A method for magnetizing curve identification in vector controlled induction motor drives

Accurate knowledge of induction machine parameters has a direct impact on the overall performance of field-oriented control strategies. In the case of rotor flux oriented control, parameter mismatch causes a discrepancy in the estimated rotor flux position and amplitude. Magnetising inductance is one of the parameters whose detuning has a direct impact on the setpoints of the control loops and estimation of hardly or non-measurable quantities. Conventional iron saturation, which can be obtained by a standard no-load test, is not the only type of saturation occurring in the machine. Depending on the rotor design, the magnetising inductance and the rotor leakage inductance may also strongly saturate as a function of load and, thus, rotor current. Based on the authors' previous work, a new, improved experimental method for identifying the load-dependent saturation of induction motor, which takes into account variation of the inverse rotor time constant, is proposed. Experimental results conducted on 12 kW motor show improved static and dynamic behaviour of the drive compared to the constant parameter model.

show abstract

“…Other authors try to identify the magnetising inductance by signal injection [9,[19][20][21][22][23][24][25].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…However, these methods require precise knowledge of allthe other IM parameters. Other authors try to identify the magnetising inductance bysignal injection [9, 19–25].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Offline method for experimental identification of load‐dependentsaturation of induction motor taking into account variation of inverse rotortime constant

Lipcak

Bauer

2020

IET Power Electronics

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Literatürde, ASM sürücülerinin geçici ve sürekli-hal başarımının iyileştirilmesinde büyük önem taşıyan ve ölçme ve sistem gürültülerini kullanarak ASM parametre belirsizliklerini yüksek bir doğruluk ve hız ile kestirebilen olasıl tabanlı GKF'nin kullanıldığı çalışmalar da mevcuttur [14][15][16]. [14] 'nin belirlenmesine ya da kestirilmesine yönelik hız-algılayıcılı olarak önerilen çalışmalarda, [17][18][19]'da ASM'nin T-model eşdeğer devresi, [20,21]'de ise farklı analitik modelleme yaklaşımları kullanılmıştır. Bu çalışmalarda önerilen yöntemlerin ağır hesaplama yükü içermesine rağmen yalnızca kestirimi gerçekleştirilmiştir ve diğer parametre değişimlerinin etkisi hesaba katılmamıştır.…”

Section: Introductionunclassified

Asenkron Motorun Karma Kesti̇ri̇ci̇ Tabanli Hiz-Algilayicili Doğrudan Vektör Kontrolü

İnan

Demir

Barut

2018

Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Bu çalışmada, asenkron motorlar (ASM'ler) için hız-algılayıcılı karma (hibrid) kestirim algoritması tabanlı doğrudan vektör kontrol (DVK) yöntemi benzetim ortamında tasarlanarak gerçekleştirilmiştir. Önerilen karma kestirim yönteminde stator akımının stator duran eksen takımı (αβ) bileşenleri (ve), rotor akısının αβbileşenleri (ve), rotor direnci (′) ve stator direnci () GKF ile kestirilirken; mıknatıslama endüktansı () ise çevrim-içi-kestiricisi ile kestirilmektedir. Önerilen karma kestirim algoritmasının kestirim ve bu algoritmanın kullanıldığı DVK sisteminin kontrol başarımları; sıfır hız ile anma hızının üzerindeki alan zayıflama bölgesini de kapsayan geniş bir hız aralığında oldukça zorlayıcı parametre ve durum değişimleri altında benzetim temelli test edilmiştir. Benzetim ortamından elde edilen sonuçlar önerilen karma kestiricinin ve bu yüzden DVK sisteminin oldukça yüksek bir başarıma sahip olduğunu göstermektedir. Bu yönleri ile literatürde bilinen ilk çalışmadır.

show abstract

“…This method requires a detailed knowledge of the machine's construction, such as geometry and material parameters. It is the most accurate procedure, since it is closely related to the physical reality and the most costly one since it is based on field calculation methods, such as the finite element method [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Parameters Identification of Induction Motor for Electric Vehicle Based on Least Squares Method

Zhang

2011

AMR

View full text Add to dashboard Cite

This paper deals with on-line parameter identification of induction motors (IM) by means of least square techniques .Using stator voltages, stator currents and velocity as input-output data. For analytical identification by recursive least square (RLS) algorithms, filtering of experimental data is performed by means of anticausal filters. The simulation results show that error of the parameter estimation of the rotor resistance, self inductance of the rotor winding, as well as the stator leakage inductance are less than 5% .It demonstrate the practical use of the identification method.

show abstract

A method for magnetizing curve identification in vector controlled induction motor drives

Cited by 4 publications

References 10 publications

Offline method for experimental identification of load‐dependentsaturation of induction motor taking into account variation of inverse rotortime constant

Offline method for experimental identification of load‐dependentsaturation of induction motor taking into account variation of inverse rotortime constant

Asenkron Motorun Karma Kesti̇ri̇ci̇ Tabanli Hiz-Algilayicili Doğrudan Vektör Kontrolü

Parameters Identification of Induction Motor for Electric Vehicle Based on Least Squares Method

Contact Info

Product

Resources

About