Intelligent fuzzy back-stepping observer design based induction motor robust nonlinear sensorless control
Дата
2024
DOI
https://doi.org/10.20998/2074-272X.2024.2.02
item.page.thesis.degree.name
item.page.thesis.degree.level
item.page.thesis.degree.discipline
item.page.thesis.degree.department
item.page.thesis.degree.grantor
item.page.thesis.degree.advisor
item.page.thesis.degree.committeeMember
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
Анотація
The control algorithm of Induction Motor (IM) is massively dependent on its parameters; so, any variation in these parameters (especially in rotor resistance) gives unavoidably error propagates. To avoid this problem, researches give more than solution, they have proposed Variable Structure Control (VSC), adaptive observers such as Model Reference Adaptive System, Extended Luenberger Observer (ELO) and the Extended Kalman Filter (EKF), these solutions reduce the estimated errors in flux and speed. As novelty in this paper, the model speed observer uses the estimated currents and voltages as state variables; we develop this one by an error feedback corrector. The Indirect Rotor Field Oriented Control (IRFOC) uses the correct observed value of speed; in our research, we improve the observer’s labour by using back-stepping Sliding Mode (SM) control. Purpose. To generate the pulse-width modulation inverter pulses which reduce the error due of parameters variations in very fast way. Methods. We develop for reach this goal an exploration of two different linear observers used for a high performance VSC IM drive that is robust against speed and load torque variations. Firstly, we present a three levels inverter chosen to supply the IM; we present its modelling and method of control, ending by an experiment platform to show its output signal. A block diagram of IRFOC was presented; we analyse with mathematic equations the deferent stages of modelling, showed clearly the decoupling theory and the sensorless technique of control. The study described two kinds of observers, ELO and EKF, to estimate IM speed and torque. By the next of that, we optimize the step response using the fuzzy logic, which helps the system to generate the PI controller gains. Both of the two observers are forward by SM current controller, the convergence of SM-ELO and SM-EKF structures is guaranteed by minimizing the error between actual and observed currents to zero. Results. Several results are given to show the effectiveness of proposed schemes.
Алгоритм керування асинхронним двигуном (АД) багато в чому залежить від його параметрів; тому будь-яка зміна цих параметрів (особливо опору ротора) неминуче призводить до поширення помилок. Щоб уникнути цієї проблеми, дослідники пропонують щось більше, ніж просто рішення: вони запропонували управління змінною структурою (VSC), адаптивні спостерігачі, такі як адаптивна система еталонної моделі, розширений спостерігач Люенбергера (ELO) та розширений фільтр Калмана (EKF); ці рішення зменшують передбачувані помилки за потоком та швидкістю. Новизною цієї статті є те, що спостерігач швидкості моделі використовує оцінені струми та напруги як змінні стани; ми розробляємо його за допомогою коректора зворотного зв'язку помилки. Непряме управління з полю ротора (IRFOC) використовує правильне значення швидкості; у нашому дослідженні ми покращуємо роботу спостерігача, використовуючи керування ковзним режимом (SM) зі зворотним кроком. Мета. Генерувати імпульси інвертора широтно-імпульсної модуляції, які швидко зменшують помилку, викликану змінами параметрів. Методи. Для досягнення цієї мети ми розробляємо дослідження двох різних лінійних спостерігачів, що використовуються для високопродуктивного приводу VSC АД, стійкого до змін швидкості та моменту навантаження. По-перше, ми представляємо трирівневий інвертор, вибраний для живлення АД; ми представляємо його моделювання та метод управління, закінчуючи експериментальною платформою, що демонструє його вихідний сигнал. Представлена блок-схема IRFOC; ми аналізуємо за допомогою математичних рівнянь різні етапи моделювання, наочно демонструючи теорію розв'язки та безсенсорний метод керування. У дослідженні описані два типи спостерігачів, ELO та EKF, для оцінки швидкості та крутного моменту АД. Далі ми оптимізуємо перехідну реакцію, використовуючи нечітку логіку, яка допомагає системі генерувати коефіцієнти посилення ПІ-регулятора. Обидва з двох спостерігачів передаються контролером струму SM, зближення структур SM-ELO та SM-EKF гарантується за рахунок зведення до нуля помилки між фактичним та спостережуваним струмами. Результати. Наведено результати, що показують ефективність запропонованих схем.
Алгоритм керування асинхронним двигуном (АД) багато в чому залежить від його параметрів; тому будь-яка зміна цих параметрів (особливо опору ротора) неминуче призводить до поширення помилок. Щоб уникнути цієї проблеми, дослідники пропонують щось більше, ніж просто рішення: вони запропонували управління змінною структурою (VSC), адаптивні спостерігачі, такі як адаптивна система еталонної моделі, розширений спостерігач Люенбергера (ELO) та розширений фільтр Калмана (EKF); ці рішення зменшують передбачувані помилки за потоком та швидкістю. Новизною цієї статті є те, що спостерігач швидкості моделі використовує оцінені струми та напруги як змінні стани; ми розробляємо його за допомогою коректора зворотного зв'язку помилки. Непряме управління з полю ротора (IRFOC) використовує правильне значення швидкості; у нашому дослідженні ми покращуємо роботу спостерігача, використовуючи керування ковзним режимом (SM) зі зворотним кроком. Мета. Генерувати імпульси інвертора широтно-імпульсної модуляції, які швидко зменшують помилку, викликану змінами параметрів. Методи. Для досягнення цієї мети ми розробляємо дослідження двох різних лінійних спостерігачів, що використовуються для високопродуктивного приводу VSC АД, стійкого до змін швидкості та моменту навантаження. По-перше, ми представляємо трирівневий інвертор, вибраний для живлення АД; ми представляємо його моделювання та метод управління, закінчуючи експериментальною платформою, що демонструє його вихідний сигнал. Представлена блок-схема IRFOC; ми аналізуємо за допомогою математичних рівнянь різні етапи моделювання, наочно демонструючи теорію розв'язки та безсенсорний метод керування. У дослідженні описані два типи спостерігачів, ELO та EKF, для оцінки швидкості та крутного моменту АД. Далі ми оптимізуємо перехідну реакцію, використовуючи нечітку логіку, яка допомагає системі генерувати коефіцієнти посилення ПІ-регулятора. Обидва з двох спостерігачів передаються контролером струму SM, зближення структур SM-ELO та SM-EKF гарантується за рахунок зведення до нуля помилки між фактичним та спостережуваним струмами. Результати. Наведено результати, що показують ефективність запропонованих схем.
Опис
Ключові слова
induction motor, indirect rotor field oriented control, extended Kalman filter observer, extended Luenberger observer, fuzzy logic control, sliding mode control, асинхронний двигун, непряме керування по полю ротора, розширений спостерігач фільтра Калмана, розширений спостерігач Люенбергера, керування нечіткою логікою, керування ковзним режимом
Бібліографічний опис
Abed K. Intelligent fuzzy back-stepping observer design based induction motor robust nonlinear sensorless control / K. Abed, H. K. E. Zine // Електротехніка і Електромеханіка = Electrical engineering & Electromechanics. – 2024. – № 2. – P. 10-15.