유도전동기 드라이브의 DTC를 위한 하이브리드 퍼지제어기

An induction motor operated with a conventional direct self controller(DSC) shows a sluggish response during startup and under changes of torque command. Fuzzy logic controller(FLC) is used in conjection with DSC to minimize these problems. A FLC chooses the switching states based on a set of fuzzy variables. Flux position, error in flux magnitude and error in torque are used as fuzzy state variables. Fuzzy rules are determinated by observing the vector diagram of flux and currents. This paper proposes hybrid fuzzy controller for direct torque control(DTC) of induction motor drives. The speed controller is based on adaptive fuzzy learning controller(AFLC), which provide high dynamics performances both in transient and steady state response. Flux position, error in flux magnitude and error in torque are used as FLC state variables. The speed is estimated with model reference adaptive system(MRAS) based on artificial neural network(ANN) trained on-line by a back-propagation algorithm. This paper is controlled speed using hybrid fuzzy controller(HFC) and estimation of speed using ANN. The performance of the proposed induction motor drive with HFC controller and ANN is verified by analysis results at various operation conditions.

#Induction Motor Drive #DTC #HFC #AFLC #Speed Estimation

참고문헌 (17)

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1. [단행본] - B. K. Bose / 2002 / Modern power electronics and AC drives / Prentice-Hall

2. [단행본] - I. Boldea / 2006 / Electric drives / Taylor & Francis

3. [학술대회논문] - H.F.E. Soliman / 2007 / Direct torque control of a three phase induction motor using a hybrid PI/fuzzy controller / IEEE IAS Conference : 1681 ~ 1685

4. [학술대회논문] - L. Lin / 2009 / A DTC Algorithm for three-level induction motor drives system based on discrete space vector modulation / IEEE APEC Conference : 1978 ~ 1983

5. [학술대회논문] - B. C. Babu / 2008 / High performance direct torque controlled induction motor drive for adjustable speed drive applications / ICETET ’08. First International Conference : 927 ~ 932

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고재섭

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