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J-GLOBAL ID：201802246955999459   整理番号：18A0442664

拡張Kalmanフィルタを用いたセンサレスベクトル制御を用いた誘導電動機の高性能パラメータ観察【Powered by NICT】

High performance parameter observation of induction motor with sensorless vector Control using extended Kalman filter

著者 (4件)： Sunny Md. Samiul Haque (Khulna University of Engineering & Technology (KUET), Khulna-9203, Bangladesh) ,  Mandal Manash (Khulna University of Engineering & Technology (KUET), Khulna-9203, Bangladesh) ,  Hossain Eklas (Oregon Tech, Department of Electrical and Renewable Energy, OR-97601, USA) ,  Rafiq Md. Adbur (Khulna University of Engineering & Technology (KUET), Khulna-9203, Bangladesh)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EICT  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 誘導電動機駆動の速度センサレスベクトル制御は二つの主要な問題:速度推定および回転子磁束観察に直面している。状態変数の増殖のため,誘導電動機モデルは非線形状態方程式から成っていた。電動機モデルの状態変数を推定し,回転子磁束と速度信号を得るために,拡張カルマンフィルタを用いた本論文における方法を提案した。ソフトウェアプログラムを用いてロータ速度とフラックスを推定するための拡張カルマンフィルタ(EKF)アルゴリズムを実行した。得られた結果は,拡張Kalmanフィルタアルゴリズムはロータ速度と磁束の推定を極めて正確にできることを証明し,これに基づいて,速度センサレス駆動システムは良好な静的および動的性能を持つことができる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 状態方程式 ,  アルゴリズム ,  磁束 ,  回転子 ,  *誘導電動機 ,  状態変数 ,  *電動機 ,  駆動方式
準シソーラス用語： *センサレス ,  速度推定 ,  誘導電動機駆動 ,  *センサーレスベクトル制御 ,  *拡張Kalmanフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電動機  (NB07030U)

タイトルに関連する用語 (6件)： 拡張Kalmanフィルタ ,  センサレスベクトル制御 ,  誘導電動機 ,  高性能 ,  パラメータ ,  観察