Direct torque control of asynchronous traction motor



Cite item

Full Text

Abstract

This paper proposes a new system of direct torque control of asynchronous traction motor with space vector modulation of voltage supply. The results of the simulation of traction asynchronous traction motor show advantages of the developed control system: simplicity of implementation, high dynamic performance and small fluctuations of the electromagnetic torque.

About the authors

E. M. Ovsyannikov

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Dr. Eng., Prof.; +7 (495) 223-05-23, ext. 1312

B. A. Ivobotenko

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Dr. Eng., Prof.; +7 (495) 223-05-23, ext. 1312

V. M. Yurkevich

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Dr. Eng., Prof.; +7 (495) 223-05-23, ext. 1312

E. M. Koshelyev

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Dr. Eng., Prof.; +7 (495) 223-05-23, ext. 1312

References

  1. Takahashi, T. Noguchi. A new quick-response and high efficiency control strategy of an induction motor // IEEE Trans. Ind. Applications, Vol. 22, No. 5, 1986, pp. 820-827.
  2. P.Z. Grabowski, M.P. Kazmierkowski, B.K. Bose, F. Blaabjerg. A simple direct-torque neuro-fuzzy control of PWM-inverter-fed induction motor drive // IEEE Trans. Ind. Electronics, Vol. 47, No. 4, Aug. 2000, pp. 863-870.
  3. B.H. Kenny, R.D. Lorenz. Stator and rotor flux based deadbeat direct torque control of induction machines // IEEE Trans. Ind. Applications, Vol. 39, No. 4, 2003, pp.1093-1101.
  4. Buja G.S., Kazmierkowski M.P. Direct torque control of PWM inverter-fed AC motors – A survey // IEEE Trans. Ind. Electronics, Vol. 51, No 4, Aug. 2004, pp. 744-757.
  5. D. Stojic, S. Vukosavic. A new induction motor drive based on the flux vector acceleration method // IEEE Trans. Energy conversion, Vol. 20, No.1, Mar. 2005, pp. 173-180.
  6. Y. Kumsuwan, S. Premrudeepreechacharn, H.A. Toliyat. A new approach to direct torque control for induction motor drive using amplitude and angle of the stator flux vector // Journal of electrical engineering & technology, Vol. 3, No.1, Mar. 2008, pp. 79-87.
  7. H. Miranda, P. Cortes, J.I. Yuz, J. Rodriguez. Predictive torque control of induction machines based on state space models // IEEE Trans. Ind. Electronics, Vol. 56, No. 6, 2009, pp. 1916-1924.
  8. K. B. Lee, F. Blaabjerg. Sensorless DTC-SVM for induction motor driven by a matrix converter using a parameter estimation strategy // IEEE Trans. Ind. Electronics, No. 2, 2008, pp. 512-521.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2013 Ovsyannikov E.M., Ivobotenko B.A., Yurkevich V.M., Koshelyev E.M.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».