Abstract
This paper proposes a new method of on-line estimation for rotor resistance of the induction motor in the indirect vector controlled drive, using artificial neural network (ANN). The back propagation algorithm is used for training of the neural networks. The error between the desired state variable of an induction motor and actual state variable of a neural network model is back propagated to adjust the weight of a neural network model, so that the actual state variable tracks the desired value. The performance of rotor resistance estimator and torque and flux responses of drive, together with these estimators, are investigated variations rotor resistance from their nominal values. The rotor resistance are estimated analytically, using the proposed ANN in a vector controlled induction motor drive.
본 논문은 드라이브의 간적벡터제어에서 ANN을 이용하여 유도전동기의 회전자 저항을 온라인 추정하기 위한 새로운 기법을 제시한다. 약전파 알고리즘은 신경회로망의 학습을 위해 사용된다. 신경회로망의 실제 상태값과 유도전동기의 요구값 사이의 오차는 신경회로망 모델의 하중값 조절을 위하여 역전파 하여 실제값이 요구값을 추정하도록 한다. 드라이브의 회전자 저항, 토크, 자속응답 성능등 이러한 추정기의 성능은 고유값으로부터 회전자 저항을 연구하게 된다. 회전자 저항은 유도전동기 드라이브의 벡터제어에서 제시된 ANN을 사용하여 추정한다.
