Ключові слова
векторне полеорієнтоване керування
релейний регулятор
екстремальне керування
бездатчикова система керування
дискретний розширений спостерігач Калмана doubly fed machine
vector field-oriented control
relay controller
extremum control
sensorless control system
discrete extended Kalman observer
Як цитувати
Анотація
Для системи керування машиною подвійного живлення (МПЖ), що запропонована авторами в попередніх публікаціях, синтезований дискретний розширений спостерігач Калмана з метою створення бездатчикової релейно-векторної системи керування МПЖ із двома контурами екстремального керування. Спостерігач Калмана доволі високого порядку крім ідентифікації опорного вектора потокозчеплення статора і кутової швидкості обертання ротора, що достатньо для асинхронних машин (АМ) з короткозамкненим ротором і керуванням за статором, оцінює також кут повороту ротора і зовнішнє збурення, за яке приймають момент навантаження на валу МПЖ. Друга особливість запропонованого спостерігача Калмана полягає в тому, що проєкції вектора напруги статора на ортогональні осі, зв'язані з ротором, були включені до складу матриці стану спостерігача і, тим самим, розраховувалися як змінні стану спостерігача, а не як зовнішні впливи, якими є тільки керуючі напруги, що подаються в коло ротора МПЖ. У каналах реактивних потужностей ротора і статора здійснюється оптимізація енергетичних показників МПЖ у сталих режимах роботи. Стандартний алгоритм калмановської фільтрації застосований у цій роботі для детермінованої системи з метою здійснення ідентифікації всіх необхідних змінних стану процесу керування в одному спостерігачі. При цьому алгоритм спостерігача Калмана працює стійко внаслідок того, що вимірювані струми ротора МПЖ, по відхиленнях від яких реалізуються коригувальні зворотні зв'язки, містять за прямого релейного керування високочастотні пульсації, які сприймаються спостерігачем як випадкові перешкоди вимірювань. Методом математичного моделювання для МПЖ із вентиляторним навантаженням на валу теоретично підтверджена висока якість регулювання швидкості та досягнення екстремальних значень енергетичних показників у статиці з бездатчиковою системою керування на основі запропонованого спостерігача Калмана. Бібл. 21, рис. 1.
Посилання
1. Kliuiev O.V., Sadovoi O.V., Sokhina Yu.V. Control systems for asynchronous valve cascades. Kamianske: DDTU, 2018. 294 p. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.16887109. (Ukr)
2. Kliuiev O.V., Sadovoi O.V., Sokhina Yu.V. Sensorless control system by doubly fed machineon based the Kalman filter. Tekhnichni nauky ta tekhnologii. 2024. No 4(38). Pp. 270-281. DOI: https://doi.org/10.25140/2411-5363-2024-4(38)-270-281. (Ukr)
3. Sadovoi O. V., Kliuiev O.V., Sokhina Yu.V. Use of Kalman filter in vector system of extreme control of asynchronous machine. Tekhnichna Elektrodynamika. 2025. No 1. Pp. 47-56. DOI: https://doi.org/10.15407/techned2025.01.047. (Ukr)
4. Hicham Ben Sassi, Khadija Lahrech, Fatima Errahimi, Najia ES-Sbai, Mokhtar Ghodbane. Mechanical speed estimation of a DFIG based on the Unscented Kalman Filter (UKF). International Journal of Energetica (IJECA). 2022. Vol. 7. Issue 1. Pp. 9-17. DOI: https://doi.org/10.47238/ijeca.v7i1.191.
5. Djamila Cherifi, Yahia Miloud. Improved Sensorless Control of Doubly Fed Induction Motor Drive Based on Full Order Extended Kalman Filter Observer. Periodica Polytechnica Electrical Engineering and Computer Science. 2020. Vol. 64(1). Pp. 64-73. DOI: https://doi.org/10.3311/PPee.14245.
6. Ricardo Perez, Cesar Silva, Juan Yuz, Gonzalo Carrasco. Experimental Sensorless Vector Control Performance of a DFIG Based on an Extended Kalman Filter. 38th IEEE Annual Conference on Industrial Electronics Society (IECON). Montreal, QC, Canada, 25-28 October 2012. Pp. 1786-1792. DOI: https://doi.org/10.1109/IECON.2012.6388930.
7. Gerasimos Rigatos, Pierluigi Siano. DFIG control using Differential Flatness theory and Extended Kalman Filtering. Pro-ceedings of the 14th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing, Bucharest, Romania, 23-25 May 2012. Vol. 45. Issue 6. Pp. 1763-1770. DOI: https://doi.org/10.3182/20120523-3-RO-2023.00015.
8. Mohamed Abdelrahem, Christoph Hackl, Ralph Kennel. Application of extended Kalman filter to parameter estimation of doubly-fed induction generators in variable-speed wind turbine systems. 5th International Conference on Clean Electrical Power (ICCEP 2015), Taormina, Italy, 16-18 June 2015. Pp. 226-233. DOI: https://doi.org/10.1109/ICCEP.2015.7177628.
9. Saidi Omar, Djadi Hammou, Yazid Krim, Menaa Mohamed. Application of the extended Kalman filter to the parameters estimation in the vector control of the BDFIG. IEEE Smart Energy Grid Engineering (SEGE), Oshawa, Ontario, Canada, 21-24 August 2016. Pp. 208-214. DOI: https://doi.org/10.1109/SEGE.2016.7589527.
10. Mohamed Abdelrahem, Christoph Hackl, Ralph Kennel. Sensorless control of doubly-fed induction generators in vari-able-speed wind turbine systems. 5th International Conference on Clean Electrical Power (ICCEP 2015), Taormina, It-aly, 16-18 June 2015. Pp. 406-413. DOI: https://doi.org/10.1109/ICCEP.2015.7177656.
11. Rui Fan, Zhenyu Huang, Shaobu Wang, Ruisheng Diao, Da Meng. Dynamic state estimation and parameter calibration of a DFIG using the ensemble Kalman filter. IEEE Power & Energy Society General Meeting, Denver, Colorado, USA, 26-30 July 2015. DOI: https://doi.org/10.1109/PESGM.2015.7285990.
12. Mridul Kanti Malakar, Praveen Tripathy, Srinivasan Krishnaswamy. State estimation of DFIG using an Extended Kalman Filter with an augmented state model. Eighteenth National Power Systems Conference (NPSC), Guwahati, India, 18-20 December 2014. DOI: https://doi.org/10.1109/NPSC.2014.7103891.
13. Sayyed Ali Akbar Shahriari, Mahdi Raoofat, Mohammad Mohammadi, Maryam Dehghani, Maarouf Saad. Dynamic state estimation of a doubly fed induction generator based on a comprehensive nonlinear model. Simulation Modelling Prac-tice and Theory. 2016. Vol. 69. Pp. 92-112. DOI: https://doi.org/10.1016/j.simpat.2016.09.005.
14. Shenglong Yu, Kianoush Emami, Tyrone Fernando, Herbert H.C. Iu, Kit Po Wong. State Estimation of Doubly Fed In-duction Generator Wind Turbine in Complex Power Systems. IEEE Transactions on Power Systems. 2016. Vol. 31. Issue 6. Pp. 4935-4944. DOI: https://doi.org/10.1109/TPWRS.2015.2507620.
15. Hossein Madadi Kojabadi, Liuchen Chang. Online induction motor rotor time constant estimation using perturbation-based extremum seeking control. International Journal of Power Electronics and Drive Systems (IJPEDS). 2022. Vol. 13. No 3. Pp. 1459–1468. DOI: https://doi.org/10.11591/ijpeds.v13.i3.pp1459-1468.
16. Diachenko G., Schullerus G., Dominic A., Aziukovskyi O. Energy-efficient predictive control for field-orientation induc-tion machine drives. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2020. Vol. 6. Pp. 61-67. DOI: https://doi.org/10.33271/nvngu/2020-6/061.
17. Mohammad Hazzaz Mahmud, Yuheng Wu, Yue Zhao. Extremum Seeking-Based Optimum Reference Flux Searching for Direct Torque Control of Interior Permanent Magnet Synchronous Motors. IEEE Transactions on Transportation Electri-fication. 2020. Vol. 6. Issue 1. Pp. 41-51. DOI: https://doi.org/10.1109/TTE.2019.2962327.
18. Nannan Wang, Chaoying Xia. Research on the Optimal Control Strategy for the Maximum Torque per Ampere of Brush-less Doubly Fed Machines. Machines. 2023. Vol. 11. P. 422. DOI: https://doi.org/10.3390/machines11040422.
19. Quan Chen, Yaoyu Li, John E. Seem. Dual-loop self-optimizing robust control of wind power generation with Doubly-Fed Induction Generator. ISA Transactions. 2015. Vol. 58. Pp. 409-420. DOI: https://doi.org/10.1016/j.isatra.2015.04.009.
20. Abdelfatah Khatir, Abdelhak Dida, Badreddine Babes, Fahad Albalawi, Yayehyirad Ayalew Awoke. Particle swarm op-timization of synergetic controller and sliding mode extreme seeking controller for wind power generation system. Scien-tific Reports. 2025. Vol. 15. Article no 39613. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-23291-6.
21. Kliuiev O.V., Sadovoi O.V., Sokhina Yu.V., Zhydko Yu.O. Statistical analysis of asynchronous machine current with relay-vector control system. Zbirnyk Naukovyh Prats Dniprovskogo Derzhavnoho Tekhnichnoho Universytetu (technical sciences). 2024. Vyp. 1(44). Pp. 99-108. DOI: https://doi.org/10.31319/2519-2884.44.2024.12. (Ukr)
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Авторське право (c) 2026 ТЕХНІЧНА ЕЛЕКТРОДИНАМІКА