Adaptive Control of Stator Currents for Self-Commissioning of Induction Motor Drives
This paper develops and experimentally substantiates a new algorithm to identify unknown parameters of induction motors during self-commissioning procedure. To guarantee asymptotic identification, we design an adaptive stator current controller using a stator flux observer. Allowed current reference...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Технічна електродинаміка |
|---|---|
| Дата: | 2013 |
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Англійська |
| Опубліковано: |
Інститут електродинаміки НАН України
2013
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/100646 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Adaptive Control of Stator Currents for Self-Commissioning of Induction Motor Drives / S. Peresada, S. Kovbasa, D. Prystupa, S.E. Lyshevski // Технічна електродинаміка. — 2013. — № 5. — С. 24-31. — Бібліогр.: 17 назв. — pос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860202705517019136 |
|---|---|
| author | Peresada, S. Kovbasa, S. Prystupa, D. Lyshevski, S.E. |
| author_facet | Peresada, S. Kovbasa, S. Prystupa, D. Lyshevski, S.E. |
| citation_txt | Adaptive Control of Stator Currents for Self-Commissioning of Induction Motor Drives / S. Peresada, S. Kovbasa, D. Prystupa, S.E. Lyshevski // Технічна електродинаміка. — 2013. — № 5. — С. 24-31. — Бібліогр.: 17 назв. — pос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Технічна електродинаміка |
| description | This paper develops and experimentally substantiates a new algorithm to identify unknown parameters of induction motors during self-commissioning procedure. To guarantee asymptotic identification, we design an adaptive stator current controller using a stator flux observer. Allowed current references guarantee global exponential identification of three induction motor parameters as well as estimation of stator fluxes in both motionless and rotating motor operations. Overestimation of the stator fluxes is introduced to achieve global stability of parameters identification and flux estimation. An asymptotic stator current tracking is also ensured. Our experiments demonstrate that the proposed schemes guarantee identification and estimation accuracy with fast asymptotic convergence of errors to zero. The proposed procedure compliments the existing practical control schemes, and, consistent with vector controls including sensorless algorithms.
В работе синтезирован и экспериментально проверен новый алгоритм идентификации неизвестных параметров асинхронного двигателя для процедур самонастройки электроприводов. С целью обеспечения асимптотической идентификации параметров разработан адаптивный регулятор токов статора, основанный на наблюдателе потокосцепления статора, в который для обеспечения свойств глобальной экспоненциальной устойчивости введен вектор избыточных оценок. Использование специально сформированных заданных траекторий токов статора гарантирует глобальную экспоненциальную идентификацию трех параметров асинхронного двигателя и оценивание вектора потокосцепления статора, как при неподвижном, так и при свободно вращающемся роторе. Проведенное экспериментальное тестирование синтезированного алгоритма демонстрирует высокую точность идентификации параметров, а также высокую скорость сходимости ошибок в ноль, которые не уступают существующим в промышленных решениях. Предложенная процедура идентификации может использоваться для настройки систем векторного управления, в том числе и бездатчиковых.
У роботі синтезовано і експериментально перевірено новий алгоритм ідентифікації невідомих параметрів асинхронного двигуна для процедур самоналаштування електроприводів. З метою забезпечення асимптотичної ідентифікації параметрів розроблено адаптивний регулятор струмів статора, заснований на спостерігачі потокозчеплення статора, в який для забезпечення властивостей глобальної експоненційної стійкості введено вектор надлишкових оцінок. Використання спеціально сформованих заданих траєкторій струмів статора гарантує глобальну експоненційну ідентифікацію трьох параметрів асинхронного двигуна і оцінювання вектора потокозчеплення статора як при нерухомому двигуні, так і такому, що вільно обертається. Проведене експериментальне тестування синтезованого алгоритму демонструє високу точність ідентифікації параметрів, а також високу швидкість сходимості похибок в нуль, які не поступаються існуючим в промислових рішеннях. Запропонована процедура ідентифікації може використовуватися для налаштування систем векторного керування, в тому числі і бездавачевих.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:11:02Z |
| format | Article |
| fulltext |
24 ISSN 1607-7970. Техн. електродинаміка. 2013. № 5
ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНЕ ПЕРЕТВОРЕННЯ ЕНЕРГІЇ
УДК 621.34
ADAPTIVE CONTROL OF STATOR CURRENTS FOR SELF-COMISSIONING
OF INDUCTION MOTOR DRIVES
S.Peresada1, ScD, S.Kovbasa1, PhD, D.Prystupa1, S.E.Lyshevski2, PhD
1National Technical University of Ukraine “Kiev Politechnik Institute”,
Peremohy av., 37, Kyiv, 03056, Ukraine, e-mail: sergei.peresada@gmail.com.
2Department of Electrical and Microelectronic Engineering, Rochester Institute of Technology,
Rochester, NY 14623, USA, e-mail: Sergey.Lyshevski@mail.rit.edu
This paper develops and experimentally substantiates a new algorithm to identify unknown parameters of induction mo-
tors during self-commissioning procedure. To guarantee asymptotic identification, we design an adaptive stator current
controller using a stator flux observer. Allowed current references guarantee global exponential identification of three
induction motor parameters as well as estimation of stator fluxes in both motionless and rotating motor operations.
