Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "rotor resistance estimator" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Wykrywanie uszkodzenia wirnika silnika indukcyjnego z wykorzystaniem adaptacyjnego estymatora rezystancji
Detection of the induction motor rotor fault using adaptive parameter estimator
Autorzy:
Bednarz, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2056383.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Napędów i Maszyn Elektrycznych Komel
Tematy:
silnik indukcyjny
uszkodzenie wirnika
estymator rezystancji wirnika
MRAS
DFOC
induction motor
rotor fault
rotor resistance estimator
Opis:
W artykule omówiono możliwość wykrywania uszkodzenia prętów klatki wirnika silnika indukcyjnego z wykorzystaniem metody opartej na identyfikacji parametrów. Technika ta bazuje na założeniu, że wybrane uszkodzenia mogą objawiać się zmianami parametrów silnika, a ich estymacja i obserwowanie tych zmian pozwala na wczesną identyfikację uszkodzenia. Przy czym, w przypadku pęknięcia prętów klatki wirnika, objawem może być wzrost rezystancji schematu zastępczego wirnika. W zaproponowanym podejściu do estymacji rezystancji wirnika wykorzystano układu adaptacyjny z modelem odniesienia (MRAS). Badania silnika indukcyjnego przeprowadzono w bezpośredniej polowo-zorientowanej strukturze sterowania wektorowego. W artykule przedstawiono wyniki badań symulacyjnych, ktore wykonano w środowisku MATLAB/Simulink.
This paper deals with the broken rotor bars detection in squirrel-cage induction motor using parameter identification approach. This technique is based on the assumption, that the chosen failures may result in motor parameters variations. Estimation and observation of parameters changes allows to incipient fault detection. In the case of broken rotor bars, increase of the rotor resistance value may be a good fault symptom. In the proposed system, the rotor resistance estimator is based on the model reference adaptive system (MRAS). The induction motor is operating in the direct field-oriented control structure, under different conditions. Simulation results are performed in MATLAB/Simulink software.
Źródło:
Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe; 2018, 2, 118; 107--111
0239-3646
2084-5618
Pojawia się w:
Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rotor Resistance Estimator based on Virtual Current Sensor Algorithm for Induction Motor Drives
Autorzy:
Adamczyk, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1193854.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
induction motor drive
rotor resistance estimator
model reference adaptive system
virtual current sensor
fault tolerant control
Opis:
In this article, model reference adaptive system (MRAS)-based estimator of a rotor resistance of an induction motor (IM) is presented. In contrast to the solutions known from the literature, the reference model of this estimator uses the measured values of the phase current and the adaptive part is a virtual current sensor. The article presents an accurate description of the algorithm taking into account the discrete equations for possible practical implementation in the microprocessor system. In the first step, the impact of motor parameters to stator current estimation quality in the adaptive model was checked. Subsequently, simulation tests of the proposed rotor resistance estimator were carried out for the field-oriented control of the induction motor drive system with a model of an induction motor with fixed parameters and an induction motor with a changing main inductance according to a magnetisation curve. The analysis of the estimator’s work showed its high efficiency and insensitivity to changes in the IM main inductance.
Źródło:
Power Electronics and Drives; 2020, 5, 40; 143-156
2451-0262
2543-4292
Pojawia się w:
Power Electronics and Drives
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies