Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Particle swarm optimization-based stator resistance observer for speed sensorless induction motor drive

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F21%3A10246313" target="_blank" >RIV/61989100:27240/21:10246313 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://ijece.iaescore.com/index.php/IJECE/article/view/22027/14564" target="_blank" >http://ijece.iaescore.com/index.php/IJECE/article/view/22027/14564</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v11i1.pp815-826" target="_blank" >10.11591/ijece.v11i1.pp815-826</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Particle swarm optimization-based stator resistance observer for speed sensorless induction motor drive

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper presents a different technique for the online stator resistance estimation using a particle swarm optimization (PSO) based algorithm for rotor flux oriented control schemes of induction motor drives without a rotor speed sensor. First, a conventional proportional-integral controller-based stator resistance estimation technique is used for a speed sensorless control scheme with two different model reference adaptive system (MRAS) concepts. Finally, a novel method for the stator resistance estimation based on the PSO algorithm is presented for the two MRAS-type observers. Simulation results in the Matlab/Simulink environment show good adaptability of the proposed estimation model while the stator resistance is varied to 200% of the nominal value. The results also confirm more accurate stator resistance and rotor speed estimation in comparison with the conventional technique. (C) 2021 Institute of Advanced Engineering and Science. All rights reserved.

  • Název v anglickém jazyce

    Particle swarm optimization-based stator resistance observer for speed sensorless induction motor drive

  • Popis výsledku anglicky

    This paper presents a different technique for the online stator resistance estimation using a particle swarm optimization (PSO) based algorithm for rotor flux oriented control schemes of induction motor drives without a rotor speed sensor. First, a conventional proportional-integral controller-based stator resistance estimation technique is used for a speed sensorless control scheme with two different model reference adaptive system (MRAS) concepts. Finally, a novel method for the stator resistance estimation based on the PSO algorithm is presented for the two MRAS-type observers. Simulation results in the Matlab/Simulink environment show good adaptability of the proposed estimation model while the stator resistance is varied to 200% of the nominal value. The results also confirm more accurate stator resistance and rotor speed estimation in comparison with the conventional technique. (C) 2021 Institute of Advanced Engineering and Science. All rights reserved.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20200 - Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2021

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    International Journal of Electrical and Computer Engineering

  • ISSN

    2088-8708

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    11

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    ID - Indonéská republika

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    815-826

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85091166299