Overestimation of the stator fluxes is introduced to achieve global stability of parameters identification and flux estima-
tion. An asymptotic stator current tracking is also ensured. Our experiments demonstrate that the proposed schemes
guarantee identification and estimation accuracy with fast asymptotic convergence of errors to zero. The proposed pro-
cedure compliments the existing practical control schemes, and, consistent with vector controls including sensorless al-
gorithms. References 17, figures 4.
Keywords: induction motor, identification, estimation.
Introduction. The self commissioning procedure is an important feature for induction motor (IM)
drives where field-oriented control strategy is applied [1]. There are six unknown varying parameters of non-
linear lamped-parameter IM models, e.g., the stator and rotor resistances, stator and rotor inductances, mag-
netizing inductance, and moment of inertia. These parameters are used to realize vector control algorithms.
Therefore, motor parameters should be known to implement controllers [1], [2]. The impact of parameter un-
certainties and variations are studied in many publications, see [1] – [4] and references therein. It is well
known that standard indirect field-oriented control with speed sensors is robustly stable with respect to varia-
tions of the rotor resistance [5]. The rotor resistance is the most critical parameter in closed-loop systems
with IMs. To achieve optimal dynamic performance during speed and torque tracking, and, ensure energy
conversion efficiency, rotor resistance and magnetizing inductance should be precisely known. Implementa-
tion of high-gain current control schemes in field-oriented algorithms allows one to reduce the effect of other
parameter variations. Sensorless vector control algorithms are more sensitive to parameters’ accuracy, and,
one needs all electrical parameters including stator resistance [3].
A commonly used approaches to define the IM electric parameters are based on locked rotor and no-
load tests [6]. These procedures do not provide required accuracy and have some limitations. Different parame-
ter identification techniques have being developed since the 1980s, see an overview paper [7] and references in
[8]. Two classes of identification schemes are [7]: an on-line approach, when the parameters are identified dur-
ing normal operating conditions; an off-line approach, which may require special testing conditions.
The on-line techniques lead to the use of adaptive control schemes, allowing real-time controller re-
configuration. However, the identification problem if not all states are measured is a very complex task
which remains an open theoretical problem. Knowledge of rotor resistance predefines correctness of field-
orientation in majority of vector control systems. Further developments of adaptive control algorithms are
still of a significant importance [9]. The knowledge of stator resistance is required to identify rotor resistance
as well as to implement sensorless algorithms. An algorithm for real-time identification of stator and rotor
resistances was proposed in [10], where the nine-order adaptive observer was synthesized. Different modifi-
cations of the least-square method to identify electric parameters were presented in [11], [12]. In [11], to ob-
tain a linearly-parameterized estimation model, it is assumed that the speed varies slowly. Identification de-
spite of varying angular velocity was performed in [12], where nonlinear least-square approach is used.
Computationally, both solutions are quite complex, and, require significant processing capabilities for real-
time implementation. A limited number of theoretically- and experimentally proven adaptive control algo-
© Peresada S., Kovbasa S., Prystupa D., Lyshevski S., 2013
ISSN 1607-7970. Техн. електродинаміка. 2013. № 5 25
rithms with identification of a few parameters are available [13]. Simplification, design of adaptive control-
lers, performance improvements and practical implementation are very important issues.
The off-line methods are focused for self-commissioning of IM drives during initialization. They use
different approaches [7]: parameter calculation from motor catalog data; parameter estimation based on
steady-state motor models; frequency-domain parameter estimation; time-domain parameter estimation. In
general, self-commissioning procedures require special testing conditions with free rotating rotor or mo-
tionless motor. The motionless tests present the recent trend, especially for sensorless controls.
The time-domain approaches are based on MRAS techniques, see [8], [14], [15] and references [80]
– [100] in overview paper [7]. In [14], the standard hyperstability approach is applied assuming constant
electromagnetic torque which should be known. An elegant solution, reported in [8], is based on parallel
adaptive observer with non-minimum state-space presentation. The aforementioned approach provides an
asymptotic estimation of motor parameters and fluxes under the standstill condition. Intensive simulations
and experimental investigations demonstrate effectiveness of this observer. In general, application of MRAS
techniques lead to different modifications of adaptive full-order observers [15].
The main goal of this paper is to develop a new algorithm for IM parameters identification for both
standstill and free rotation operating conditions. Compared with existing solutions, we propose a new ap-
proach which is based on adaptive stator current regulation. This system structure with inner current loops is
utilized in majority of vector controlled IM drives. A solution proposed, under suitable excitations, provides
asymptotic stator fluxes estimations and three IM parameters (rotor resistance, stator/rotor and magnetizing
inductances) identifications. Our experimentally-verified scheme guarantees fast convergence of motor pa-
rameters to their values. The proposed algorithm matches or exceeds many existing solutions, and, suits
commercialized technologies.
Identification Problem Statement. Assuming a linear magnetic system, the mathematic model of
symmetric IM in the stationary reference frame is given by [1]
( ) ( ) ( )
( )
1 1
m 2 n 2a b 2b a L a 1 m a 2a n 2b a
1 1
b 1 m b 2b n 2a b
2a 2a n 2b m a 2b 2b n 2a m b
3L / 2JL p i i T / J, i R L i p u ,
i R L i p u ,
p L i , p L i ,
− −
− −
ω = ψ − ψ − = − σ + α β + αβψ + β ωψ + σ
= − σ + α β + αβψ − β ωψ + σ
ψ = −αψ − ωψ + α ψ = −αψ + ωψ + α
&&
&
& &
(1)
where ( )T
a bi ,i=i , ( )T
2 2a 2b,ψ ψψ = and ( )T
a bu ,u=u are the vectors of stator current, rotor flux linkage
and stator voltage; ω is the angular velocity; R1 is the stator resistance; J is the moment of inertia; LT is the
load torque; np is the number of pole pairs.
In (1) three positive constants σ , α and β are defined using the motor parameters as 2 2R Lα = ;
( )2
1 m 1 2L 1 L L Lσ = − ; m 2L Lβ = σ , where 2R is the rotor resistance; 1L and 2L are the stator and rotor
inductances; mL is the magnetizing inductance. We need to identify five unknown parameters of IM mod-
els, e.g., the stator and rotor resistances R1 and R2, and, inductances L1, L2 and Lm.
The identification problem can be consistently simplified by applying the following practical and ac-
curate postulates: (1) The numeric values of stator and rotor inductances are practically equal, 1 2L L= ; (2)
The unknown parameters during identification are constant; (3) Stator resistance can be determined using the
Ohm law when the dc voltages are applied to stator windings, e.g., if au const= and bu 0= , one has
a a 1t
lim i u / R
→∞
= , bt
lim i 0
→∞
= . (2)
Mathematically, the induction motor dynamics is described by five nonlinear differential equations
(1). The stator currents and angular velocity are measured, while the flux linkages are not available for mea-
surement. The derivatives of not measured flux linkages are unknown because there are unknown parameters
in the right-hand sides of the flux equations in (1). Therefore, one cannot use the standard approaches of
adaptive system theory. To overcome this problem, we use a concept proposed in [8]. We rewrite model (1)
in the following form in order to avoid dependency of right side flux equations from unknown parameters
( ) a a a
n a b b a L 1
b b b
i u1 3 p i i T , R ,
i uJ 2
ψ⎛ ⎞ ⎛ ⎞ ⎛ ⎞⎛ ⎞ω = ψ − ψ − = − +⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟⎜ ⎟ ψ⎝ ⎠ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠
&
&
&
26 ISSN 1607-7970. Техн. електродинаміка. 2013. № 5
( )
( )
1
1 n a a an1a
1 b b bnb n 1
R p i upi 1 ,
i upi p R
−
−
−
⎡ ⎤σ + ρ ω⎛ ⎞ ψα ω⎛ ⎞ ⎛ ⎞ ⎛ ⎞⎡ ⎤⎢ ⎥= − + σ +⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟⎢ ⎥⎜ ⎟ ⎢ ⎥ ψ− ω α σ⎣ ⎦⎝ ⎠ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠− ω σ + ρ⎝ ⎠ ⎢ ⎥⎣ ⎦
&
&
(3)
where ( )T
a b,ψ ψψ = is the stator flux linkage vector; mLρ = α β + α .
The parameters identification is performed using four electromagnetic equations of motions without
the torsional-mechanical differential equation in (3). We assume that the fed stator currents ensure bounded
motion of IM states, and, persistency of excitation conditions is met.
Under this assumption we need to identify α , σ and ρ , which yield 2R , 1L , 2L and mL . Denoting
the flux linkages estimates as ( )T
a bˆ ˆ ˆ,ψ ψψ = , the identification and estimations errors are ˆα = α − α% ,
ˆσ = σ − σ% , ˆρ = ρ − ρ% , ( )a bˆ , Τψ ψ − ψ ψ ψ% % %= = , where α̂ , σ̂ and ρ̂ are the estimations of α , σ and ρ .
Let the bounded vector of current references ( )T* * *
a bi ,i=i has the bounded first and second time de-
rivatives. Under this assumption it is necessary to synthesize an adaptive current controller which guarantees:
O.1. Asymptotic current tracking, such that ( )
t
lim 0
→∞
=i% , *= −i i i% .
O.2. Asymptotic stator flux linkages estimation, such that ( )
t
lim 0
→∞
=ψ% .
O.3. Asymptotic identification of the unknown parameters α , σ , ρ , such that ( )
t
lim , , 0
→∞
α σ ρ =% %% .
Adaptive Controller Design. We design an adaptive current controller using stator flux observer in
the following form ( )
( )
a 1 a a a b 1 b b b
* * *
a 1 a a n b a n b a i a n b
* * *
b 1 b b n a b n a b i b n a
ˆ ˆR i u k i , R i u k i ,
ˆˆ ˆ ˆ ˆˆu R i p i p i i k i p ,
ˆˆ ˆ ˆ ˆˆu R i p i p i i k i p ,
ψ ψψ = − + + ψ = − + +
= − αψ − ωψ + σ ρ + ω + − − ωψ
= − αψ + ωψ + σ ρ − ω + − + ωψ
& &% %
& % %
& % %
(2)
where k 0ψ > and ik 0> are the tuning coefficients.
In the adaptive current controller, the additional vector of auxiliary variables ( )T
b
ˆ ˆ ˆ,αψ ψψ% % %= is used.
The stator flux overestimation with ( )T
b
ˆ ˆ ˆ,αψ ψψ% % %= is required to guarantee global stability of stator current
regulation. The corresponding estimation error vector is ˆ−%% % %ψ ψ ψ= .
From (3) and (2), the current tracking and flux estimation error dynamics is
( )
( )
aa
b b
a a
bb
1R k1 i
ˆ p*a a n0 i 00 a
1 ˆ p*0 R k b b n1 i 0 i 0b
i
k ,
i
i i
ii
ψ
−− σ + ρ +
ψ φ ωα
− −
σ σ σ σ
− ψ φ ωα− σ + ρ + − − −
σ σ σ σ
⎛ ⎞⎛ ⎞ψ
= − ⎜ ⎟⎜ ⎟⎜ ⎟ ⎜ ⎟ψ⎝ ⎠ ⎝ ⎠
⎡ ⎤
⎛ ⎞⎛ ⎞ ⎢ ⎥⎛ ⎞⎜ ⎟⎜ ⎟ = + ⎢ ⎥⎜ ⎟⎜ ⎟⎜ ⎟⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎢ ⎥⎝ ⎠⎝ ⎠ ⎝ ⎠ ⎢ ⎥⎣ ⎦
%&%
& %%
&% %
%
& %%
x
(5)
( )
( )
1
T* * * *
a a n b i a a b b n a i b b a b a b
t ,
ˆ ˆi p i k i i , i p i k i i , , , , , , , ,
−+
φ = ρ + ω − + φ = ρ − ω − + = ψ ψ α σ ρ ψ ψ
% %
% & % & % %% % % % % %% %
Ai W D x
x
where
( )
( )
1
1 i
1
1 i
R k 0
0 R k
−
−
− σ + ρ +
=
− σ + ρ +
⎡ ⎤
⎢ ⎥
⎢ ⎥
⎣ ⎦
A ; ( )
*
a a a n
*
b b b n
ˆ1 0 i 0 p
t
ˆ0 1 i p 0
ψ −φ − ω
=
ψ −φ − − ω
⎡ ⎤
⎢ ⎥
⎢ ⎥⎣ ⎦
W is the re-
gression matrix; [ ]diag , , , ,1, , 0= σ α σ α σ σ σ σ >D , 7x7∈D .
To design our identification algorithm, consider the following positive-definite function
ISSN 1607-7970. Техн. електродинаміка. 2013. № 5 27
2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2
a b a b a b
1 1 1 1V (i i ) k ( ) ( )
2
− − − − −
ψ ψ α σ ρ
α⎡ ⎤= + + ψ + ψ + γ ψ + ψ + γ α + γ σ + γ ρ⎢ ⎥σ σ σ σ⎣ ⎦
% % % %% % % % % %% , (6)
The total derivative of (6) along the trajectories of (5) is given by
2 *1
i a n b a a a a a a a
2 *1
i b n a b b b b b b b
1 1 1 1 1
a a b b
R 1 ˆV ( k )i p i i i i i
R 1 ˆ( k )i p i i i i i
1 1 1 .− − − − −
α σ ρ ψ ψ
α σ
= − + ρ + + ωψ + ψ − ρ − φ −
σ σ σ σ
α σ
− + ρ + − ωψ + ψ − ρ − φ +
σ σ σ σ
σ
+ γ αα + γ σ + γ ρρ + γ ψ ψ + γ ψ ψ
σ σ σ σ
% %% % % % % %& % %
% %% % % % % %% %
% & && & % % % %&% % % % % % % %%
(7)
From (7) the identification and estimation algorithm is expressed as
( ) ( ) ( )* *
a a b b a a b b a a b b
a a a a n b b b b b n a
ˆ ˆ ˆ ˆˆi i , i i , i i i i ,
ˆ ˆk i p i , k i p i .
α σ ρ
ψ ψ ψ ψ
α = −α = γ ψ + ψ σ = −σ = −γ φ + φ ρ = −ρ = −γ +
ψ = ψ − ψ = − − γ ω ψ = ψ − ψ = − + γ ω
& &&& % % % % & % %&% %%
& && && % % % & % % %% % % % % %
(8)
From (7) and (8), one obtains
( )( )1 2 2
1 i a bV R k i i−= − σ + ρ + +% %& . (9)
Hence, the positive-definite V , given by (6), is a Lyapunov function.
From (6) and (9), it follows that i% and x% are bounded. Therefore for bounded u , i , ψ and ω , es-
timates î , ψ̂ , α̂ , σ̂ , ρ̂ , ψ̂% are also bounded because the conditions imposed on a Lyapunov pair are satis-
fied. Furthermore, ( )tW in (5), and, the total derivative i&% , are also bounded.
Due to ( ) ( ) ( ) ( )
t
1 1
1 i 1 i
0
Vd V t V 0 R k V(0) R k− −⎡ ⎤τ = − − σ + ρ + ≤ σ + ρ +⎣ ⎦∫ & , a square-integrable ( )ti%
is bounded, with the bounded total derivative. Applying the Barbalat’s Lemma [16], we have
t
lim 0
→∞
=i% .
From (5) and (8), the errors dynamics is described as
( ) ( )T1t , t .−= + = −& &% % %% %i Ai W D x x ΓW Pi (10)
where diag k ,k , , , , , 0ψ ψ α σ ρ ψ ψ⎡ ⎤= γ γ γ γ γ >⎣ ⎦Γ , 7x7∈Γ . [ ]diag 1,1=P , 2x2= ∈P I .
If persistency of excitation conditions is satisfying, for a mapping W we have
( ) ( )
t T
T
t
d 0
+
τ τ τ >∫ W W , T 0> , t 0∀ ≥ . (11)
As ( )tW& is bounded, an equilibrium ( )T
, 0=i x% % of [14] is globally exponentially stable [15]. There-
fore, objectives O.1 – O.3 are guaranteed. Correspondingly, asymptotic current regulation, asymptotic flux
estimation and identification of unknown α , σ , ρ were achieved.
A set of equations (2), (8) provides the resulting equations for adaptive current controller and ob-
server. From the estimated values α̂ , σ̂ , ρ̂ , derived with the predetermined 1R , the parameters 1 2L L L= = ,
mL and 2R are given as ˆ ˆ ˆˆL = ρσ α , ( )m
ˆ ˆ ˆ ˆL L L= − σ , 2
ˆ ˆˆR L= α .
Experimental Studies. The experiments are carried out using the Rapid Prototyping Station (RPS) at
the National Technical University of Ukraine. As shown in Fig. 1, the RPS includes: (1) Induction motor with
rated power 2.2 kW (four-pole, 380 V, 5 A, 157 rad/sec, 15 Nm, 50 Hz) and a loading induction motor which
operates in a torque control mode; (2) 20 A and 380 V three-phase PWM controlled inverter, operated at 10
kHz switching frequency; (3) DSP TMS320C32 controller which performs data acquisition, implements con-
trol algorithms with programmable tracing of selected variables; (4) Personal computer for processing, pro-
gramming, interactive oscilloscope, data acquisition, etc. The motor speed is measured by a 1024
pulse/revolution optical encoder. The sampling time is 200 μsec. To verify the identification algorithm (2)–(8),
we set the zero initial conditions for the estimates of unknown parameters. This represents the most challenging
case. For the adaptive controller, we assign k 10ψ = , ik 100,= 120,αγ = 0.0001σγ = , 100ργ = and 1ψγ = .
28 ISSN 1607-7970. Техн. електродинаміка. 2013. № 5
The experimental evolutions of the stator currents ai (t) , bi (t) , stator voltages au and bu , flux es-
timates a bˆ ˆ,ψ ψ as well as current tracking and parameter identification errors are reported in Fig. 2. During
t∈[0; 1.1] sec, the induction motor operates as a motionless single-phase machine with *
bi 0= and bu 0= .
At t=1.1 sec, we apply *
bi , and, motor rotates. The identification is performed for motionless and rotating
motor. As it follows from Fig.
2, asymptotic current track-
ing, accurate identification is
accomplished within ~3 sec.
The experimental
studies are compared with the
simulation results. Fig. 3 pro-
vides the errors evolution for
the current, estimated flux and
characterizing motor parame-
ters α% , σ% and ρ% . We analyze
experimental results, given in
Fig. 2, and, numeric studies as
reported in Fig. 3. The docu-
mented findings illustrate precise correspondence, accuracy and matching. The reported results justify and sub-
stantiate our fundamental findings, analytic results, numerical studies and experimentally-justified practical
identification technology.
Sensorless control with identifyed parameters. To validate our results, we test sensorless vector
control of IM [17] using parameters identified. Fig. 4 documents the evolution of the angular velocity errors,
as well as the torque component of the stator current qi during speed reference tracking with the final speed
values of 1.5 rad/sec (1% of rated speed, Fig.4a) and 50 rad/sec (30% of rated speed, Fig. 4b). The speed ref-
erence is applied at t=0.6 sec. At t∈[1;1,5] sec, the motor is loaded with the rated load torque TL=15 Nm.
Very good dynamic and steady state performances as well as excellent capabilities are guaranteed in an ex-
panded operating envelope, e.g., low angular velocity and up to rated loads. An overall effectiveness and
practicality of the proposed identification algorithm in sensorless vector control scheme are substantiated.
Conclusions. We synthesized and analyzed a robust identification algorithm with estimation of not
measured stator flux linkages to identify IM parameters for self-commissioning procedure during drive ini-
tialization. The seven-order adaptive current tracking control algorithm is designed. Specific current refer-
ences guarantee global exponential identification of three induction motor parameters, as well as estimation
of the stator fluxes for motionless and free rotation motor operations conditions. Overestimation of fluxes is
required to achieve global convergence.
Experimental results in identification of motor parameters substantiate the proposed identification
technology. The use of identified parameters in sensorless vector control experimentally proved the effec-
tiveness and suitability of the proposed identification scheme. Our findings are of a particular interest for
high-performance systems, including sensorless vector controls. Robust, near-real-time and fast convergence
of unknown varying parameters to the actual values leads to design of superior systems which ensure optimal
performance and capabilities.
1. Atkinson D.J., Acarnley P.P. and Finch J.W. Observers for induction motor state and parameter estimation
// IEEE Trans. Ind. Appl. – 1991. – Vol. 27. – No. 6. – Pp. 1119–1127.
2. Bazanella S. and Reginatto R. Robustness margins for indirect fieldoriented control of induction motors //
IEEE Trans. Autom. Control. – 2000. – Vol. 45. – No. 6. – Pp. 1226–1231.
3. Buja G.S., Menis R. and Valla M.I. MRAS identification of the induction motor parameters in PWM
inverter drives at standstill // in Proc. 1995 IEEE IECON 21st Int. Conf. Ind. Electron., Control, and Instrumentation, 6–
10 Nov., Orlando. – 1995. – Vol. 2. – Pp. 1041–1047.
4. Castaldi P. and Tilli A. Parameter estimation of induction motor at standstill with magnetic flux monitoring
// IEEE Trans. Control Syst. Technol. – 2005. – Vol. 13. – No. 3. – Pp. 386–400.
5. Holtz J., Quan J. Sensorless Vector Control of Induction Motors at Very Low Speed Using a Nonlinear
Inverter Model and Parameter Identification // IEEE Trans. Ind. Appl. – 2002. – Vol. 38. – No. 4. – Pp. 1087–1095.
~3
80
V
PC
IM #1
Encoder
Voltage
sensor
IM #2
+
CS1
CS2
TMS320C32 based DSP-controller
(32 bit, floating point)
PW
M
IM
v
ec
to
r
co
nt
ro
l s
ys
te
m
~3
80
V
is1 is2 ω Lo
ad
c
nt
ro
l
C
R
Fig. 1
ISSN 1607-7970. Техн. електродинаміка. 2013. № 5 29
0 1 2 3
-10
-5
0
5
10
a-axis stator current, A
0 1 2 3
-150
-100
-50
0
50
100
150
Stator voltage ua, V
0 1 2 3
-10
-5
0
5
10
b-axis stator current, A
0 1 2 3
-150
-100
-50
0
50
100
150
Stator voltage ub, V
t, s
t, s t, s
t, s
0 1 2 3
-4
-2
0
2
4
a-axis stator current error, A
0 1 2 3
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
Estimate of ψa, Wb
0 1 2 3
-4
-2
0
2
4
b-axis stator current error, A
0 1 2 3
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
Estimate of ψb, Wb
t, s
t, s t, s
t, s
0 1 2 3
-5
0
5
10
Estimation error of parameter α
0 1 2 3
-0.01
0
0.01
0.02
0.03
Estimation error of parameter σ
0 1 2 3
-50
0
50
100
Estimation error of parameter ρ
0 1 2 3
-100
-50
0
50
100
Angular speed, rad/s
t, s
t, s t, s
t, s
Fig. 2
30 ISSN 1607-7970. Техн. електродинаміка. 2013. № 5
0 1 2 3
-4
-2
0
2
4
a-axis stator current error, A
0 1 2 3
-1
-0.5
0
0.5
1
Estimation error of ψa, Wb
0 1 2 3
-4
-2
0
2
4
b-axis stator current error, A
0 1 2 3
-1
-0.5
0
0.5
1
Estimation error of ψb, Wb
t, s
t, s t, s
t, s
0 1 2 3
-5
0
5
10
Estimation error of parameter α
0 1 2 3
-0.01
0
0.01
0.02
0.03
Estimation error of parameter σ
0 1 2 3
-50
0
50
100
Estimation error of parameter ρ
0 1 2 3
-100
-50
0
50
100
Angular speed, rad/s
t, s
t, s t, s
t, s
Fig. 3
0 0.5 1 1.5
-15
-10
-5
0
5
10
15
Angular speed error, rad/s
0 0.5 1 1.5
-15
-10
-5
0
5
10
15
Angular speed error, rad/s
0 0.5 1 1.5
-2
0
2
4
6
8
10
q-axis stator current, A
0 0.5 1 1.5
-2
0
2
4
6
8
10
q-axis stator current, A
t, s t, s
t, s t, s
a)
b)
Fig. 4
ISSN 1607-7970. Техн. електродинаміка. 2013. № 5 31
6. IEEE Guide “Test Procedure for Polyphase Induction Motors and Generators” IEEE Std 112, 2004.
7. Jadot F., Malrait F., Moreno-Valenzuela J. and Sepulchre R. Adaptive Regulation of Vector-Controlled
Induction Motors // IEEE Trans. Control Syst. Technol. – 2009. – Vol. 17. – No. 3. – Pp. 646–657.
8. Khambadkone A.M. and Holtz J. Vector-Controlled Induction Motor Drive with a Self-Commissioning
Scheme // IEEE Trans. Ind. Electron. –1991. –Vol. 38. – No. 5. – Pp. 322–327.
9. Marino R., Tomei P., Verelli C.M. Induction motor control design. – London: Springer-Verlag, 2010.
10. Marino R., Peresada S. and Tomei P. Global adaptive output feedback control of induction motors with
uncertain rotor resistance // IEEE Trans. Autom. Control. – 1999. – Vol. 44. – No. 5. – Pp. 967–983.
11. Marino R., Peresada S. and Tomei P. On-line stator and rotor resistance identification in induction motor //
IEEE Trans. Control Syst. Technol. – 2000. – Vol. 8. – No. 3. – Pp. 570–579.
12. Narendra K.S. and Annaswamy A.M. Stable Adaptive Systems. – New Jersey. – Englewood Cliffs: Prentice
Hall, 1989.
13. Peresada S.M., Sereda A.N. A new identification algorithm of induction motor electrical parameters based
on adaptive full-order observer // Tekhnichna elektrodynamika. – 2005. – No. 5. – Pp. 32–40. (Rus)
14. Peresada S., Montanari M., Rossi C., Tilli A. Speed sensorless control of induction motors based on a
reduced-order adaptive observer // IEEE Trans. Control Syst. Technol. – 2007. – Vol. 15. – No. 6. – Pp. 1049–1064.
15. Stephan J., Bodson M., Chiasson J.N. Real-Time Estimation of the Parameters of Induction Motors // IEEE
Trans. Ind. Appl. – 1994. – Vol. 30. – No. 3. – Pp. 746–759.
