Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2024 - zeszyt 3

ANFIS Controller MPPT Algorithm for Solar powered Dual ThreePhase Induction Motor based EVs

Algorytm MPPT sterownika ANFIS dla pojazdów elektrycznych zasilanych energią słoneczną z podwójnym trójfazowym silnikiem indukcyjnym

10.15199/48.2024.03.47

nr katalogowy: 147769
10.15199/48.2024.03.47

Streszczenie

In this paper, an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) based maximum power point tracking algorithm (MPPT) are proposed for solar powered dual three phase induction motor (DTPIM) drives via input-output linearization control (IOLC). The maximum power delivery to the DTPIM is achieved by MPPT controller which employs ANFIS. It adjusts the duty cycle of the three-level boost converter for extracting maximum power from solar PV array. In addition, ANFIS is proposed for better performance of the system because has many inputs and also has multiple outputs but the fuzzy logic has multiple inputs and single output, so the combination of this two is known as ANFIS which is utilized for nonlinear applications. In order to test the performances of this control, a dynamic emulator is used. Further the propose controller is applied for electrical vehicle (EV) to determine its performance. Finally the obtained results show that the proposed controller provide a good trajectory tracking, and this scheme is robust with respect to parameter variations, and external load disturbances for DTP induction motor drive system

Abstract

W tym artykule zaproponowano adaptacyjny algorytm śledzenia punktu mocy oparty na neurorozmytym systemie wnioskowania dla podwójnych trójfazowych silników indukcyjnych zasilanych energią słoneczną poprzez sterowanie linearyzacją wejścia i wyjścia. Maksymalne dostarczanie mocy do podwójnego trójfazowego silnika indukcyjnego jest osiągane przez kontroler śledzenia punktu maksymalnej mocy, który wykorzystuje adaptacyjny neurorozmyty system wnioskowania. Dostosowuje cykl pracy trzypoziomowej przetwornicy podwyższającej napięcie, aby uzyskać maksymalną moc z panelu fotowoltaicznego. Ponadto proponuje się adaptacyjny neurorozmyty system wnioskowania w celu lepszej wydajności systemu, ponieważ ma on wiele wejść i ma również wiele wyjść, ale logika rozmyta ma wiele wejść i jedno wyjście, więc połączenie tych dwóch jest znane jako adaptacyjne neurorozmyte wnioskowanie system stosowany w aplikacjach nieliniowych. W celu przetestowania wydajności tego sterowania używany jest dynamiczny emulator. Ponadto proponowany sterownik jest stosowany w pojeździe elektrycznym w celu określenia jego osiągów. Ostatecznie uzyskane wyniki pokazują, że proponowany sterownik zapewnia dobre śledzenie trajektorii, a ten schemat jest odporny na zmiany parametrów i zewnętrzne zakłócenia obciążenia dla dwufazowego trójfazowego układu napędowego silnika indukcyjnego.

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] Akca T., Ulu C., Obut S., ANFIS Based Inverse Controller Design for Liquid Level Control of a Spherical Tank, Przegląd Elektrotechniczny, 99 (2023), No. 2, 32-36.
[2] Fernando J.T.E., Anbal T., Induction motor downsizing as a low-cost strategy to save energy, Journal of Cleaner Production, 24(2012),117-131.
[3] Chakchouk W., Ben Regaya C., Zaafouri A., Sellami A., An improved fuzzy logic control of irrigation station, 4th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT), (2017), 259-264.
[4] Beghdadi A., Bentaallah A., Abden A., Optimization of Sliding Mode with MRAS Based Estimation for Speed Sensorless Control of DSIM Via GWO, Przegląd Elektrotechniczny, 97(2021), No. 6, 21-29.
[5] Villani M., Tursini M., Fabri G., Castellini L., High reliability permanent magnet brushless motor drive for aircraft application, IEEE Trans. Ind. Electron., 59(2012), No. 5, 2073- 2081.
[6] Jin L., Norrga S., Zhang H., Wallmark O., Evaluation of a multiphase drive system in EV and HEV applications, In Proc. IEMDC.IEEE, (2015), 941-945.
[7] Chen Q., Liao C., Ouyang A., Li X., Xiao Q., Research and development of in-wheel motor driving technology for electric vehicles. Int. J. Electr. Hybrid Veh. 8(2016), 242-254.
[8] Sahraoui K., Katia K., Ameur A., A Robust Sensorless Iterated Extended Kalman Filter for Electromechanical Drive State Estimation, in EEA – Electrotehnica Electronica Automatica. 65(2017), No. 2, 46-53.
[9] Derbane A., Tabbache B., Ahriche A., A fuzzy logic approach based direct torque control and five-leg voltage source inverter for electric vehicle powertrains, Rev. Roum. Sci. Techn. – Électrotechn. Et Énerg, 66(2021), No. 1, 15-20.
[10] Belkacem S., Naceri F., Abdessemed R., Reduction of torque ripple in DTC for induction motor using input-output feedback linearization. Serbian Journal of Electrical Engineering, 8(2011), No.2, 97-110.
[11] Lazreg M., Bentaallah A., Input Output Linearization Control of Double Star Induction Machine, Rev. Roum. Sci. Techn. – Électrotechn. Et Énerg, 63(2018), No. 4, 423-428.
[12] De Castro R., Araujo R., Freitas D., Wheel slip control of EVs based on sliding mode technique with conditional integrators, IEEE Transaction on Industrial Electronics, 60(2013), No.8, 3256-3271.
[13] Nam K., Fujimoto H., Hori Y., Advanced motion control of electric vehicles based on robust lateral tire force control via active front steering, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 19(2014), No. 1, 289-299.
[14] Yang Y., Liang Y., Xu G., Zhang J., Novel traction control of electric vehicle based on single wheel dynamics, Journal of Engineering, (2019), No. 23, 9006-9012.
[15] Hadjab M., Medjahed B., Comparison and statistical validation of a model of a photovoltaic module, International Journal of Energy, 6(2012), No. 4, 133-140.
[16] Jacomini R.V., Rocha C.M., Altuna J.A.T., Azcue J.L., Capovilla C.E., Squarezi A.J., Implementation of a NeuroFuzzy Direct Torque and Reactive Power Control for Doubly Fed Induction Motor, Przegląd Elektrotechniczny, 90 (2014), No. 10, 179-187.
[17] Gregor R., Rodas J., Speed Sensorless Control of Dual Three-Phase Induction Machine based on a Luenberger Observer for Rotor Current Estimation, 38th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society, (2012), 3653-3658.
[18] Roubache T., Chaouch S., Nait said M., Sensorless FaultTolerant Control of an Induction Motor Based Electric Vehicle. J Electr Eng Technol, 11(2016), No. 5, 1423-1432.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2024-3 , nr katalogowy 147769 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY- e-zeszyt (pdf) 2024-3 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	85.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

762.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	1002.00 zł brutto 927.78 zł netto 74.22 zł VAT (stawka VAT 8%)

1002.00 zł

PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - papierowa prenumerata roczna	960.00 zł brutto 888.89 zł netto 71.11 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - pakowanie i wysyłka	42.00 zł brutto 34.15 zł netto 7.85 zł VAT (stawka VAT 23%)

1002.00 zł

Zeszyt

2024-3

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma