دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 53130 + ترجمه فارسی
عنوان فارسی مقاله

کنترل برداری بدون-سنسورسرعت یک موتور القایی بدون یاتاقان با استفاده از ناظر (Obderver) سرعت معکوس شبکه عصبی مصنوعی

کد مقاله سال انتشار مقاله انگلیسی ترجمه فارسی
53130 2015 10 صفحه PDF 26 صفحه WORD
خرید مقاله
پس از پرداخت، فوراً می توانید مقاله را دانلود فرمایید.
عنوان انگلیسی
Speed-Sensorless Vector Control of a Bearingless Induction Motor With Artificial Neural Network Inverse Speed Observer
منبع

Publisher : IEEE (آی تریپل ای)

Journal : IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, Page(s): 1357 - 1366 ISSN : 1083-4435 INSPEC Accession Number: 13640028

فهرست مطالب ترجمه فارسی
چکیده
اصطلاحات مرتبط
مقدمه
اصل تولید نیروی تعلیق شعاعی
شکل 1.   اصلی تولید نیروی تعلیق شعاعی.
طراحی ناظر سرعت
سیستم معکوس چپ
شکل 2.   سیستم تشخیص مرکب
ناظر سرعت با استفاده از روش سیستم معکوس
شکل 3.   اصل مشاهده سرعت، مبنی بر روش سیستم معکوس.
شکل 4.   دیاگرام شماتیکی از ناظر سرعت با استفاده از روش سیستم معکوس.
ناظر سرعت مبنی بر معکوس ANN
کنترل برداری بدون-سنسور سرعت
شکل 5.   دیاگرام بلوکی کنترل برداری بدون-سنسور-سرعت برای BIM.
جدول 1.   پارامترهای BIM
آزمایشا ت و تجزیه و تحلیل ها
شکل 6.   اطلاعات آموزش جمع آوری شده. (a) rω. (b) . (c) . (d) . (e) .
شکل 7.   خطای آموزش.
شکل 8.   نتایج آزمایش (50 r/min).  (a) سرعت تخمین زذه شده. (b) سرعت واقعی. (c)   (d) .
شکل 9.   نتایج آزمایش (1000 r/min).  (a) سرعت تخمین زده شده.  (b)  سرعت واقعی. (c) .  (d) .
شکل 11.   نتایج آزمایش (600 r/min با بار). (a) سرعت تخمین زده شده. (b) سرعت واقعی. (c) . (d) T.
نتیجه گیری
جدول 3.   مقایسه میان سرعت تخمین زده شده و سرعت واقعی
کلمات کلیدی
معکوس شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، موتور القایی بدون یاتاقان (BIM)، بدون سنسور سرعت، کنترل برداری -
ترجمه چکیده
به منظور جلوگیری از اثر تشخیص سرعت بر پایین آمدن پایداری و دقت سیستم موتور القایی بدون یاتاقان، این مقاله تکنیکی تازه برای مشاهده سرعت با استفاده از روش معکوس شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، ارایه می دهد. زیرسیستم درونی تشکیل شده از جریان های سیم پیچی سرعت و گشتاور، مدل شده اند و سپس معکوس سازی آن با استفاده از ANN صورت گرفته است. سرعت موتور، بطور موفقیت بخشی با سری کردن زیرسیستم اصلی با معکوسش، مشاهده شده است. سرعت مشاهده شده به حلقه کنترل سرعت پیشخور (فیربک) شده، و ازینرو درایو برداری بدون سنسور-سرعت محقق می شود. سودمندی این روش، با استفاده از نتایج آزمایشی نشان داده شده است.
ترجمه مقدمه
در سال های اخیر، علایق زیدی بر موتورهای بدون یاتاقان جلب شده است. به سبب همانندی (شباهت) ساختارهای موتورهای الکتریکی و یاتاقان های مغناطیسی، یک موتور بدون یاتاقان، آمیزه ای از عملکرد یک موتور و یک یاتاقان _با همان قاب استاتور_ می باشد. این موتورها می توانند بطور همزمان نیروی تعلیق شعاعی و گشتاور را طوری تولید کنند که هیچ اتصال مکانیکی بین روتور و استاتور وجود داشته باشد. از سویی دیگر، تعلیق مغناطیسی دارای این برتری های نشکستن، ساییده نشدن، نیاز نداشتن به روغن کاری، سرعت چرخشی بالا، و دقت بالا در مقایسه با اتصال مکانیکی می باشد. از دیگر سو، یک موتور بدون یاتاقان دارای فواید بی همتایی در کوچکی اندازه، وزن سبک، و هزینه ی کم در مقایسه با ساختارهای جفت تشکیل شده از یاتاقان های مغناطیسی و یک موتور می باشند. ازنرو، موتورهای بدون یاتاقان در حال محبوب تر شدن برای کاربردهای گسترده ای همچون ماشین آلات توربوی پرسرعت، ماشین ابزار دوک، پمپ های خلا، پمپ های خون، هراد کامپیوتر، چرخ طیار ذخیره ساز انرژی، و غیره می باشند. تا به حال، انواع گوناگونی از موتورهای بدون یاتاقان ارایه شدند، مانند موتورهای رلوکتانسی بدون یاتاقان، موتورهای القایی بدون یاتاقان (BIM)، موتورهای سوییچ رلوکتانسی بدون یاتاقان، موتورهای سنکرون مغناطیس دایم بدون یاتاقان، و غیره. در این انواع موتورهای بدون یاتاقان، BIM بسیار مورد توجه قرار گرفته است، و این بدلیل نسبتا ساده و قوی بودن ساختار روتور آن، و کمتر بودن ریپل گشتاور و گشتاور چرخ دنده می باشد. از آنجایی که BIM چند متغیره، غیرخطی، و سیستم کوپل شده ای است، کنترل برداری گزینه ای مناسب برای کنترل سرعت آن بطور مستقل از نیروی تعلیق شعایش، می باشد. اگرچه، در همه BIMهای کنترل برداری با عملکرد خوب، نایز است که اطلاعات سرعت چرخشی دقیقی بدست آید. معمولا، این اطلاعات با استفاده از سنسورهای مکانیکی مانند رمزگذارهای افزایشی انجام می پذیرد که رایج ترین مبدل های موقعیت یابی هستند که امروزه در صنعت بکار می روند. با این وجود، استفاده از سنسورهای مکانیکی موجب مشکلات زیادی همچون افزایش در اندازه، هزینه، تعمیر و نگهداری، پیچیدگی سخت افزار، آسیب پذیری الکتریکی، و نیز کاهش قابلیت اطمینان و قدرت سیستم درایو می شود. بویژه اینکه سنسورهای مکانیکی برای عملکرد پسر سرعت ذاتی BIMها نامناسب هستند، و این به دلیل اتصال مکانیکی حتمی می باشد. بنابراین، روش های مهم کنترل بدون-سنسور سرعت، بشدت برای حل این مسایل بایسته می باشند، و تحقیق در مورد عملکرد بدون-سنسور سرعت برای توسعه بیشتر BIMها ضروری است. برای موتورهای القایی مرسوم، فن آوری های گوناگونی برای تخمین سرعت درایوهای بدون سنسور _مانند روش های محاسبه مستقیم، روش های ناظر لیونبرگ، روش فیلتر گسترش یافته کلمن (EKF)، و ورش سیستم تطبیقی مرجع (MRAS)_ ارایه شده اند. روش محاسبه مستقیم، روشی ساده بر مبنای سرعت زاویه ای بردار شار روتور و محاسبه لغزش با استفاده از مدل موتور القایی می باشد، ولی دقت سرعت تخمین زده شده بنا بر حساسیت زیاد به تغییر پارامترها و نویز در درایو، خیلی قابل قبول نمی باشد. روش ناظر لیونبرگ یک تخمین زننده قطعی است که با فرض مدل موتور نامتغیر-نسبت-به-زمان خطی شده کار می کند. روش EKF می تواند تخمینی آنلاین از حالت های موتور داشته باشد، در عین حال که پارامترهای موتور را بصورت همزمان در فاصله زمانی