AI Summary & Key Takeaways
AI InsightUnder these coercive changes of the states and parameters, the simulation results show that the proposed ROEKF estimator and SMC-based DVC of IM have high estimation and control performance in a wide speed range including zero speed to field weakening region.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this paper, a new reduced order extended Kalman filter (ROEKF)- based estimator is proposed for the estimations of αβ- stator stationary axis components of rotor flux ( ve ), rotor mechanical angular velocity (), load torque (), magnetizing inductance (), and rotor resistance () which is used in speed-sensorless sliding mode controller (SMC)-based direct vector control (DVC) of induction motors (IMs). The estimation performance of the proposed ROEKF estimator and the control performance of the drive system are also tested in simulation by using this estimator in the speed-sensorles SMC-based DVC. In the simulation test on the estimation and control performance of whole drive system, the IM is operated from zero speed to rated speed () and above the which is known as field weakening region in the literature, and state/parameter changes are made at all operation region. Under these coercive changes of the states and parameters, the simulation results show that the proposed ROEKF estimator and SMC-based DVC of IM have high estimation and control performance in a wide speed range including zero speed to field weakening region. In this way, it is shown that the ROEKF-based new estimator which is proposed for the first time in this study, allows the speed-sensorless drive system of IM to exhibit a more robust structure against the state and parameter changes.
Özet
Bu çalışmada, asenkron motorların (ASM’lerin) hız-algılayıcısız kayan kip denetçi (KKD)-tabanlı doğrudan vektör kontrolünde (DVK’sında) rotor akısının αβ- stator duran eksen takımı bileşeni ( ve ), rotor mekanik açısal hızı (), yük momenti (), mıknatıslama endüktansı () ve rotor direnci () kestirimi için indirgenmiş dereceli genişletilmiş Kalman filtresi (İDGKF) temelli yeni bir kestirici önerilmiştir. Önerilen İDGKF kestiricisinin kestirim başarımı ve bu kestiricinin hız-algılayıcısız KKD-tabanlı DVK’da kullanılması ile de sürücü sisteminin kontrol başarımı benzetim ortamında test edilmiştir. Benzetim ortamında gerçekleştirilen kestirim ve kontrol başarımına ilişkin testlerde, ASM sıfır hızdan anma hızına () ve anma hızının üzerindeki alan zayıflama bölgesini de kapsayan geniş bir hız aralığında çalıştırılmış ve tüm hız aralıklarında zorlayıcı durum ve parametre değişimleri meydana getirilmiştir. Bu zorlayıcı referans değişimleri altında, benzetim ortamından elde edilen kestirim sonuçları, önerilen İDGKF algoritmasının yüksek bir kestirim başarımına ve dolayısıyla ASM’nin KKD-tabanlı DVK’sının sıfır hızdan alan zayıflama bölgesini de içeren geniş bir hız aralığında yüksek başarımlı bir kontrol performansına sahip olduğunu göstermektedir. Böylelikle, ilk kez bu çalışmada önerilen İDGKF temelli yeni kestiricinin, ASM’nin hız-algılayıcısız sürücü sisteminin durum ve parametre değişimlerine karşı daha gürbüz bir yapı sergilemesine olanak sağladığı gösterilmiştir.