16. Toliyat H.A., Levi E. and Raina M. A Review of RFO Induction Motor Parameter Estimation Techniques //
IEEE Trans. Energy Conv. – 2003. – Vol. 18. – No. 2. – Pp. 271–283.
17. Wang K., Chiasson J., Bodson M. and Tolbert L.M. A Nonlinear Least-Squares Approach for Identification
of the Induction Motor Parameters // IEEE Trans. Autom. Control. – 2005. – Vol. 50. – No. 10. – Pp. 1622–1628.
УДК 621.34
АДАПТИВНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ ТОКОВ СТАТОРА ДЛЯ ПРОЦЕДУР САМОНАСТРОЙКИ АСИНХРОННЫХ
ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ
С.М.Пересада1, докт.техн.наук, С.Н.Ковбаса1, канд.техн.наук, Д.Л Приступа1, С.Э.Ляшевский2, канд.техн.наук
1Национальный технический университет Украины «Киевский политехнический институт»,
пр. Победы, 37, Киев-56, 03056, Украина. E-mail: sergei.peresada@gmail.com
2Рочестерский технологический институт
Рочестер, Нью-Йорк 14623, США. E-mail: Sergey.Lyshevski@mail.rit.edu
В работе синтезирован и экспериментально проверен новый алгоритм идентификации неизвестных параметров асинхрон-
ного двигателя для процедур самонастройки электроприводов. С целью обеспечения асимптотической идентификации па-
раметров разработан адаптивный регулятор токов статора, основанный на наблюдателе потокосцепления статора, в
который для обеспечения свойств глобальной экспоненциальной устойчивости введен вектор избыточных оценок. Исполь-
зование специально сформированных заданных траекторий токов статора гарантирует глобальную экспоненциальную
идентификацию трех параметров асинхронного двигателя и оценивание вектора потокосцепления статора, как при не-
подвижном, так и при свободно вращающемся роторе. Проведенное экспериментальное тестирование синтезированного
алгоритма демонстрирует высокую точность идентификации параметров, а также высокую скорость сходимости оши-
бок в ноль, которые не уступают существующим в промышленных решениях. Предложенная процедура идентификации
может использоваться для настройки систем векторного управления, в том числе и бездатчиковых. Библ. 17, рис. 4.
Ключевые слова: асинхронный двигатель, идентификация, оценивание.
АДАПТИВНЕ РЕГУЛЮВАННЯ СТРУМІВ СТАТОРА ДЛЯ ПРОЦЕДУР САМОНАЛАШТУВАННЯ АСИНХРОН-
НИХ ЕЛЕКТРОПРИВОДІВ
С.М.Пересада1, докт.техн.наук, С.Н.Ковбаса1, канд.техн.наук, Д.Л Приступа1, С.Е.Ляшевський2, канд.техн.наук
1Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут»
пр. Перемоги, 37, Київ-56, 03056, Україна. E-mail: sergei.peresada@gmail.com ;
2Рочестерський технологічний інститут ,
Рочестер, Нью-Йорк, 14623, США. E-mail: Sergey.Lyshevski@mail.rit.edu
У роботі синтезовано і експериментально перевірено новий алгоритм ідентифікації невідомих параметрів асинхронного
двигуна для процедур самоналаштування електроприводів. З метою забезпечення асимптотичної ідентифікації парамет-
рів розроблено адаптивний регулятор струмів статора, заснований на спостерігачі потокозчеплення статора, в який для
забезпечення властивостей глобальної експоненційної стійкості введено вектор надлишкових оцінок. Використання спеціа-
льно сформованих заданих траєкторій струмів статора гарантує глобальну експоненційну ідентифікацію трьох параме-
трів асинхронного двигуна і оцінювання вектора потокозчеплення статора як при нерухомому двигуні, так і такому, що
вільно обертається. Проведене експериментальне тестування синтезованого алгоритму демонструє високу точність іде-
нтифікації параметрів, а також високу швидкість сходимості похибок в нуль, які не поступаються існуючим в промисло-
вих рішеннях. Запропонована процедура ідентифікації може використовуватися для налаштування систем векторного ке-
рування, в тому числі і бездавачевих. Бібл. 10, рис. 4.
Ключові слова: асинхронний двигун, ідентифікація, оцінювання.