نسبتا کوتاه تعیین می کند. روش های لیونبرگ و EKF در مقابل تغییرات پارامترهای موتور یا خطای تشخیص قوی می باشند، اما نیاز به تعداد محاسبات زمان-واقعی بسیار زیادی بوده، و برای تحقیق در عمل بسیار پیچیده تر می باشند. در روش MRAS، یک بردار از خروجی دو مدل که هر دو وابسته به پارامترهای مختلف موتور می باشند، ساخته شده است. با تنظیم پارامتری که بر یکی از مدل ها تاثیر می گذارد، خطا به صفر نایل می شود. در مقایسه با روش EKF یا لیونبرگ، روش MRAS دارای برتری ساده تر بودن مدل بکار رفته می باشد. اما این روش در حوالی عملکرد سرعت های کم یا سرعت نزدیک به صفر، نامناسب می باشد، زیرا تکنیک تخمین مبنی بر مبدل وابسته به ولتاژهای القا شده در روتور می باشد که در فرکانس استاتور صفر، بسیار کوچک و حتی ناچیز است. در این مقاله، یک روش جدید برای کنترل برداری دون-سنسور سرعت یک BIM، مبنی بر روش معکوس شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، ارایه می شود. مبانی اصلی این روش بر بدست آوردن مدل معکوس زیرسیستم سرعت _که شامل یک ANN استاتیک و چند مشتقگیر است_ و سپس انتشار ناظر سرعت بوسیه سری کردن سیستم اصلی با مدل معکوس ANN، می باشد. طبق این روش تخمین سرعت، سیستم کنترل برداری بدون سنسور سرعت موتور BIM تنظیم شده است. سرانجام، استارتژی کنترلی ارایه شده بر روی یک سیستم کنترل و بدست آوردن اطلاعات مبنی بر dSPACE DS1104 DSP پیکربندی شده است. این مقاله بدین صورت پیکربندی شده است. در بخش 2، ما قوانین تولید نیروی تعلیق شعاعی در BIMها را توصیف می کنیم. سپس، زیرسیستم درونی را بررسی کرده، مدل معکوس آن را بدست آورده، و با استفاده از روش سیستمی ناظر سرعت را در بخش 3 بدست می آوریم. در بخش 4، یک ناظر سرعت معکوس ساخته می شود. در بخش 5 نیز سیستم کنترل برداری بدون سنسور سرعت BIM ساخته می شود. در بخش 6، آزمایش ها انجام شده و عملکرد سیستم درایو BIM بررسی شده و مورد بحث قرار می گیرد. سرانجام چند نتیجه گیری در بخش 7 ارایه می شود.
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله کنترل برداری بدون-سنسورسرعت یک موتور القایی بدون یاتاقان با استفاده از ناظر (Obderver) سرعت معکوس شبکه عصبی مصنوعی

چکیده انگلیسی

To effectively reject the influence of speed detection on system stability and precision for a bearingless induction motor, this paper proposes a novel speed observation scheme using artifi- cial neural network (ANN) inverse method. The inherent subsystem consisting of speed and torque winding currents is modeled, and then its inversion is implemented by the ANN. The speed is successfully observed via cascading the original subsystem with its inversion. The observed speed is fed back in the speed control loop, and thus, the speed-sensorless vector drive is realized. The effectiveness of this proposed strategy has been demonstrated by experimental results.

خرید مقاله
پس از پرداخت، فوراً می توانید مقاله را دانلود فرمایید.