U ovom radu je predstavljena strategija upravljanja otpornog na kvarove za asinkroni motor koja omogućuje vektorsko upravljanje bez pogreške uslijed kvara senzora i postojećeg poremećaja momenta tereta. Predloženi pristup koristi neizraziti deskriptor za estimaciju stanja sustava i kvara senzora. Fizikalni model asinkronog motora s vektorskim upravljanjem aproksimiran je korištenjem Takagi-Sugeno modela u rotirajućem d-q koordinatnom sustavu. Uvjeti stabilnosti analizirani us korištenjem Ljapunovljeve teorije. Konstante pojačanja regulatora i obzervera su izračunati rješavanjem skupa linearnih matričnih nejednadžbi. Učinkovitost predložene strategije je ilustrirana simulacijskim i eksperimentalnim rezultatima. ; This paper presents an active Fault Tolerant Control (FTC) strategy for induction motor (IM) that ensures Field Oriented Control (FOC) and offset the effect of the sensor faults despite of the load torque disturbance. The proposed approach uses a fuzzy descriptor approach to estimate simultaneously the system state and the sensor fault. The physical model of IM is approximated by the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy technique in the synchronous d-q rotating frame with field-oriented control strategy. The stability conditions are analyzed using Lyapunov theory. The controller and observers gains are calculated by solving a set of Linear Matrix Inequalities (LMIs). Finally, the effectiveness of the proposed strategy have been illustrated in simulation and experimental results.


    Zugriff

    Download


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    Upravljanje otporno na kvarove asinkronog motora zasnovano na deskriptorskom observeru ; Descriptor Observer Based Fault Tolerant Tracking Control for Induction Motor Drive


    Beteiligte:

    Erscheinungsdatum :

    2017-03-23


    Anmerkungen:

    Automatika : časopis za automatiku, mjerenje, elektroniku, računarstvo i komunikacije ; ISSN 0005-1144 (Print) ; ISSN 1848-3380 (Online) ; Volume 57 ; Issue 3


    Medientyp :

    Aufsatz (Zeitschrift)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch



    Klassifikation :

    DDC:    629