|
|
Algoritmy odhadu stavových veličin elektrických pohonů
Herman, Ivo ; Vavřín, Petr (oponent) ; Václavek, Pavel (vedoucí práce)
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)
|
|
|
Orientace kamery v reálném čase
Župka, Jiří ; Herout, Adam (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá orientací kamery v reálném čase pomocí záběrů z jediné kamery. Offline metody jsou zde popsány a použity jako reference pro srovnání metod pracujících v reálném čase. Metody pracující v reálném čase MonoSlam a PTAM jsou zde popsány a porovnány. Dále jsou v práci nastíněny pokročilé postupy, na kterých je možné nadále pracovat.
|
|
|
Bezsensorové řízení BLDC motoru
Hrbáč, Zbyněk ; Grepl, Robert (oponent) ; Sova, Václav (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na problematiku bezsenzorového řízení BLDC motoru pomocí Rozšířeného Kálmánova filtru. V první části je popsán proces implementace EKF pro odhad rychlosti a elektrického natočení rotoru. K určení odhadovaných stavů používá EKF nelineární model BLDC motoru a měření některých veličin zahrnujících šum. Druhá část práce se zabývá návrhem metodiky měření a odhadem kvality bezsenzorového řízení BLDC motoru. Nejlepších výsledků bylo dosaženo analýzou zvlnění celkového proudu vstupujícího do výkonové elektroniky motoru. V závěru práce bylo ohodnoceno několik algoritmů pro bezsenzorové řízení BLDC motoru.
|
|
|
HIGH POWER-EFFICIENT SENSORLESS CONTROL OF SYNCHRONOUS RELUCTANCE MOTOR
Mynář, Zbyněk ; Talla,, Jakub (oponent) ; Lettl, Jiří (oponent) ; Václavek, Pavel (vedoucí práce)
Synchronous reluctance motors are becoming a more and more popular alternative to the AC induction machine for their relatively high power efficiency, low cost, and high robustness. Full utilization of benefits of sensorless control and high power efficiency are being complicated by non-linearities of the motor, especially magnetic saturation. The beginning of this work is dedicated to an inference of the mathematical-physical model of SynRM and an overview of existing state-of-the-art sensorless power-optimal algorithms. The core of this work is then the introduction of the SynRM state and parameter estimator, which is based on a new approach to measurement and utilization of phase reluctances. The key elements of the algorithm are a new methodology for measuring phase reluctances, a PWM switching scheme that allows to reduce switching losses and to measure phase reluctances from zero speed, and finally the integration of these measurements with the SynRM mathematical model using extended Kalman filter. The experimental part of the thesis then discusses the real measurement results obtained with the proposed algorithms and several selected state-of-the-art algorithms.
|
|
|
Koncept autonomního řízení Formule Student
Pavel, Matěj ; Štětina, Josef (oponent) ; Porteš, Petr (vedoucí práce)
Cílem práce je navrhnout novou iteraci autonomního systému soutěžních vozidel týmu TU Brno Racing. V práci je provedena obecná rešerše autonomních vozidel a pravidel Formule Student, analýza současného řešení a diskuze jeho nedostatků. Následně je zpracován návrh pro zlepšení nedostatkové oblasti – lokalizace vozidla kombinací dat z více senzorů pomocí rozšířeného Kalmanova filtru (EKF). Jsou diskutovány nutné transformace a filtrace dat před jejich použitím. Nakonec je popsán výběr senzorů, jejichž použití by mohlo systém dále zpřesnit.
|
|
|
Orientace kamery v reálném čase
Župka, Jiří ; Herout, Adam (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá orientací kamery v reálném čase pomocí záběrů z jediné kamery. Offline metody jsou zde popsány a použity jako reference pro srovnání metod pracujících v reálném čase. Metody pracující v reálném čase MonoSlam a PTAM jsou zde popsány a porovnány. Dále jsou v práci nastíněny pokročilé postupy, na kterých je možné nadále pracovat.
|
|
|
Bezsensorové řízení BLDC motoru
Hrbáč, Zbyněk ; Grepl, Robert (oponent) ; Sova, Václav (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na problematiku bezsenzorového řízení BLDC motoru pomocí Rozšířeného Kálmánova filtru. V první části je popsán proces implementace EKF pro odhad rychlosti a elektrického natočení rotoru. K určení odhadovaných stavů používá EKF nelineární model BLDC motoru a měření některých veličin zahrnujících šum. Druhá část práce se zabývá návrhem metodiky měření a odhadem kvality bezsenzorového řízení BLDC motoru. Nejlepších výsledků bylo dosaženo analýzou zvlnění celkového proudu vstupujícího do výkonové elektroniky motoru. V závěru práce bylo ohodnoceno několik algoritmů pro bezsenzorové řízení BLDC motoru.
|
|
|
Algoritmy odhadu stavových veličin elektrických pohonů
Herman, Ivo ; Vavřín, Petr (oponent) ; Václavek, Pavel (vedoucí práce)
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)
|
|
|
Řízení asynchronního motoru bez měření otáček
Kokeš, Petr
Při řízení asynchronního motoru (AM) bez měření otáček řešíme úlohu současného odhadu vnitřních neměřitelných stavových veličin motoru a jednoho nebo několika pomalu se měnících parametrů. Pro řešení byl zvolen algoritmus Extended Kalman Filter (EKF) a navržen EKF 7. řádu pro odhad spřaženého magnetického toku statoru a rotoru, otáček motoru a ohmického odporu statoru a rotoru. Dalším vylepšením byl model AM 9. řádu, který pomocí odpovídajícího EKF 9. řádu umožňuje navíc provádět odhad dalších parametrů statoru. Teoretické závěry byly ověřeny počítačovými simulacemi a pomocí experimentů na AM 2,2kW napájeného ze 4-hladinového střídače.
|
host ::
RSS.