Metrika članka

  • citati u SCindeksu: 0
  • citati u CrossRef-u:0
  • citati u Google Scholaru:[=>]
  • posete u poslednjih 30 dana:8
  • preuzimanja u poslednjih 30 dana:5
članak: 5 od 6  
Back povratak na rezultate
Journal on Processing and Energy in Agriculture
2011, vol. 15, br. 4, str. 251-254
jezik rada: engleski
vrsta rada: izvorni naučni članak

Upravljanje i estimacija brzine elektromotornog pogona primenom adaptivne metode i metode veštačke inteligencije
Univerzitet u Novom Sadu, Fakultet tehničkih nauka

e-adresa: kamenko@uns.ac.rs

Projekat

Sušenje voća i povrća iz integralne i organske proizvodnje kombinovanom tehnologijom (MPNTR - 31058)

Sažetak

U okviru ovoga rada prikazan je postupak optimizacije parametara PI regulatora u aplikaciji vektorskog upravljanja trofaznim asinhronim elektromotorom pomoću genetskog algoritma za zadati kriterijum optimalnosti. Prikazan je i postupak projektovanja i komparativna analiza performansi estimatora brzine baziranog na MRAS observeru i estimatora brzine baziranog na VNM-i. Kao osnova za sprovođenje istraživanja primenjen je matematički model vektorski upravljanog trofaznog asinhronog motora koji je razvijen u softverskom paketu MATLAB/Simulink. Eksperimentalna provera rezultata je izvršena na maketi elektromotornog pogona baziranoj na dSPACE upravljačkoj kartici. Projektovani PI regulator brzine je testiran na modelu elektromotornog pogona, a zatim je izvršena i eksperimentalna provera na maketi. Dobijeni rezultati pokazuju da je ostvaren zavidan kvalitet regulacije. Procenu brzine obrtanja vratila asinhronog motora moguće je realizovati bez prisustva direktnog merenja brzine. Informacije o brzini se dobijaju estimacijom na osnovu merenja terminalnih napona i struja u dvofaznom stacionarnom dq-koordinatnom sistemu. Estimacija brzine bazirana na MRAS observeru se zasniva na poređenju promenljivih stanja. Razlika referentne i estimirane promenljive stanja formira signal greške koji se primenjuje kao ulazni signal u adaptivni mehanizam čiji je izlaz estimirana brzina rotora. Kao estimator brzine može se iskoristiti i obučena veštačka neuronska mreža na čije ulaze se dovode snimljeni naponi i struje, a izlaz predstavlja estimiranu brzinu. Projektovani estimatori su testirani na modelu a zatim i na eksperimentalnoj maketi. Primena enkodera obezbeđuje manju grešku merenja, dok je primena estimatora rezervisana za aplikacije gde nije zahtevana velika tačnost i gde su cena i/ili pouzdanost od većeg interesa.

Ključne reči

vektorsko upravljanje; estimacija brzine; PI regulator; genetski algoritam; neuronske mreže; MRAS; dSPACE

Reference

Astrom, K.J., Hagglund, T. (1995) PID controllers: Theory, design, and tuning. Research Triangle Park, NC: Instrument Society of America
Kulić, F., Matić, D., Vasić, V., Oros, Đ. (2007) Podešavanje parametara pi regulatora temperature apsorpcionog ulja u pogonu ekstrakcije u procesu proizvodnje biljnih ulja. Časopis za procesnu tehniku i energetiku u poljoprivredi / PTEP, vol. 11, br. 3, str. 93-98
Leonhard, W. (1985) Control of electrical drives. Berlin, itd: Springer Verlag
Ong, C.M. (1998) Dynamic simulation of electric machineri using MATLAB®/ SIMULINK. New Jersey: Prentice Hall PTR
Simoes, M.G., Bose, B.K. (1995) Neural network based estimation of feedback signals for a vector controlled induction motor drive. IEEE Transactions on Industry Applications, 31(3): 620-629
Vas, P. (1998) Sensor less vector and direct torque control. New York: Oxford University Press
Vas, P. (1999) Artificial-intelligence-based electrical machines and drives: Application of fuzzy, neural, fuzzy-neural, and genetic-algorithm-based. Oxfod University Press
Vučković, V. (2002) Električni pogoni. Beograd: Akademska misao
Whitley, D. (1994) A genetic algorithm tutorial. Statistics and Computing, vol. 4, br. 2, Jun., str. 65-85