Czasopismo | PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY | Rocznik 2016 - zeszyt 4

Wybrane detektory uszkodzeń czujnika prędkości obrotowej dla napędu wektorowego z silnikiem indukcyjnym

10.15199/48.2016.04.20

nr katalogowy: 97598
10.15199/48.2016.04.20

W artykule przedstawiono modele i analizę wybranych detektorów uszkodzeń czujnika prędkości obrotowej silnika indukcyjnego dla napędu sterowanego metodą wektorową. Analizie poddane zostały zarówno systemy wykorzystujące teorię sztucznych sieci neuronowych, jak i proste techniki bazujące na relacjach pomiędzy wybranymi zmiennymi stanu napędu. Badania symulacyjne i eksperymentalne wykonano z wykorzystaniem struktury bezpośredniego sterowania polowo - zorientowanego (DFOC) na stanowisku laboratoryjnym z zestawem szybkiego prototypowania Micro Lab Box ds1202 firmy dSpace. Abstract. In the paper the chosen speed sensor faults detectors for vector controlled induction motor drive system are presented and described. Systems based on the artificial intelligence (neural network) and simple algorithmic systems are analyzed and tested in different drive conditions. Simulation and experimental results are obtained in direct field oriented control algorithm (DFOC) on the laboratory set-up with rapid prototyping card Micro Lab Box DS1202 by dSpace. (Chosen speed sensor fault detectors for vector controlled induction motor drive system). Słowa kluczowe: DFOC, czujnik prędkości, detektor, napęd odporny, sieci neuronowe. Keywords: DFOC, speed sensor, detector, fault tolerant drive, neural networks. Wstęp Układy napędowe o zwiększonym stopniu bezpieczeństwa (FTC - ang. Fault Tolerant Control [17], [24]) zyskują coraz większe zainteresowanie w różnych gałęziach przemysłu. Systemy te gwarantują stabilną pracę napędu elektrycznego, pomimo wystąpienia awarii w tym układzie. Definicja systemów odpornych związana jest z detekcją [6], [13], [18] i kompensacją uszkodzeń [6], [13], [19] zarówno maszyny elektrycznej [6], [13], [14], [20], energoelektroniki [6], [13], [21] jak i czujników pomiarowych [6], [22]. Wzrost zainteresowania tymi układami wygenerował także potrzebę opracowywania uniwersalnych metod detekcji uszkodzeń komponentów całego systemu [16], [2[...]

