1. JCPEE
  2. Всі випуски
  3. Випуск 5, Номер 1, 2015
  4. Методи зменшення параметричної чутливості електроприводу векторним керуванням

Методи зменшення параметричної чутливості електроприводу векторним керуванням

JCPEE.
2015;
Випуск 5, Номер 1
: с. 47-54
Автори:
  1. Ігор Сметана
  2. Андрій Лозинський
  3. Валерій Місюренко
1
Національний університет «Львівська політехніка»
2
Національний університет «Львівська політехніка»
3
Національний університет «Львівська політехніка»

Розглядається проблема параметричної чутливості електроприводу з векторним керуванням. Запропоновано аналітичний метод дослідження чутливості систем з такими електроприводами. На підставі використання результатів математичного моделювання, отриманих із застосуванням вказаного методу, та запропоновано рекомендації щодо зменшення параметричної чутливості. Запропоновано ефективний метод ідентифікації параметрів асинхронного двигуна. Визначено оптимальну структуру штучної нейронної мережі для ідентифікації магнетного потоку при дії параметричних збурень в системах векторного керування електроприводом.

Field oriented control
чутливість
ідентифікація
естиматор
нейронні мережі
induction motor.
  1. B. Bose, Power electronics and AC drives. Engle­wood Cliffs, New Jersey, USA: Prentice-Hall, 1986.
  2. P. Vas, Vector control of AC-machines. Oxford Uni­versity Press, 1990.
  3. S.Peresada, A.Tilli, and A. Tonielli, “Theoretical and experimental comparison of indirect field-oriented controllers for induction motors”, IEEE Trans. on Power Electronics, vol. 18, no. 1, pp. 151-160, 2003.
  4. D.Casadei, F.Profumo, G.Serra, and A.Tani, “FOC and DTC: Two Viable Schemes for Induction Motors Torque Control”, IEEE Trans. on Power Electronics, vol. 17, no. 5, pp. 779 – 785, 2002.
  5. B.Robyns, P.Sente, H. Buyse, and F.Labrique, “In­fluence of digital current control strategy on the sensitivity to electrical parameter uncertainties of induction motor indirect field-oriented control”, IEEE Trans. on Power Electronics, vol. 14, no. 4, pp. 690-700, 1999.
  6. W. Yan and J. Moore, “On L2-Sensitivity minimization of linear state-space systems”, IEEE Trans. Circuits Syst. I, vol. 39, p. 641-648, 1992.
  7. I. Smetana, A. Losynsky, M. Klytta, F.Garbrecht, “Method for parameters identification of an asynchronous machine”, Tekhnichna elektro­dynamika. Proc. Conf. Power electronics and energy effectivness, Part-3, pp. 68-71, 2003. (Ukrainian)
  8. I. Smetana, A. Losynsky, M. Klytta, and F.Garbrecht, “Identification of induction motor parameters at standstill using svpwm inverter and DSP-TMS320”, Tekhnichna elektro­dynamika. Special issue on Proc. Conf. Power electronics and energy effectivness, 2005. (Ukrainian)
  9. I. Smetana and A. Lozynsky, “Application of the ANN for the identification accuracy increasing of the flux linkage in the vector control systems”, Elektromachynobuduvannia ta elektroobladnannia, vol. 63, pp. 7-16, Kyiv, Ukraine: Tekhnika, 2004. (Ukrainian)
  10. I. Smetana, A. Lozynsky, “Flux Identification in Field-Oriented Controlled Drive by Recurrent Neural Networks”, in Proc. ISC PELINCEC’2005, Warsaw, Poland, 2005.
  11. I. Smetana, A. Lozynsky, “The analysis of sensitivity of the vector control electric drive systems with cage rotor induction motor to parametric disturbances”, Elektroenerhetychni ta elektromekhanichni systemy, no. 479, pp. 172-179, Lviv, Ukraine: Lviv Polytechnic National University, 2003. (Ukrainian)
  12. M. Veles-Reyes, G. Verghese, “Robust decomposed algorithms for speed and parameter estimation in induction machines”, in Proc. IMACS-TCI, pp. 95-100, 1993.
  13. B. Raison, J. Arza, G. Rostaing, and J. Rognon, “Comparison of two extended observers for the resistance estimation of an induction mashine”, in Proc. Industry Application Conf., vol. 2, pp. 1330-1335, 2000. DOI: 10.1109/IAS.2000.882056
  14. J. Seok, S. Moon, and S. Sul, “Induction machine parameter identification using PWM inverter at standstill”, IEEE Trans. on Energy Conversion, vol. 12, no. 2, pp. 127-134, 1997.
  15. Toliyat H.A., Levi E., Raina M., “A Review of RFO Induction Motor Parameter Estimation Techniques”, IEEE Trans. on Energy Conversion, vol. 18, no. 2, pp. 271-283, 2003.
  16. O. Pinto, B. Bose, E. Borges da Silva, “A Stator-Flux-Oriented Vector-Controlled Induction Motor Drive With Space-Vector PWM and Flux-Vector Synthesis by Neural Networks”, IEEE Trans. on Industry Applications, vol. 37, no. 5, pp. 1308-1319, 2001.
  17. T. Orlowska-Kowalska, “Artificial neural networks in electrical drives control – a survey”, Archives of electrical engineering, vol. XLVII, no. 184-2, Warsaw, Poland, 1998.
  18. W. Lei, Z. Guo-Xing, and W. Qi-di, “Hopfield Neural Network Based Identification and Control of Induction Motor Drive System – Part I: Iden­tification”, in Proc. 14th World Congress of IFAC, pp. 265-296, 1999.
  19. V. Terekhov, D. Yefimov, and I. Tyukin, The simplest control systems. Moscow, Russia: Radiotekhnika, 2002. (Russian)