Original title: Algoritmy odhadu stavových veličin elektrických pohonů
Translated title: Algorithms of Electrical Drives State Estimation
Authors: Herman, Ivo ; Vavřín, Petr (referee) ; Václavek, Pavel (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2012
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Práce se zabývá metodami odhadu stavů pro střídavé motory a podmínkami odhadu těchto stavů. Odvozeny byly podmínky pozorovatelnosti pro synchronní motor a dále pro odhad momentu setrvačnosti a momentu zátěže pro oba typy motorů - synchronní i indukční. Možnosti odhadu byly potvrzeny i experimentálně na reálných datech. Kovarianční matice pro všechny filtry byly nalezeny pomocí EM algoritmu. Pro oba typy motorů byla též provedena identifikace. Pro odhad stavů byly použity estimátory Rozšířený Kalmanův filtr, Unscented Kalman Filter, Particle filters a estimátor s plovoucím horizontem (MHE) This thesis deals with state estimation methods for AC drives sensorless control and with possibilities of the estimation. Conditions for observability for a synchronous drive were derived, as well as conditions for the moment of inertia and the load torque observability for both drive types - synchronous and asynchronous. The possibilities of the estimation were confirmed by experimental results. The covariance matrices for all filters were found using an EM algorithm. Both drives were also identified. The algoritms used for state estimation are Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter, Particle Filters and Moving Horizon Estimator.
Keywords: AC drives; EKF; EM algorithm; Kalman filter; MHE; observability analyzis; particle filters; sensorless control; State estimation; system identification; UKF; analýza pozorovatelnosti; bezsnímačové řízení; EKF; EM algoritmus; identifikace; Kalmanův filtr; MHE; Odhad stavů; střídavé motory; UKF; Částicové filtry

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/18019

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-591654


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses