Robust fault-tolerant sliding mode control and advanced fault diagnosis for doubly-fed induction generators
Introduction. Doubly-fed induction generators (DFIGs) have become the preferred technology in modern wind energy systems due to their high efficiency and flexible variable-speed operation capabilities. Problem. Despite their advantages, DFIGs face significant challenges related to grid-connected pow...
Saved in:
| Date: | 2025 |
|---|---|
| Main Authors: | , , , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine
2025
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://eie.khpi.edu.ua/article/view/334672 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Electrical Engineering & Electromechanics |
Institution
Electrical Engineering & Electromechanics| id |
eiekhpieduua-article-334672 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Electrical Engineering & Electromechanics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-11-01T22:19:02Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
sliding mode control doubly-fed induction generator active fault tolerance control renewable energy |
| spellingShingle |
sliding mode control doubly-fed induction generator active fault tolerance control renewable energy Hamdi, N. Babaa, F. Touil, A. Merabet, N. Robust fault-tolerant sliding mode control and advanced fault diagnosis for doubly-fed induction generators |
| topic_facet |
sliding mode control doubly-fed induction generator active fault tolerance control renewable energy ковзне управління асинхронний генератор з подвійним живленням активне управління відмовостійкістю відновлювані джерела енергії |
| format |
Article |
| author |
Hamdi, N. Babaa, F. Touil, A. Merabet, N. |
| author_facet |
Hamdi, N. Babaa, F. Touil, A. Merabet, N. |
| author_sort |
Hamdi, N. |
| title |
Robust fault-tolerant sliding mode control and advanced fault diagnosis for doubly-fed induction generators |
| title_short |
Robust fault-tolerant sliding mode control and advanced fault diagnosis for doubly-fed induction generators |
| title_full |
Robust fault-tolerant sliding mode control and advanced fault diagnosis for doubly-fed induction generators |
| title_fullStr |
Robust fault-tolerant sliding mode control and advanced fault diagnosis for doubly-fed induction generators |
| title_full_unstemmed |
Robust fault-tolerant sliding mode control and advanced fault diagnosis for doubly-fed induction generators |
| title_sort |
robust fault-tolerant sliding mode control and advanced fault diagnosis for doubly-fed induction generators |
| title_alt |
Robust fault-tolerant sliding mode control and advanced fault diagnosis for doubly-fed induction generators |
| description |
Introduction. Doubly-fed induction generators (DFIGs) have become the preferred technology in modern wind energy systems due to their high efficiency and flexible variable-speed operation capabilities. Problem. Despite their advantages, DFIGs face significant challenges related to grid-connected power converters, which are susceptible to operational instability caused by voltage imbalances and electrical faults. Goal. This study aims to develop and validate a novel Active Fault-Tolerant Sliding Mode Control (AFT-SMC) strategy that integrates real-time fault diagnosis to enhance the reliability and stability of DFIG systems during grid disturbances. Unlike existing approaches, this work specifically addresses the reduction of false fault detections during transient events and improves fault characterization through spectral analysis. Methodology. The proposed control framework combines a robust sliding mode controller with a model-based fault detection and isolation system that employs adaptive thresholds and diagnostic residuals for accurate fault identification. The approach has been thoroughly tested through high-fidelity simulations under severe voltage unbalance scenarios. Results. Simulation outcomes demonstrate the superior performance of the proposed strategy in maintaining system stability under a 30 % voltage unbalance scenario. Specifically, the controller achieves a voltage recovery time of 0.28 s, compared to 0.42 s with conventional vector control, and reduces electromagnetic torque oscillations by approximately 45 %. Furthermore, the integrated spectral diagnosis method reaches a fault classification accuracy of 94.6 %, confirming its effectiveness in enabling early and reliable fault detection. These results validate the advantages of the proposed AFT-SMC framework in both dynamic response and fault resilience. Scientific novelty. The key innovation lies in the integration of a self-correcting «detect-and-adapt» mechanism that mitigates false triggers during transient grid conditions, alongside a novel spectral decomposition method for precise detection and characterization of voltage imbalances through negative-sequence component analysis. Practical value. This strategy significantly reduces operational costs at pilot wind farms and sets a new benchmark for intelligent fault management in renewable energy systems, with broad applicability to other power electronic interfaces in smart grids. References 35, figures 12. |
| publisher |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2025 |
| url |
http://eie.khpi.edu.ua/article/view/334672 |
| work_keys_str_mv |
AT hamdin robustfaulttolerantslidingmodecontrolandadvancedfaultdiagnosisfordoublyfedinductiongenerators AT babaaf robustfaulttolerantslidingmodecontrolandadvancedfaultdiagnosisfordoublyfedinductiongenerators AT touila robustfaulttolerantslidingmodecontrolandadvancedfaultdiagnosisfordoublyfedinductiongenerators AT merabetn robustfaulttolerantslidingmodecontrolandadvancedfaultdiagnosisfordoublyfedinductiongenerators |
| first_indexed |
2025-11-02T02:08:55Z |
| last_indexed |
2025-11-02T02:08:55Z |
| _version_ |
1851774458063224832 |
| spelling |
eiekhpieduua-article-3346722025-11-01T22:19:02Z Robust fault-tolerant sliding mode control and advanced fault diagnosis for doubly-fed induction generators Robust fault-tolerant sliding mode control and advanced fault diagnosis for doubly-fed induction generators Hamdi, N. Babaa, F. Touil, A. Merabet, N. sliding mode control doubly-fed induction generator active fault tolerance control renewable energy ковзне управління асинхронний генератор з подвійним живленням активне управління відмовостійкістю відновлювані джерела енергії Introduction. Doubly-fed induction generators (DFIGs) have become the preferred technology in modern wind energy systems due to their high efficiency and flexible variable-speed operation capabilities. Problem. Despite their advantages, DFIGs face significant challenges related to grid-connected power converters, which are susceptible to operational instability caused by voltage imbalances and electrical faults. Goal. This study aims to develop and validate a novel Active Fault-Tolerant Sliding Mode Control (AFT-SMC) strategy that integrates real-time fault diagnosis to enhance the reliability and stability of DFIG systems during grid disturbances. Unlike existing approaches, this work specifically addresses the reduction of false fault detections during transient events and improves fault characterization through spectral analysis. Methodology. The proposed control framework combines a robust sliding mode controller with a model-based fault detection and isolation system that employs adaptive thresholds and diagnostic residuals for accurate fault identification. The approach has been thoroughly tested through high-fidelity simulations under severe voltage unbalance scenarios. Results. Simulation outcomes demonstrate the superior performance of the proposed strategy in maintaining system stability under a 30 % voltage unbalance scenario. Specifically, the controller achieves a voltage recovery time of 0.28 s, compared to 0.42 s with conventional vector control, and reduces electromagnetic torque oscillations by approximately 45 %. Furthermore, the integrated spectral diagnosis method reaches a fault classification accuracy of 94.6 %, confirming its effectiveness in enabling early and reliable fault detection. These results validate the advantages of the proposed AFT-SMC framework in both dynamic response and fault resilience. Scientific novelty. The key innovation lies in the integration of a self-correcting «detect-and-adapt» mechanism that mitigates false triggers during transient grid conditions, alongside a novel spectral decomposition method for precise detection and characterization of voltage imbalances through negative-sequence component analysis. Practical value. This strategy significantly reduces operational costs at pilot wind farms and sets a new benchmark for intelligent fault management in renewable energy systems, with broad applicability to other power electronic interfaces in smart grids. References 35, figures 12. Вступ. Асинхронні генератори з подвійним живленням (DFIGs) стали поширеними технічними рішеннями в сучасних вітроенергетичних системах завдяки своїй високій ефективності та гнучкій роботі з регульованою швидкістю. Проблема. Незважаючи на свої переваги, DFIGs стикаються зі значними проблемами, пов’язаними з перетворювачами потужності, підключеними до мережі, які схильні до нестабільної роботи, спричиненої дисбалансом напруги та електричними несправностями. Мета. Дане дослідження спрямоване на розробку та перевірку нової стратегії активного відмовостійкого керування ковзним режимом (AFT-SMC), яка поєднує діагностику несправностей у реальному часі для підвищення надійності та стійкості систем DFIG при порушеннях у мережі. На відміну від існуючих підходів, дана робота спрямована на зниження помилкових виявлень несправностей під час перехідних процесів та покращення характеристики несправностей за допомогою спектрального аналізу. Методологія. Пропонована структура управління поєднує в собі надійний контролер ковзного режиму з системою виявлення та виділення несправностей на основі моделі, яка використовує адаптивні граничні значення та діагностичні залишки для точної ідентифікації несправностей. Даний підхід ретельно протестували за допомогою високоточного моделювання в умовах сильного дисбалансу напруги. Результати моделювання демонструють високу ефективність пропонованої стратегії підтримки стійкості системи в умовах 30 % несиметрії напруги. Зокрема, контролер досягає часу відновлення напруги 0,28 в порівнянні з 0,42 с при традиційному векторному управлінні і знижує коливання електромагнітного моменту приблизно на 45 %. Більш того, інтегрований метод спектральної діагностики досягає точності класифікації несправностей 94,6 %, що підтверджує його ефективність у забезпеченні раннього та надійного виявлення несправностей. Ці результати підтверджують переваги запропонованої структури AFT-SMC як з точки зору динамічного реагування, так і стійкості до несправностей. Наукова новизна. Ключове нововведення полягає в інтеграції механізму «виявлення та адаптації», що самокоректується, який знижує кількість помилкових спрацьовувань в перехідних режимах мережі, а також нового методу спектрального розкладання для точного виявлення і характеристики несиметрії напруги за допомогою аналізу компонентів зворотної послідовності. Практична цінність. Ця стратегія значно знижує експлуатаційні витрати на пілотних вітряних електростанціях та встановлює новий стандарт інтелектуального управління несправностями у системах відновлюваної енергії з широкою застосовністю до інших інтерфейсів силової електроніки в інтелектуальних мережах. Бібл. 35, рис. 12. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2025-11-02 Article Article application/pdf http://eie.khpi.edu.ua/article/view/334672 10.20998/2074-272X.2025.6.05 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 6 (2025); 32-39 Электротехника и Электромеханика; № 6 (2025); 32-39 Електротехніка і Електромеханіка; № 6 (2025); 32-39 2309-3404 2074-272X en http://eie.khpi.edu.ua/article/view/334672/330008 Copyright (c) 2025 N. Hamdi, F. Babaa, A. Touil, N. Merabet http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |