UNSCENTED KALMAN FILTER BASED REAL-TIME LOAD TORQUE AND ROTOR RESISTANCE ESTIMATIONS FOR SPEED-SENSORLESS CONTROL OF INDUCTION MOTOR

Yıl 2018, Cilt: 7 Sayı: 1, 120 - 128, 31.01.2018

Murat Barut , Recep Yıldız , Emrah Zerdali

https://doi.org/10.28948/ngumuh.386368

Öz

   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.

Anahtar Kelimeler

Induction motor, unscented Kalman filter, state and parameter estimation

HIZ-ALGILAYICISIZ ASENKRON MOTOR KONTROLÜ İÇİN DAĞILIMLI KALMAN FİLTRESİ İLE GERÇEK-ZAMANLI YÜK MOMENTİ VE ROTOR DİRENCİ KESTİRİMİ

Öz

   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. 

Anahtar Kelimeler

Asenkron motor, dağılımlı kalman filtresi, durum ve parametre kestirimi, hız-algılayıcısız kontrol

Kaynakça

• [1] BOLOGNANI, S., PERETTI, L., ZIGLIOTTO, M., “Parameter Sensitivity Analysis of an Improved Open-Loop Speed Estimate for Induction Motor Drives”, IEEE Trans. Power Electron., 23, 2127–2135, 2008.
• [2] KUMAR, R., DAS, S., SYAM, P., CHATTOPADHYAY, A.K., “Review on Model Reference Adaptive System for Sensorless Vector Control Of Induction Motor Drives”, IET Electr. Power Appl., 9, 496–511, 2015.
• [3] QU, Z., HINKKANEN, M., HARNEFORS, L., “Gain Scheduling of a Full-Order Observer for Sensorless Induction Motor Drives”, IEEE Trans. Ind. Appl., 50, 3834–3845, 2014.
• [4] LASCU, C., BOLDEA, I., BLAABJERG, F., “Direct Torque Control of Sensorless Induction Motor Drives: A Sliding-Mode Approach”, IEEE Trans. Ind. Appl., 40, 582–590, 2004.
• [5] VICENTE, I., ENDEMAN, A., GARIN, X., BROWN, M., “Comparative Study of Stabilising Methods for Adaptive Speed Sensorless Full-Order Observers With Stator Resistance Estimation”, IET Control Theory Appl., 4, 993–1004, 2010.
• [6] BARUT, M., BOGOSYAN, S., GOKASAN, M., “Experimental Evaluation of Braided EKF for Sensorless Control of Induction Motors”, IEEE Trans. Ind. Electron., 55, 620–632, 2008.
• [7] AKIN, B., ORGUNER, U., ERSAK, A., EHSANI, M., “Simple Derivative-Free Nonlinear State Observer for Sensorless AC Drives”, IEEEASME Trans. Mechatron., 11, 634–643, 2006.
• [8] 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 Trans. Ind. Electron., 59, 4197–4206, 2012.
• [9] JAFARZADEH, S., LASCU, C., FADALI, M. S., “State Estimation of Induction Motor Drives Using the Unscented Kalman Filter”, IEEE Trans. Ind. Electron., 59, 4207–4216, 2012.
• [10] JAFARZADEH, S., LASCU, C., FADALI, M.S., “Square Root Unscented Kalman Filters for State Estimation of Induction Motor Drives”, IEEE Trans. Ind. Appl., 49, 92–99, 2013.
• [11] YILDIZ, R., BARUT, M., ZERDALI, E., “Speed-sensorless induction motor drive with unscented Kalman filter including the estimations of load torque and rotor resistance”, 42nd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON), 2946–2950. Florence, ITALY, 2016.
• [12] HAYKIN, S., Kalman Filtering and Neural Networks (1st ed.), Wiley-Interscience, New York, USA, 2001.
• [13] JULIER, S., UHLMANN, J., DURRANT-WHYTE, H. F., “A New Method for the Nonlinear Transformation of Means and Covariances in Filters and Estimators”, IEEE Trans. Autom. Control, 45, 477–482, 2000.