Hız-algılayıcılı asenkron motor sürücüsü için indirgenmiş dereceli genişletilmiş kalman fitresi tabanlı parametre kestirimleri

Öz

Bu çalışmada, asenkron motorların alan zayıflama bölgesindeki yüksek başarımlı hız-algılayıcılı kontrolü için yeni bir indirgenmiş dereceli genişletilmiş Kalman filtresi tabanlı kestirici tasarlanarak benzetim ve gerçek-zamanlı deneylerle test edilmektedir. Önerilen indirgenmiş dereceli genişletilmiş Kalman filtresi ile vektör kontrol sistemi için gerekli olan rotor akısının stator duran eksen takımı bileşenleri kestirilmektedir. Ayrıca önerilen algoritma ile akı kestirimlerine ek olarak değeri çalışma koşulları ile değişen rotor direnci ve mıknatıslama endüktansı, sıfır hız ve alan zayıflama bölgesini de içeren geniş bir hız aralığında eş-zamanlı olarak kestirilmektedir. Önerilen kestirim algoritmasına ait benzetim sonuçları hız, yük momenti, rotor direnci ve mıknatıslama endüktansının zorlayıcı değişimleri altında oldukça tatmin edicidir. Bu nedenle önerilen kestirim algoritmasını kullanan doğrudan vektör kontrollü asenkron motor sürücüsünün başarımı da oldukça iyi olmaktadır. Ayrıca, elde edilen gerçek-zamanlı kestirim sonuçları da önerilen kestiricinin başarımını onaylamaktadır.

Anahtar Kelimeler

• Asenkron motorlar,Parametre kestirimi,İDGKF

Reduced order extended kalman filter based parameter estimations for speed-sensored induction motor drive

Abstract

In this study, for a high performance speed-sensored control in field weakening region of induction motors, a novel reduced order extended Kalman filter based estimator is designed and tested by experiments performed in simulation and real-time experiments. The proposed reduced order extended Kalman filter estimates the stator stationary axis components of rotor fluxes, which are required for vector control system. In addition to the flux estimations, rotor resistance and mutual inductance whose values vary according to operating conditions of induction motors are estimated simultaneously in a wide speed range including zero-speed and field-weakening. The simulation based estimation results associated with proposed estimation algorithm are quite satisfactory under challenging variations of rotor angular velocity, load torque, rotor resistance, and mutual inductance. Therefore, the performance of the direct vector controlled induction motor drive using the proposed estimation algorithm also becomes quite well. Moreover, the estimation results in real-time experiments also confirm the performances of the proposed estimator.

Keywords

• Induction motors,Parameter estimation,ROEKF

References

1. Inan R, Barut M. “Bi input-extended Kalman Filter-based speed-sensorless control of an induction machine capable of working in the field-weakening region”. Turkish Journal of Electrical Engineering & Computer Sciences, 22, 588–604, 2014.
2. Kan J, Zhang K, Wang Z. “Indirect vector control with simplified rotor resistance adaptation for induction machines”. IET Power Electronics, 8(7), 1284–1294, 2015.
3. Talla J, Peroutka Z, Blahnik V, Streit L. “Rotor and stator resistance estimation of induction motor based on augmented EKF”. International Conference on Applied Electronics (AE), Pilsen, Czech Republic 8-9 September, 2015.
4. Demir R, Barut M, Yildiz R, Inan R Zerdali E. “EKF based rotor and stator resistance estimations for direct torque control of induction motors”. 2017 International Conference on Optimization of Electrical and Electronic Equipment (OPTIM) & 2017 Intl Aegean Conference on Electrical Machines and Power Electronics (ACEMP), Brasov, Romania, 25-27 May 2017.
5. Demir R, Barut M, Yildiz R, Zerdali E, Inan R. “Asenkron motorların hız-algılayıcılı doğrudan vektör kontrolü için indirgenmiş dereceli genişletilmiş kalman fitresi tabanlı stator ve rotor direnci kestirimi”. 1. Ulusal Elektrik Enerjisi Dönüşümü Kongresi, Elazığ, Türkiye, 21-22 Eylül 2017.
6. Karanayil B, Rahman MF, Grantham C. “Stator and rotor resistance observers for induction motor drive using fuzzy logic and artificial neural networks”. IEEE Transactions on Energy Conversion, 20(4), 771–780, 2005.
7. Mapelli FL, Tarsitano D, Cheli F. “MRAS rotor resistance estimators for EV vector controlled induction motor traction drive: Analysis and experimental results”. Electric Power Systems Research, 146, 2017.
8. Comanescu M. “Design of a pseudo-MRAS sliding mode observer with double feedback for estimation of the rotor time constant of the induction motor”. IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT), Toronto, ON, Canada, 22-25 March 2017.

9. Chen B, Yao W, Chen F, Lu Z. “Parameter sensitivity in sensorless induction motor drives with the adaptive full-order observer”. IEEE Transactions on Industrial. Electronics, 62(7), 4307–4318, 2015.
10. Liu L, Guo Y, Wang J. “Online identification of mutual inductance of induction motor without magnetizing curve”. 2018 Annual American Control Conference (ACC), Wisconsin Center, Milwaukee, USA, 27-29 June 2018.
11. Jo GJ, Choi JW. “A novel method for the identification of the rotor resistance and mutual inductance of induction motors based on MRAC and RLS estimation”. Journal of Power Electronics, 18(2), 492–501, 2018.
12. Mengoni M, Agarlita SC, Zarri L, Casadei D. “On-line estimation of stator resistance and mutual inductance of multiphase induction machines”. 13th International Conference on Optimization of Electrical and Electronic Equipment (OPTIM), Brasov, Romania, 22-25 May 2012.
13. Yang S, Ding D, Li X, Xie Z, Zhang X, Chang L. “A novel online parameter estimation method for indirect field oriented induction motor drives”. IEEE Transactions on Energy Conversion, 32(4), 1562–1573, 2017.
14. Demir R, Barut M, Yildiz R., “Asenkron motorların hız-algılayıcılı doğrudan vektör kontrolü için indirgenmiş dereceli genişletilmiş kalman fitresi tabanlı parametre kestirimi”. Otomatik Kontrol Türk Millî Komitesi Ulusal Toplantısı (TOK 2017), İstanbul, Türkiye, 21-23 Eylül 2017.
15. Demir R, Barut M. “Novel hybrid estimator based on model reference adaptive system and extended Kalman filter for speed-sensorless induction motor control”. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 40(13), 3884–3898, 2018.
16. Barut M. “Bi Input-extended Kalman filter based estimation technique for speed-sensorless control of induction motors”. Energy Conversion and Management, 51(10), 2032–2040, 2010.
17. Barut M, Demir R, Zerdali E, Inan R. “Real-Time implementation of bi input-extended kalman filter-based estimator for speed-sensorless control of induction motors”. IEEE Transactions on Industrial. Electronics, 59(11), 4197–4206, 2012.