Original scientific paper
https://doi.org/10.7305/automatika.53-3.68
Adaptivni estimator brzine za bezsenzorsko vektorsko upravljanje asinkronim motorom zasnovan na umjetnoj neuronskoj mreži
Abdelkader Mechernene
; Department of Electrical Engineering, University of Sciences and Technology USTO-Oran, BP.1505, El Mnaouer, Oran, 31000, Algeria
Mokhtar Zerikat
; Department of Electrical and Control Engineering, High School of Electrical Engineering ENSET-Oran, BP.1523, El Mnaouer, Oran, 31000, Algeria
Soufyane Chekroun
; Department of Automatic, University of Sciences and Technology USTO-Oran, BP.1505, El Mnaouer, Oran, 31000, Algeria
Abstract
Ovaj članak opisuje adaptivni estimator brzine temeljen na umjetnoj neuronskoj mreži, koji se primijenjuje na asinkroni motor pogonjen izravnim vektorskim upravljanjem. Brzina i magnetski tok rotora estimiraju se uz pretpostavku dostupnosti mjerenja napona i struja statora. Algoritam koristi estimator stanja u kombinaciji s inteligentnim adaptivnim mehanizmom temeljenim na povratnoj neuronskoj mreži (RNN) kako bi se estimirala brzina rotora. Otpori statora i rotora estimiraju se jednostavnim Proporcionalno-Integralnim (PI) regulatorom, čime se smanjuje osjetljivost na varijacije uzrokovane utjecajem temperature. Predložena bezsenzorska upravljačka shema testirana je za različite radne uvjete asinkronog motora. Eksperimentalni rezultati pokazuju visoki stupanj robusnosti s obzirom na poremećaj momenta tereta, a estimirani tokovi i brzina rotora konvergiraju prema stvarnim vrijednostima što garantira precizno praćenje trajektorija uz zahtijevanu dinamiku.
Keywords
vektorsko upravljanje; asinkroni motor; povratna neuronska mreža; bezsenzorsko upravljanje
Hrčak ID:
89248
URI
Publication date:
20.8.2012.
Visits: 2.264 *