Online stator and rotor resistance estimations of IM by using EKF

Recep Yıldız; Murat Barut; Rıdvan Demir

Makale detayları

Online stator and rotor resistance estimations of IM by using EKF

Yazarlar:

Recep Yıldız | Murat Barut | Rıdvan Demir

Yayıncı:

Pamukkale University

Ana Başlıklar:

Elektrik Mühendisliği (Diğer)

Dergi:

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Vol.30 Issue 6, pp.771-778

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

11/2024

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001332011

pISSN:

2147-5881

Anahtar kelimeler:

Özet:

 In this paper, a state and parameter observer, based on a novel extended Kalman filter EKF, is designed to solve the parameter variations dependent estimation performance deterioration of induction motor IM drive systems. The proposed EKF based observer algorithm performs online estimation of the rotor mechanical speed, stator stationary axis component of the stator currents and rotor fluxes, stator resistance, rotor resistance, reciprocal of the total inertia of the system, and load torque including viscous friction term in a single EKF by using measured rotor mechanical speed and stator currents. Thus, frequency and temperature-dependent variations of the resistances are estimated to be updated in the observer, which leads to control performance enhancement of the IM drive. Moreover, to rise the dynamic performance of the observer, the load torque and reciprocal of the total inertia of the system which are mechanical parameters are also estimated. To verify the robustness of the IM drive and the estimation performance of the proposed observer, they have been tested under challenging scenarios including changes in parameters and speed reference. Moreover, the estimation performance of the proposed ninth order observer is compared with that of a sixth order EKF estimating the same electrical parameters by using directly measured speed. Ultimately, the simulation results obviously reveal the efficacy of the proposed IM drive.

 In this paper, a state and parameter observer, based on a novel extended Kalman filter EKF, is designed to solve the parameter variations dependent estimation performance deterioration of induction motor IM drive systems. The proposed EKF based observer algorithm performs online estimation of the rotor mechanical speed, stator stationary axis component of the stator currents and rotor fluxes, stator resistance, rotor resistance, reciprocal of the total inertia of the system, and load torque including viscous friction term in a single EKF by using measured rotor mechanical speed and stator currents. Thus, frequency and temperature-dependent variations of the resistances are estimated to be updated in the observer, which leads to control performance enhancement of the IM drive. Moreover, to rise the dynamic performance of the observer, the load torque and reciprocal of the total inertia of the system which are mechanical parameters are also estimated. To verify the robustness of the IM drive and the estimation performance of the proposed observer, they have been tested under challenging scenarios including changes in parameters and speed reference. Moreover, the estimation performance of the proposed ninth order observer is compared with that of a sixth order EKF estimating the same electrical parameters by using directly measured speed. Ultimately, the simulation results obviously reveal the efficacy of the proposed IM drive.

 In this paper, a state and parameter observer, based on a novel extended Kalman filter EKF, is designed to solve the parameter variations dependent estimation performance deterioration of induction motor IM drive systems. The proposed EKF based observer algorithm performs online estimation of the rotor mechanical speed, stator stationary axis component of the stator currents and rotor fluxes, stator resistance, rotor resistance, reciprocal of the total inertia of the system, and load torque including viscous friction term in a single EKF by using measured rotor mechanical speed and stator currents. Thus, frequency and temperature-dependent variations of the resistances are estimated to be updated in the observer, which leads to control performance enhancement of the IM drive. Moreover, to rise the dynamic performance of the observer, the load torque and reciprocal of the total inertia of the system which are mechanical parameters are also estimated. To verify the robustness of the IM drive and the estimation performance of the proposed observer, they have been tested under challenging scenarios including changes in parameters and speed reference. Moreover, the estimation performance of the proposed ninth order observer is compared with that of a sixth order EKF estimating the same electrical parameters by using directly measured speed. Ultimately, the simulation results obviously reveal the efficacy of the proposed IM drive.

 Bu makalede, asenkron motor ASM sürücü sistemlerinin parametre değişimlerine bağlı kestirim başarımlarının kötüleşmesi problemini çözmek için genişletilmiş Kalman filtresine GKF dayalı yeni bir durum ve parametre gözlemleyicisi tasarlanmıştır. Önerilen GKF tabanlı gözlemleyici algoritması, ölçülen stator akımları ve rotor mekanik hızı kullanılarak stator akımlarının ve rotor akılarının stator duran eksen bileşenlerinin, rotor mekanik hızının, viskoz sürtünme terimi dâhil yük momentinin, rotor direncinin, stator direncinin ve sistemin toplam eylemsizliğinin tersinin eş-zamanlı kestirimlerini gerçekleştirmektedir. Böylece, dirençlerin frekans ve sıcaklık bağımlı değişimlerinin gözlemleyicide güncellenmek üzere kestirilmesi ASM sürücüsünün kontrol başarımının iyileştirilmesi sağlar. Ek olarak, gözlemleyicinin dinamik başarımını artırmak için mekanik parametreler olan yük momenti ve sistemin toplam eylemsizliğinin tersi de kestirilmektedir. Önerilen gözlemleyicinin kestirim başarımı ve ASM sürücüsünün sağlamlığı, hız referansı ve parametrelerdeki değişimleri içeren zorlu senaryolar altında test edilmektedir. Ayrıca, dokuzuncu dereceden önerilen gözlemleyicinin kestirim başarımı, ölçülen hızı doğrudan kullanarak aynı elektriksel parametreleri kestiren altıncı dereceden GKFnin kestirim başarımı ile karşılaştırılmıştır. Özetle, benzetim sonuçları önerilen ASM sürücüsünün etkinliğini açıkça ortaya koymaktadır.

Makale detayları

Online stator and rotor resistance estimations of IM by using EKF

Yazarlar:

Recep Yıldız | Murat Barut | Rıdvan Demir

Yayıncı:

Pamukkale University

Ana Başlıklar:

Elektrik Mühendisliği (Diğer)

Dergi:

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Vol.30 Issue 6, pp.771-778

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

11/2024

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001332011

pISSN:

2147-5881

Extended Kalman filter

Induction motor

Rotor and stator resistance estimation

State and parameter estimationGenişletilmiş Kalman filtresi

Asenkron motor

Rotor ve stator direnci kestirimi

Durum ve parametre kestirimi

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Recep Yıldız | Murat Barut | Rıdvan Demir

Yayıncı: Pamukkale University

Ana Başlıklar: Elektrik Mühendisliği (Diğer)

Dergi: Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Vol.30 Issue 6, pp.771-778

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 11/2024

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2001332011

pISSN: 2147-5881

Sayı

Yazarlar:

Recep Yıldız | Murat Barut | Rıdvan Demir

Yayıncı:

Pamukkale University

Ana Başlıklar:

Elektrik Mühendisliği (Diğer)

Dergi:

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Vol.30 Issue 6, pp.771-778

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

11/2024

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001332011

pISSN:

2147-5881