Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/58020
Title: Model reference adaptive backstepping control of double star induction machine with extended Kalman sensorless control
Authors: Chaabane, H.
Khodja, D. E.
Chakroune, S.
Hadji, D.
Keywords: double stator induction motor; model reference; backstepping control; extended Kalman filter; асинхронний двигун з подвійним статором; еталонна модель; керування на основі відступу; розширений фільтр Калмана
Issue Date: 2022
Publisher: Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
Citation: Model reference adaptive backstepping control of double star induction machine with extended Kalman sensorless control / H. Chaabane [et al.] // Електротехніка і Електромеханіка = Electrical engineering & Electromechanics. – 2022. – № 4. – С. 3-11.
Abstract: Newly, the design of a controller for speed control of double star induction motor as a research focus. Consequently, backstepping technique is used to recursively construct a stable control law for speed and flux. Nevertheless, this control law coming from backstepping requires the knowledge of speed and flux values; in practice the measurement sensors are expensive and fragile. The novelty of this work consists to propose a control strategy which based on accurate Kalman filter observer that estimates speed, flux and torque. This extended Kalman filter is an optimal state estimator and is usually applied to a dynamic system that involves a random noise environment. Purpose. Apply a backstepping control of double star induction motor based on principle of rotor flux orientation. This approach consists in finding a Lyapunov function that allows deducing a control law and a modified adaptation rule is referred and sufficient conditions for the stability of the command-observer, in contrast to other techniques who use nonlinear principle. Results. The simulation results are shown to illustrate the performance of the proposed scheme under parametric uncertainties by simulation on MATLAB. The obtained results showed the robustness of the sensorless control in front of load and parameters variation of double stator induction motor. The research directions of the model were determined for the subsequent implementation of results with simulation samples.
Новітня розробка контролера для регулювання швидкості асинхронного двигуна з подвійною зіркою є предметом дослідження. Отже, метод відступу використовується для рекурсивної побудови стабільного закону керування швидкістю та потоком. Тим не менш, цей закон керування, що випливає з відступу, вимагає знання значення швидкості та потоку; на практиці вимірювальні датчики коштовні та недовговічні. Новизна даної роботи полягає в тому, щоб запропонувати стратегію управління на основі точного спостерігача за фільтром Калмана, який оцінює швидкість, потік і крутний момент. Цей розширений фільтр Калмана є оптимальним засобом оцінки стану і зазвичай застосовується до динамічної системи, яка включає середовище випадкових шумів. Мета. Застосування підходу відступу до керування асинхронним двигуном з подвійною зіркою на основі принципу орієнтації потоку ротора. Цей підхід полягає у знаходженні функції Ляпунова, яка дозволяє вивести закон керування та модифіковане правило адаптації, а також достатні умови для стабільності спостерігача команд, на відміну від інших методик, які використовують нелінійний принцип. Результати. Результати моделювання наведені для ілюстрації роботи запропонованої схеми за параметричних невизначеностей шляхом моделювання на MATLAB. Отримані результати показали надійність безсенсорного керування перед зміною навантаження та параметрів асинхронного двигуна з подвійним статором. Визначені напрямки дослідження моделі для подальшої реалізації результатів на прикладах моделювання.
DOI: doi.org/10.20998/2074-272X.2022.4.01
URI: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/58020
Appears in Collections:Кафедра "Електричні апарати"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
EE_2022_4_Chaabane_Model.pdf656,35 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record  Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.