DTC Hybrid Control by Different methods of Observation with Artificial Intelligence for Induction Machine Drives.
Abstract
The construction of observers of rotor flux and mechanical speed needed for robust control of the induction machine is proposed in this paper. This research is devoted to the construction of rotor flux observers and the mechanical speed necessary for the robust control of the induction machine. Two observers are developed and compared. The first observer is based on the MRAS techniques, the second observer is based on KUBOTA with an enhanced DTC-ANN, sensorless DTC artificial intelligence technique. Simulation results have validated the proposed methods. Subsequently, two speed observers are developed and compared. The first speed observer is based on MRAS technique and the second one is based on KUBOTA technique, with an improved DTC-ANN control. Matlab/Simulink software is used to simulate and compare the determined Total Harmonic Distortion (THD) of stator current, torque ripple, and stator flux ripple with conventional DTC control scheme.
References
[2] A. Ameur,Commande sans capteur de vitesse par DTC d’une machine synchrone à aimants doté d’un observateur d’ordre complet à SMC,Thèse de magister en électrotechnique, université Batna 2003.
[3] I. Al-Rouh,Contribution à la commande sans capteur de la MAS,Thèse de doctorat, Univ Henri Poincaré, Nancy -1, Juillet 2004.
[4] V. Bostan, M. Cuibus, C. Ilas, G. Griva, F. Profumo, R. Bojoi,General adaptation law for MRAS high performance sensorless induction motor drives ,PESC, Vancouver, Canada, June vol 17 ,No 22.
[5] H. Kubota, K. Matsuse, T. Nakano,DSP-based speed adaptive flux observer of induction motor,IEEE Transactions on Industry.
[6] B. Sebti,Commande par DTC d’un moteur asynchrone apport des réseaux de neurones ,Mémoire de Magister, université de Batna, 2013.
[7] D. Yacine,Contrôle de la fréquence de commutation des hystérésis utilisés dans les commandes d’une machine à induction ,Mémoire de Magister, université de Batna, 2007.
[8] B. Elakhdar,Commande directe du couple floue et neuronale d’un moteur synchrone à double étoile sans capteur mécanique alimenté par onduleurs Multiniveaux, Thèse doctorat en sciences, université Djillali Liabes-Sidi Bel Abbés, 2015.
[9] M.Birame,B.Mokhtari,L.Mokrani,B.Azoui,A.Naamane,N.M’sirdi ,Co-mpensateur PI flou de la variation de la résistance statorique d’un moteur à reluctance variable commande par DTC,Article,Publisher JEE,vol 53,Number 4,2012.
[10] D.Yousef, Commande directe du couple et des puissances d’une MADA associée à un systéme éolien par les techniques de l’intelligence artificielle, These Doctroat en science,université Djillali liabes de Sidi-Bel-Abbes, 2015.
[11] A.Hammoumi,A.Massoum,A.Meroufel,P.Wira, Application des Réseaux de Neurones pour la commande de la machine Asynchrone sans capteur mécanique, Article ,Medimira science Publisher,volume 53,Number 2,2012.
[12] L.Youb,A.Cracunescu, "Etude Comparative entre la commande vectorielle a flux oriente et la commande directe du couple de la machine asynchrone,U.P.B.SCI.Bull,series C,Vol.69,NO.2,2007.
[13] Kubota, H.; Matsuse, K.,Speed sensorless field oriented control of induction motor with Rotor resistance adaptation, Proceeding of IEEE-IAS 1993 Annual Meeting, vol. 1, pp. 414 – 418, Toronto, Canada, 2 - 8 Oct. 1993.
[14] D Ahmed ,B Mokhtar,B Habib, Two-level DTC control based on neural hysteresis comparators with sensorless induction machine drives using kubota observer,(JARST), Vol 5, No1 (2018).
[15] D. Ahmed, “Etude des différentes stratégies de commande non linéaire de la machine asynchrone avec estimation du flux et de la vitess, Mémoire de Magister, Ecole Nationale Polytechnique d’Oran, 2015.