Надійшла 10.04.2013
Received 10.04.2013
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-100646 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1607-7970 |
| language | English |
| last_indexed | 2025-12-07T18:11:02Z |
| publishDate | 2013 |
| publisher | Інститут електродинаміки НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Peresada, S. Kovbasa, S. Prystupa, D. Lyshevski, S.E. 2016-05-25T05:10:46Z 2016-05-25T05:10:46Z 2013 Adaptive Control of Stator Currents for Self-Commissioning of Induction Motor Drives / S. Peresada, S. Kovbasa, D. Prystupa, S.E. Lyshevski // Технічна електродинаміка. — 2013. — № 5. — С. 24-31. — Бібліогр.: 17 назв. — pос. 1607-7970 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/100646 621.34 This paper develops and experimentally substantiates a new algorithm to identify unknown parameters of induction motors during self-commissioning procedure. To guarantee asymptotic identification, we design an adaptive stator current controller using a stator flux observer. Allowed current references guarantee global exponential identification of three induction motor parameters as well as estimation of stator fluxes in both motionless and rotating motor operations. Overestimation of the stator fluxes is introduced to achieve global stability of parameters identification and flux estimation. An asymptotic stator current tracking is also ensured. Our experiments demonstrate that the proposed schemes guarantee identification and estimation accuracy with fast asymptotic convergence of errors to zero. The proposed procedure compliments the existing practical control schemes, and, consistent with vector controls including sensorless algorithms. В работе синтезирован и экспериментально проверен новый алгоритм идентификации неизвестных параметров асинхронного двигателя для процедур самонастройки электроприводов. С целью обеспечения асимптотической идентификации параметров разработан адаптивный регулятор токов статора, основанный на наблюдателе потокосцепления статора, в который для обеспечения свойств глобальной экспоненциальной устойчивости введен вектор избыточных оценок. Использование специально сформированных заданных траекторий токов статора гарантирует глобальную экспоненциальную идентификацию трех параметров асинхронного двигателя и оценивание вектора потокосцепления статора, как при неподвижном, так и при свободно вращающемся роторе. Проведенное экспериментальное тестирование синтезированного алгоритма демонстрирует высокую точность идентификации параметров, а также высокую скорость сходимости ошибок в ноль, которые не уступают существующим в промышленных решениях. Предложенная процедура идентификации может использоваться для настройки систем векторного управления, в том числе и бездатчиковых. У роботі синтезовано і експериментально перевірено новий алгоритм ідентифікації невідомих параметрів асинхронного двигуна для процедур самоналаштування електроприводів. З метою забезпечення асимптотичної ідентифікації параметрів розроблено адаптивний регулятор струмів статора, заснований на спостерігачі потокозчеплення статора, в який для забезпечення властивостей глобальної експоненційної стійкості введено вектор надлишкових оцінок. Використання спеціально сформованих заданих траєкторій струмів статора гарантує глобальну експоненційну ідентифікацію трьох параметрів асинхронного двигуна і оцінювання вектора потокозчеплення статора як при нерухомому двигуні, так і такому, що вільно обертається. Проведене експериментальне тестування синтезованого алгоритму демонструє високу точність ідентифікації параметрів, а також високу швидкість сходимості похибок в нуль, які не поступаються існуючим в промислових рішеннях. Запропонована процедура ідентифікації може використовуватися для налаштування систем векторного керування, в тому числі і бездавачевих. en Інститут електродинаміки НАН України Технічна електродинаміка Електромеханічне перетворення енергії Adaptive Control of Stator Currents for Self-Commissioning of Induction Motor Drives Адаптивное регулирование токов статора для процедур самонастройки асинхронных электроприводов Адаптивне регулювання струмів статора для процедур самоналаштування асинхронних електроприводів Article published earlier |
| spellingShingle | Adaptive Control of Stator Currents for Self-Commissioning of Induction Motor Drives Peresada, S. Kovbasa, S. Prystupa, D. Lyshevski, S.E. Електромеханічне перетворення енергії |
| title | Adaptive Control of Stator Currents for Self-Commissioning of Induction Motor Drives |
| title_alt | Адаптивное регулирование токов статора для процедур самонастройки асинхронных электроприводов Адаптивне регулювання струмів статора для процедур самоналаштування асинхронних електроприводів |
| title_full | Adaptive Control of Stator Currents for Self-Commissioning of Induction Motor Drives |
| title_fullStr | Adaptive Control of Stator Currents for Self-Commissioning of Induction Motor Drives |
| title_full_unstemmed | Adaptive Control of Stator Currents for Self-Commissioning of Induction Motor Drives |
| title_short | Adaptive Control of Stator Currents for Self-Commissioning of Induction Motor Drives |
| title_sort | adaptive control of stator currents for self-commissioning of induction motor drives |
| topic | Електромеханічне перетворення енергії |
| topic_facet | Електромеханічне перетворення енергії |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/100646 |
| work_keys_str_mv | AT peresadas adaptivecontrolofstatorcurrentsforselfcommissioningofinductionmotordrives AT kovbasas adaptivecontrolofstatorcurrentsforselfcommissioningofinductionmotordrives AT prystupad adaptivecontrolofstatorcurrentsforselfcommissioningofinductionmotordrives AT lyshevskise adaptivecontrolofstatorcurrentsforselfcommissioningofinductionmotordrives AT peresadas adaptivnoeregulirovanietokovstatoradlâprocedursamonastroikiasinhronnyhélektroprivodov AT kovbasas adaptivnoeregulirovanietokovstatoradlâprocedursamonastroikiasinhronnyhélektroprivodov AT prystupad adaptivnoeregulirovanietokovstatoradlâprocedursamonastroikiasinhronnyhélektroprivodov AT lyshevskise adaptivnoeregulirovanietokovstatoradlâprocedursamonastroikiasinhronnyhélektroprivodov AT peresadas adaptivneregulûvannâstrumívstatoradlâprocedursamonalaštuvannâasinhronnihelektroprivodív AT kovbasas adaptivneregulûvannâstrumívstatoradlâprocedursamonalaštuvannâasinhronnihelektroprivodív AT prystupad adaptivneregulûvannâstrumívstatoradlâprocedursamonalaštuvannâasinhronnihelektroprivodív AT lyshevskise adaptivneregulûvannâstrumívstatoradlâprocedursamonalaštuvannâasinhronnihelektroprivodív |