AI Summary & Key Takeaways
AI InsightWith these aspects, it is the first known work in the literature.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, the real-time application of unscented Kalman filter (UKF) based estimator simultaneously estimating the stator stationary axis components of the stator currents and the rotor fluxes, the rotor mechanical speed, the load torque, and the rotor resistance by using measured stator currents and voltages for speed-sensorless control of induction motors (IMs) is firstly introduced to the literature. Thus, the performance of proposed UKF based estimator is tested by considering measurement errors of stator voltages/currents in real-time for a wide range of speeds including zero-speed transitions and speed reversal under step-type and nonlinear uncertainties/variations of the load torque and rotor resistance. According to the current literature, the results obtained from the UKF algorithm, which estimates the maximum states and parameters in case of speed-sensorless, show that estimated states and parameters quickly converge to real values and steady-state estimation errors are quite satisfactory. With these aspects, it is the first known work in the literature.
Özet
Bu çalışmada, asenkron motorların (ASM’lerin) hız-algılayıcısız kontrolü için ölçülen stator akımları ve gerilimleri kullanılarak; stator akımının ve rotor akısının duran eksen takımı bileşenlerini, rotor hızını, yük momentini ve rotor direncini eş zamanlı olarak kestiren dağılımlı Kalman filtresi (DKF) tabanlı kestiricinin gerçek-zamanlı uygulaması literatüre ilk kez tanıtılmaktadır. Böylece tasarlanan DKF tabanlı kestiricinin kestirim başarımı, stator gerilimleri/akımlarının ölçme hatalarını dikkate alarak, yük momenti ve rotor direncinin basamak biçimli ve doğrusal olmayan belirsizlikleri/değişimleri altında sıfır hız geçişlerini ve hız terslendirmelerini de içeren geniş bir hız bölgesi için gerçek-zamanlı olarak test edilmiş olmaktadır. Mevcut literatüre göre hız-algılayıcısız olarak en fazla durum ve parametre kestirimi yapan DKF algoritmasından elde edilen sonuçlar, kestirilen durum ve parametrelerin hızlı bir şekilde gerçek değerlerine yakınsadığını ve sürekli haldeki kestirim hatalarının oldukça tatmin edici olduğunu göstermektedir. Bu yönleri ile literatürde bilinen ilk çalışmadır.