so fault tolerant control (FTC) is commonly used. FTC algorithms require information about type and location of fault [2], therefore the fault detection and diagnosis systems are necessary. There are many methods of fault detection and identification. They can be divided into signal processing based and model-based categories. First of them uses measured signals analysis methods such as spectral analysis [3] or wavelet transform [4]. In general, they only uses output signals of drive, but no input signals, so influence of input on output may be ignored [5]. Modelbased methods use information about structure and parameters of dynamic model of plant. These include state estimation methods, for example observers or Extended Kalman Filter [6]. Moreover, model parameters estimation methods like recursive last square algorithm can be used [7]. Model-based methods generate residuals, by estimating output signals (or parameters of the plant) and computing estimation error vector [8]. Next the residual evaluation system generates diagnosis. Fig. 1 presents the block diagram of model-based method of fault detection. Symbols shown in Fig. 1 are u - plant inputs, y - plant outputs, z - disturbance, f - fault, and r - generated residuals. The main disadvantage of mentioned methods is the need for a reliable model [5]. In this paper, fault detection method based on model is connected with computational [...]

 Strona 1