Bibliografia

[1] Dybkowski M., Estymacja prędkości kątowej w złożonych układach napędowych - zagadnienia wybrane, Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej, nr 67 seria Monografie nr 20, 2013
[2] Orłowska-Kowalska T., Bezczujnikowe układy napędowe z silnikami indukcyjnymi,, Oficyna wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, 2003
[3] Orlowska-Kowalska T., Dybkowski M., Stator Current-based MRAS Estimator for a Wide Range Speed-Sensorless Induction Motor Drive, IEEE Trans. on Industrial Electronics, 57 (2010), n.4, 1296-1308
[4] Shicai Fan, Zou J., Sensor Fault detection and fault tolerant control of induction motor drivers for electric vehicles, IEEE 7th Int. Power Electronics and Motion Control Conference - ECCE Asia, China 2012, 1306-1309
[5] Khalaf Salloum Gaeid, Hew Wooi Ping, Fault Tolerant Control of Induction Motor, Modern Applied Science, 5 (2011), n.4, 83- 94
[6] Li Jiang, Sensor fault detection and isolation using system dynamics identification techniques, PhD thesis, The University of Michigan, 2011
[7] Lee K.S., Ryu J.-S., Instrument fault detection and compensation scheme for direct torque controlled induction motor drivers, IEE Control Theory Appl., 150 (2003), n.4
[8] Klimkowski K., Dybkowski M., Wpływ uszkodzenia wybranych czujników pomiarowych na pracę napędu sterowanego metodą wektorową, ZKwE 2014, Poznań University of Technology, Academic Journals, Electrical Engineering nr 77, 185-192
[9] Klimkowski K., Dybkowski M., Analiza wektorowego układu napędowego z silnikiem indukcyjnym odpornego na uszkodzenia wybranych czujników pomiarowych, ZKwE 2014, Poznań University of Technology, Academic Journals, Electrical Engineering (2014), nr 77, 193-200
[10] Boldea I., Lascu C., Blaabjerg F., A Class of Speed-Sensorless Sliding-Mode Observers for High-Performance Induction Motor Drives, IEEE Trans. Industrial Electronics, 56 (2009), n.9
[11] Romero M.E., Seron M.M., De Dona J.A., Sensor fault-tolerant vector control of induction motors, IET Control Theory Applications., 4 (2010), n.9, 1707-1724
[12] Isermann R., Fault Diagnosis Systems. An Introduction from Fault Detection Fault Tolerance, Springer, New York, 2006
[13] Jin Jiang, Xiang Yu, Fault-tolerant control systems: A comparative study between active and passive approaches, Annual Reviews in Control, 36 (2012), n.1, 60-72 PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY, ISSN 0033-2097, R. 92 NR 4/2016 91
[14] Kowalski C.T., Diagnostyka układów napędowych z silnikiem indukcyjnym z zastosowaniem metod sztucznej inteligencji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2013
[15] Betta, G., D'apuzzo, M., And Pietrosanta, A., A knowledgebased approach to instrument fault detection and isolation, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, (1995).
[16] Betta G., Dell'isola M., Liguori C., Pietrosant, A., Expert systems for the detection and isolation of faults on lowaccuracy sensor systems, IEEE Workshop ET&VS-IM/97, Niagara Falls, Ontario, Canada, 1997
[17] Betta G., Pietrosanto A., Instrument fault detection and isolation: state of the art and new research trends, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 49 (2000) (1):100-7, 2000
[18] Fekih A., Fault Diagnosis and Fault Tolerant Control Design for Aerospace Systems: A Bibliographical Review, American Control Conference, 4-6.06.2014.
[19] Alag S., Agogino A., Morjaria M., A methodology for intelligent sensor measurement, validation, fusion, and fault detection for equipment monitoring and diagnostics, (AI EDAM) Artificial Intelligence for Engineering Design, Analysis and Manufacturing, (2001), 15(4):307-20
[20]Aradhye H., Sensor fault detection, isolation, and accommodation using neural networks, fuzzy logic and bayesian belief networks. Master's thesis, University of New Mexico, (2002).
[21] Benitez-Perez, H., Garcia-Nocetti, F., Thompson, H., Fault classification som and pca for inertial sensor drift, 2005 IEEE International Workshop on Intelligent Signal Processing, pp. 177-182, Portugal. IEEE, (2005).
[22] Bernieri A., Betta G., Pietrosant A., Sansone, C., A neural network approach to instrument fault detection and isolation, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 44 (1005), (3):747-50
[23] Blanke M., Kinnaert M., Lunze J., Diagnosis and fault-tolerant control, Springer-Verlag, 2003
[24] Hsiao T., Tomizuka M., Sensor fault detection in vehicle lateral control systems via switching Kalman filtering, Proceedings of the 2005 American Control Conference (IEEE Cat. No. 05CH37668), volume vol. 7, pages 5009-14, Portland, OR, USA. IEEE, (2005).
[25] Klimkowski K., Orłowska-Kowalska T., Dybkowski M., Speed Fault Tolerant Direct Torque Control of Induction Motor Drive, Proc. of the 16th Intern. Conf. Power Electronics and Motion Control PEMC’2014, Antalya, Turkey, 21-24.09.2014.
[26] M.E. Romero, M.M. Seron, J.A. De Dona´, Sensor faulttolerant vector control of induction motors, IET Control Theory Applications, 4 (2010), n.9, 1707-1724
[27] Mehranbod, N., Soroush, M., And Panjapornpon, C., A method of sensor fault detection and identification, Journal of Process Control, 15 (2005),(3):321-339
[28] Mehranbod N., Soroush M., Piovoso M., Ogunnaike B. A., Probabilistic model for sensor fault detection and identification, AIChE Journal, 49 (2003), (7):1787-1802
[29] Mengshoel O., Darwiche A., Uckun S., Sensor validation using Bayesian networks, 9th International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics and Automation in Space, Los Angeles, CA (2008).
[30] Zhang Y. X., Artificial neural networks based on principal component analysis input selection for clinical pattern recognition analysis. Talanta, 73 (2007),(1), 68-75

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

Publikacja


e-Publikacja (format pdf) - nr 97598 "Wybrane detektory uszkodz..." licencja: Osobista Produkt cyfrowy	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD ELEKTROTECHNICZNY - e-zeszyt (pdf) 2016-4 licencja: Osobista Produkt cyfrowy	55.00 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

2016-4

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma