Оперативная идентификация асинхронных электродвигателей в составе электропривода промышленных установок тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.09.03, кандидат технических наук Нестеровский, Александр Владимирович

• Нестеровский, Александр Владимирович
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Нестеровский, Александр Владимирович

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ОЦЕНИВАНИЯ

ПАРАМЕТРОВ И СОСТОЯНИЯ АСИНХРОННЫХ

ДВИГАТЕЛЕЙ.

1.1. Необходимость знания параметров и состояния асинхронных двигателей.

1.2. Существующие методы идентификации асинхронных двигателей.

2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ

АСИНХРОННЫХ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЕЙ.

2.1. Методы идентификации.

2.2. Выбор и анализ математической модели асинхронного двигателя.

2.3. Оценка адекватности выбранной модели.

2.4. Преобразование математической модели.

2.5. Математический аппарат искусственных нейронных сетей.

Выводы.

3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОТОКОСЦЕПЛЕНИЯ СТАТОРА.

3.1. Определение потокосцепления статора при известном активном сопротивлении статора.

3.2. Определение активного сопротивления статора введением постоянной составляющей в фазные напряжения.

Выводы.

4.ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ И СОСТОЯНИЯ АД В

ДИНАМИЧЕСКИХ РЕЖИМАХ РАБОТЫ.

4.1. Определение переходной индуктивности, активного сопротивления и частоты вращения ротора.

4.2. Оптимизация вычислительных алгоритмов.

4.3. Практическая проверка алгоритмов.

4.4. Применение искусственных нейронных сетей для определения параметров ротора.

Выводы.

5. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ И СОСТОЯНИЯ АД В

РЕЖИМАХ РАБОТЫ, БЛИЗКИХ К СТАТИЧЕСКИМ.

5.1. Определение активного сопротивления статора по опыту пуска.

5.2. Определение частоты вращения и активного сопротивления ротора.

5.3. Практическая проверка алгоритмов.

5.4. Определение индуктивности цепи намагничивания.

Выводы.

6. ИСПЫТАТЕЛЬНЫЙ СТЕНД.

6.1. Аппаратная часть стенда.

6.2. Алгоритмы обработки данных.

6.3. Результаты испытаний.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оперативная идентификация асинхронных электродвигателей в составе электропривода промышленных установок»

Актуальность работы. Асинхронный электродвигатель с короткозамкнутым ротором (АД) является наиболее распространенным электромеханическим преобразователем во многих отраслях промышленности. В частности, АД применяется в большинстве электроприводов подземных горных машин угольных шахт — проходческих и очистных комбайнах, конвейерах, насосах и т.д.

Одним из путей повышения эффективности использования промышленных установок является применение регулируемых Ф асинхронных электроприводов, что позволяет снизить уровень динамической нагруженности, уменьшить энергопотребление, увеличить производительность и повысить надежность АД, электропривода и всей установки в целом.

Современные системы управления регулируемых асинхронных электроприводов требуют знания параметров и состояния АД, которые должны определяться в реальном времени. Кроме того, * знание текущих значений параметров и состояния АД позволит делать заключение о техническом состоянии АД в процессе его работы и производить на этой основе функциональное диагностирование с обнаружением на ранней стадии зарождающихся дефектов для своевременного их устранения.

Большая часть необходимых для этого величин недоступна для прямого измерения. Сюда входят такие параметры АД, как активное сопротивление и индуктивность ротора, индуктивность цепи намагничивания, а также переменные величины, определяющие состояние АД - ток ротора, потокосцепление статора и ротора. Использование датчика частоты вращения ротора также может быть нецелесообразным или невозможным по условиям функционирования привода.

Значения перечисленных параметров АД при приемосдаточных испытаниях в условиях завода-изготовителя не определяются, а каталожные значения являются рассчитанными в процессе проектирования АД и могут существенно отличаться от реальных величин, которые индивидуальны для каждого конкретного двигателя. Кроме того, такие параметры, как активные сопротивления и индуктивности АД, могут существенно изменяться в процессе работы в зависимости от режима работы и теплового состояния АД.

Исходя из этого, современная система управления, диагностирования и защиты электропривода должна включать в свой состав подсистему определения в реальном времени параметров и состояния АД (оперативная идентификация). Кроме того, эта информация может быть использована, например, при моделировании АД с целью расчета пусковых токов, создания эффективных систем управления, оценки качества выпускаемых (ремонтируемых) двигателей с определением их параметров.

Известно много научных публикаций, посвященных данной проблеме, в которых предложены различные методы определения недоступных для измерения параметров и переменных величин непосредственно в процессе работы АД, но они, как правило, базируются на различных реализациях фильтра Калмана и обладают рядом общих характерных особенностей, например достаточно высокой чувствительностью к уровню и статистическим характеристикам шумов в системе, при изменении которых возможны значительные погрешности оценок параметров и состояния АД или неустойчивые процессы оценивания. Это является серьезным недостатком при создании устройств, предназначенных для работы в автоматическом режиме в составе электропривода.

Отсюда следует, что задача построения устойчивых и малочувствительных к шумам алгоритмов для получения информации о недоступных для прямого измерения параметрах и переменных величинах АД с целью обеспечения необходимых функциональных свойств действующих или создаваемых асинхронных электроприводов, является актуальной.

Цель работы — разработка методов и программно-аппаратных средств, позволяющих в реальном времени определять параметры и состояние АД в процессе функционирования электропривода, не требующих априорной информации о шумах в системе.

Идея работы заключается в определении параметров и состояния АД на основе поисковых методов оценивания, математического аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС), уравнений динамики обобщенной электрической машины и информации, содержащейся в измеряемых фазных токах и напряжениях статора.

Задачи исследований:

- провести анализ существующих математических методов оценивания параметров и состояния сложных нелинейных динамических объектов;

- выбрать математическую модель АД и преобразовать ее к виду, удобному для применения выбранных методов оценивания;

- разработать устойчивые и малочувствительные к шумам методы оценивания параметров и состояния АД в реальном времени;

- разработать программные средства, реализующие данные методы, и испытательный стенд для их практической проверки;

- произвести проверку полученных алгоритмов на основе компьютерного моделирования, лабораторных и промышленных испытаний.

Методы исследований. Научные и практические результаты диссертационной работы получены с использованием следующих основных методов:

- теории обобщенной электрической машины для анализа процессов, происходящих в АД;

- поисковых методов оценивания для построения алгоритмов оценивания параметров и состояния АД в реальном времени;

- математического аппарата искусственных нейронных сетей для идентификации параметров и состояния АД;

- методов аналитического и численного решения систем дифференциальных уравнений;

- компьютерного моделирования процессов в АД с использованием полученных алгоритмов для оценивания параметров и состояния.

Основные научные положения.

1. Определение текущих значений активного сопротивления, потокосцепления, частоты вращения ротора, переходных индук-тивностей статора и ротора, индуктивности цепи намагничивания может быть проведено на основе уравнений обобщенной электрической машины и информации, содержащейся в значениях токов и напряжений статора двигателя, работающего с динамической нагрузкой при использовании разработанных методов оценивания.

2. При работе АД со статической или медленно изменяющейся нагрузкой применение поисковых алгоритмов оценивания позволяет определять индуктивность цепи намагничивания, пото-косцепление ротора, частоту вращения или активное сопротивление ротора.

3. Для определения параметров ротора АД в процессе его работы может быть использована искусственная нейронная сеть.

4. Активное сопротивление статора можно определить на основе уравнений обобщенной электрической машины и измеряемых токов и напряжений статора при пуске АД. Определение активного сопротивления статора на основании значений токов и напряжений статора двигателя в процессе его работы возможно введением малой постоянной составляющей в фазные напряжения.

5. Точность определения потокосцепления статора при известном активном сопротивлении статора и наличии в измеренных значениях токов и напряжений статора погрешностей с неизвестными постоянными составляющими может быть значительно повышена применением искусственной нейронной сети.

Научная новизна:

1. Установлена степень влияния различных параметров АД на оценки потокосцепления и тока ротора. Получена преобразованная математическая модель АД, учитывающая значимость параметров, позволяющая упростить алгоритмы оценивания и добиться их устойчивой работы в условиях действия нестационарных шумов.

2. Разработаны методы и алгоритмы, обеспечивающие устойчивые и малочувствительные к шумам процессы оценивания в реальном времени активного сопротивления, потокосцепления и частоты вращения ротора, переходных индуктивностей статора и ротора, индуктивности цепи намагничивания в динамических и статических режимах работы АД.

3. Разработан способ определения активного сопротивления статора по опыту пуска.

4. Разработан способ определения потокосцепления статора АД, применимый при наличии в измеренных значениях токов и напряжений статора погрешностей с неизвестными постоянными составляющими.

Практическая ценность работы состоит в том, что ее результаты могут быть использованы:

- при создании наблюдающих устройств для асинхронных электроприводов, необходимых для настройки и функционирования систем управления, защиты и диагностирования;

- при моделировании переходных процессов в электрических сетях, содержащих АД;

- для создания автоматизированных компьютерных комплексов, предназначенных для определения параметров и качества АД после изготовления и ремонта.

Достоверность научных положений и выводов подтверждена результатами вычислительных экспериментов на ЭВМ, а также экспериментальной проверкой на испытательном стенде на кафедре электропривода и автоматизации Кузбасского государственного технического университета, испытательном стенде НИИ взрывозащищенных электрических машин и аппаратов (г. Кемерово), а также результатами промышленных испытаний в условиях обогатительной фабрики ОАО «Шахта Заречная».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и получили одобрение на Всероссийской научно-практической конференции «Автоматизированный электропривод и промышленная электроника в металлургической и горно-топливной отраслях» («АЭПЭ-2004», г. Новокузнецк, 2004 г.), XVII Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» («ММТТ-17», г. Кострома, 2004 г.), X Международной научно-практической конференции «Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири» («Сибресурс 2004», г. Кемерово 2004 г.), Международной научно-практической конференции «Энергетическая безопасность России. Новые подходы к развитию угольной промышленности» (г. Кемерово, 2004 г.), на ежегодных научных конференциях Кузбасского государственного технического университета (г. Кемерово, 2002-2005 гг.)

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 9 печатных работ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, шести разделов и заключения, изложенных на 124 страницах машинописного текста, содержит 38 рисунков, 11 таблиц, приложение и список литературы из 113 наименований.

Заключение диссертации по теме «Электротехнические комплексы и системы», Нестеровский, Александр Владимирович

Основные результаты выполненных исследований заключаются в следующем:

1. Получена упрощенная математическая модель АД, учитывающая значимость отдельных параметров, которая с достаточной для практических целей точностью позволяет осуществлять оперативную идентификацию параметров и состояния АД.

2. Разработан уточненный способ определения потокосцепления статора АД, позволяющий компенсировать неточности, вызванные наличием в измерительной системе погрешностей с неизвестными постоянными составляющими.

3. Разработаны методы, позволяющие по мгновенным значениям токов и напряжений статора двигателя, работающего с динамической нагрузкой в составе электропривода, определять активное сопротивления ротора, переходные индуктивности статора и ротора, индуктивность цепи намагничивания, потокосцепление и частоту вращения ротора.

4. Разработан уточненный способ определения активного сопротивления статора АД по опыту пуска.

5. Разработаны методы, позволяющие по мгновенным значениям токов и напряжений статора двигателя, работающего в режиме, близком к установившемуся, определять индуктивность цепи намагничивания, потокосцепление ротора, частоту вращения или активное сопротивление ротора.

6. Предложен численный критерий, характеризующий степень динамичности режима работы АД, на основании которого производится выбор соответствующего алгоритма оценивания.

7. На основе вычислительных экспериментов, лабораторных и промышленных испытаний доказана работоспособность алгоритмов оперативной идентификации параметров и состояния АД.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена задача, имеющая существенное значение для повышения эффективности асинхронных электроприводов промышленных установок.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Нестеровский, Александр Владимирович, 2005 год

1. Гольдберг О.Д. Автоматизация контроля параметров и диагностика асинхронных электродвигателей/ О.Д. Гольдберг, И.М. Абдуллаев, А.Н. Абиев М.: Энергоатомиздат, 1991. - 160с.

2. Разгильдеев Г.И. Безопасность и надежность взрывозащищенного электрооборудования/ Г.И. Разгильдеев, В.И. Серов М.: Недра, 1992. - 207 с.

3. Садовский С.И. О некоторых аспектах энергосбережения/ Промышленная энергетика, 1999. №12.

4. Гольдберг О.Д. Испытания электрических машин. Учеб. для вузов М.: Высш. шк., 1990. - 225с.

5. Жерве Г.К. Промышленные испытания электрических машин. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. Отд-ние, 1984. - 408с.

6. Асинхронные двигатели серии 4А. Справочник/ Кравчик А.Э. и др. М.: Энергоатомиздат, 1982. 267 с.

7. Стариков Б.Я. Асинхронный электропривод отчистных комбайнов/ Б.Я. Стариков, В.Л. Азарх, З.М. Рабинович М., Недра, 1981. - 288 с.

8. Seing S. A novel technique of rotor resistance estimation considering variation of mutual inductance// Conf. rec. IEEE Ind. Appl. Soc. 22nd Annu. Meet., Atlanta, GA, oct. 18-23, 1987. Pt 1. / New York, N. Y., 1987. Pp.184-188.

9. Иванов B.M. Компенсация переменных параметров в системах векторного управления// Электротехника. №5, 2001. С. 22-24.

10. Nene V.D. Optimal Tracking of the Dinamic Performance of an Induction Machine// Electric Machines and Electromechanics, 1982. №7. - Pp. 27-34.

11. Ещин E.K. Теория предельных режимов работы горных машин. Томск: изд-во Том. ун-та 1995. - 232 с.

12. Agarwal P.D. Saturation factors for leakage reactance of induction motors/ Agarwal P.D., Alger P.L. // Trans. AIEE, vol. 80, 1961, pp. 1037-1042.

13. Chamlers S.J. Saturated leakage reactance of cage inductions motors/ Chamlers S.J., Dogson R. // Proc. IEEE, vol. 116, No. 8, 1969. pp. 1395-1404.

14. Панкратов В.В. Векторное управление асинхронными электроприводами: Учеб. пособие. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 1999. - 66с.

15. Muller К. Efficient TR Estimation in Field Coordinates for Induction Motors// ISIE '99. IEEE Int'l Symposium on Industrial Electronics. Bled, Slovenia; 12-16 July, 1999.

16. Панкратов В.В. Синтез адаптивного идентификатора потокосцеплений и активных сопротивлений асинхронного двигателя для систем векторного управления// Изв. вузов. Электромеханика, 1997. №3. - С. 65-68.

17. Поздеев Д.А. Частотное управление асинхронным электроприводом с поддержанием постоянства потокосцепления ротора/ Д.А. Поздеев, С.А. Хрещатая // Электротехника, 2000. -№Ю. С. 38-41.

18. Микропроцессорная система векторного управления асинхронного электропривода с использованием функции идентификации постоянной времени ротора/ Кояма М., Яно М., Камияма И., Яно С. // IEEE Transactions on Industry Applications.1986. №3. С. 453-459.

19. Nordin K. Influence of motor parameter deviations in feedforward field oriented systems/ Nordin K., Novotmy D.W., Zinger D.S. // IEEE Trans, on Industry Applications, vol. 1A-21, July/Aug. 1985, pp. 1009-1015.

20. Effect of parameter change on coordinate control systems/ Koyama M. и др. // In conf. record, IPEC(Japan) conf., Tokyo Japan, March 1983, pp. 684-695.

21. Isidori A. Nonlinear control systems. 2nd ed. Berlin: Springier Verlag, 1989.

22. Hofmann H. Speed-sensorless vector torque control of induction machines using a two-time-scale approach/ Hofmann H., Sanders S.R. // IEEE Transaction on Industry Applications, vol. 34, No. 1, January/February 1998. Pp. 169-177.

23. Orlowska-Kowalska T. Analiza wtasnosci rozszerzonergo obserwatora stanu i parametrow silnika asinchronicznergo// Rozwoj teor. podstaw optym. zautomatuz. ukl. napedu elek. 5 Kraj. Semin., Krakow-Karniowice, 1987. C. 12-15.

24. Пат. 3034251 ФРГ, Н02Р5/40. Способ и устройство для определения сопротивления ротора асинхронной машины/ Байер К., Блашке Ф. Приоритет 11.09.80, № Р 3034251.9. (ФРГ).

25. Столяров И.М. Определение параметров асинхронной машины/ И.М. Столяров, З.Б. Слепцова // Горный журнал, 1984. №10 - С. 6-8.

26. Ильин М.О. Частотный метод определения параметров схем замещения обмоток электрических машин/ М.О. Ильин, Ф.Ф. Котченко // Электричество, №3, 1987.

27. Boldea I. Unified treatment of core losses and saturation in the orthogonal axis model of electric machines/ Boldea I., Nasar S.A.// IEE Proc., 1987. - В 134. No. 6. - Pp. 355-363.

28. Повышение точности измерения сопротивления и температуры обмоток электрических машин под нагрузкой/ Грибакин B.C., Барашев А.Ф., Эйдельман Г.И., Грибакина Г.В. -Владимир, 1988. 10 с. - Рукопись представлена ВНИПТИЭМ. -Деп. в Информэлектро, 23.06.88.

29. А.С. №1295347 СССР, G01R31/34. Способ определения активного, индуктивного сопротивлений и ЭДС асинхронного двигателя по высшим гармоникам/ С.И. Кутузов, Н.Г. Широков (СССР).- №3927765/24-07. Заявлено 07.03.87. Бюл. №9.

30. А.С. №1372259 СССР, G01R31/34. Способ определения активных и индуктивных сопротивлений рассеяния обмотки ротора асинхронного двигателя/ Г.Г. Рогозин, Ю.И. Печуркин, Н.Г. Пятлина, В.И. Алексеев (СССР).- №4092032/24-07. Заявлено 07.02.88. Бюл. №5.

31. А.С. №1038893 СССР, G01R31/34. Устройство для определения динамических индуктивных сопротивлений обмоток электрических машин переменного тока/ Г.Г. Рогозин, И.П. Заболотный, Г.Л. Баранов (СССР).- №3387451/24-07. Заявлено 30.08.83. Бюл. №32.

32. Amuliu В.P. Induction motor parameter identification from operating data for electric drive applications/ Amuliu B.P., Ali K.// 18th Digital Avionics Systems Conference, St. Louis, Missouri, October 1999.

33. Toliyat H.A. A Method for Dynamic Simulation and Detection of Air-Gap Eccentricity in Induction Machines/ Toliyat H.A., Arefeen M.S., Parlos A.G.// IEEE Transactions on Industry Applications, Vol. 32, No. 4, July/August 1996. Pp. 910-918.

34. Величко Г.В. Метод идентификации параметров асинхронных трехфазных двигателей ориентированных на использование в автоматизированном электроприводе// Автоматизация и управление в машиностроении. 2000. № 11. - С. 22-28.

35. Kataoka Т. A new method of determining the equivalent circuit parameters and predicting the steady state performance of inverter fed induction motors// Conf. Rec. IEEE Ind. Appl. soc. 1988.

36. Krynke M. Identificacja wspolczynnikow modelu matimatic-znego silnika indukcyjnego na podstawie doswiadczalne wyznaczonej charakterystyki/ Krynke M., Jezierski A.// Subszae Optim. Zautomatyc. 1983. No. 7. - Pp. 28-40.

37. A.C. №1802347 СССР, G01R31/34. Устройство для определения параметров асинхронного электродвигателя/ Д.А. Алешин, Е.К. Ещин, B.JI. Иванов (СССР).- №928795/22. Заявлено 18.04.91. Опубл. 15.03.93. Бюл. №10.

38. А.С. №1468211 СССР, G1R31/34. Устройство для определения параметров асинхронных электродвигателей/ Е.К. Ещин, B.JI. Иванов, В.Г. Власов, Д.А. Алешин, М.А. Тынкевич (СССР).- №4184538/22. Заявлено 15.07.92. Бюл. №26.

39. Алешин А. Д. Разработка высокопроизводительного комплекса оценки качества асинхронных электродвигателей: Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Кемерово, 1997. 173с.

40. Moons С. Parameter Identification of Induction Motor Drivers/ Moons C., Moor De.B.// Automatica, vol. 31, № 8, 1995. -Pp. 1137-1147.

41. Carces L. Parameter adaption for the speed-controlled static AC drive with squirrel-cage induction motor// IEEE Transaction on Industry Applications. Vol 1A, No. 2, pp. 173-178. Mar-Apr 1980.

42. Ohtani Т. Torque control using the flux derived from magnetic energy in induction motor driven static converter// Conference record. International Power Electronics Conference. Tokyo. March, 1983, pp. 696-707.

43. High performance AC motor speed control system using GTO converters/ Okuyama Т. и др.// Conference record. International Power Electronics Conference. Tokyo. March, 1983, pp. 720-731.

44. Marino R. Adaptive input-output linearizing control of induction motors/ Marino R., Peresada S., Valigi P.// IEEE Trans. Automat. Contr., vol. 38, 1993, pp. 208-221.

45. Munoz-Garcia A. A new induction motor open-loop control capable of low frequency operation/ Munoz-Garcia A., Lipo T.A., Novotny D.W.// IEEE Industry Applications Society Annual Meeting. New Orleans. Lousiana. October 5-9. 1997.

46. Holtz J. Sensorless speed and position control of induction motors// 27th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, IECON, Denver/Co, Nov. 29 Dec. 2, 2001.

47. Bellini A. Adaptive control with parameter estimation for induction motor drives/ Bellini A., Figalli G.// Control Eng. Practice, Vol. 3, No. 2, 1995. Pp. 181-188.

48. Takayoshi Matsuo A rotor parameter identefication scheme for vector controlled induction motor drives/ Takayoshi Matsuo, Thomas LipoA.// IEEE Trans. Ind. Appl., 1985, 21, №3. -Pp.624-632.

49. Hu J. Adaptive control of induction motor systems despite rotor resistance uncertainty/ Hu J., Dawson D.M.// Automatica. Vol. 32. 1996. No. 8. Pp. 1127-1143.

50. Hidehiko S. Secondary resistanse identification of an induction-motor applied model reference adaptive sistem and its characteristics/ Hidehiko S., Oznins T.// IEEE Trans, and Appl., 1987, 23 № 2. Pp. 296-303.

51. Cecati C. On-Line Identification of Electrical Parameters of the Induction Motor Using RLS Estimation/ Cecati C., Rotondale N.// IECON'98, Aachen, Sept. 1998. Pp. 2263-2268.

52. Perez T. Induction motor parameter and state estimation using nonlinear observers/ Perez Т., Gomez J.C., Junco S.// Latin American Append Research. Vol. 30, 2000. No.2.

53. Динамический метод определения параметров модели асинхронного двигателя/ Ванг Ю. и др.// Conf. Prec. IEEE Southeastcon 82. New-York, U.S.A. 1982. Pp. 430-438.

54. Orlowska-Kowalska T. Application of exiended Luenberger observer for flux and rotor time-constant estimation in induction motor drivers// IEE Proc. D. .-1989 .- 136 №6.

55. Stephan J. Real-time estimation of the parameters and fluxes of induction motors/ Stephan J., Bodson M., Chiasson J.// IEEE Trans. Ind. Appl., vol. 30, No.3, 1994, pp. 746-758.

56. Zein I. An extended Kalman filter and an appropriate model for the real-time estimation of the induction motor variables and parameters/ Zein I., Loren L., Forgez C. // http://www.utc.fr/lec/publications/articles/IASTEDMEC0200I.pdf.

57. Ключев В.И. Теория электропривода М.: Энергоатомиздат, 1985. - 560с.

58. Bose В.К. Quasi-fuzzy estimation of stator resistance of induction motor/ Bose B.K., Patel N.R.// IEEE Transaction on Power Electronics, Vol. 13, No. 3, May 1998. Pp. 401-409.

59. Kanellakopoulos I. An extended direct scheme for robust adaptive nonlinear control/ Kanellakopoulos I., Kokotovic P.V., Marino R.// Automatica, vol. 27, 1991, pp. 247-455.

60. Adaptive regulation of nonlinear system with unmodeled dynamics/ Taylor D.G., Kokotovic P.V., Marino R., Kanellakopoulos I.// IEEE Trans. Automat. Contr., vol. 34, 1989, pp. 405-412.

61. Indirect techniques for adaptive input-output linearization of nonlinear systems/ Teel A., Kadiyala R., Kokotovic P.V., Sastry S.S.// Int. J. Control, vol. 53, 1991, pp. 192-222.

62. Kabzinski J. Adaptive nonlinear controller for a current-controlled induction motor/ Kabzinski J., Wasiak G., Woznak P.// Control Eng. Practoce, Vol. 4, 1996. No. 5. - Pp. 713-719.

63. Каширских В.Г. Определение кривой намагничивания асинхронного электродвигателя по результатам испытания на холостом ходе / В.Г. Каширских, В.М. Завьялов, Д.В. Соколов // Вестник КузГТУ, 2002. №2. С. 14-16.

64. Хилленбранд Ф. Метод определения частоты вращения и потока ротора асинхронного электродвигателя посредством измерения только величин на клеммах// IFAC Contr. Power Electron, and Elec. Drives, 3. 1984; 1983. Pp. 55-62.

65. Liu J. Speed estimation of induction motor using a nonlinear identification technique/ Liu J., Kung I., Chao H.// Proc. Natl. Sci. Counc. ROC(A) Vol. 25, No. 2, 2001. Pp. 107-114.

66. Ouhrouche M.A. Estimation of speed, rotor flux and rotor resistance in cage induction motor using the EKF algorithm// International Journal of Power and Energy Systems 2002. Pp. 1-20.

67. Son Y.C. Sensorless field orientation speed control of induction motor using electrical saliency/ Son Y.C., Sun S.K.// http://eepel.snu.ac.kr/~vince/paper/master.pdf.

68. Bottura C.P. A parameter space approach for state space induction machine modeling and robust control// SBA Controle & Automatcao. Vol. 11, no.02/ Mai., Jun., Agosto de 2000. Pp.128134.

69. Chen Y. Embedded DSPs bring cost-effective high-performance solutions to appliance control// Electronic Engineering Times. 2 apr. 2001. Pp. 78-82

70. Transaction of the Institute of Electrical Engineers of Japan//Vol. 120, No. 10, 2000, pp.1165-1170.

71. Stabbler M. Sensorless control algorithms for AC motors/ Stabbler M., Jonsson R.// PCIM Europe 10/2000.

72. Holtz J. Methods for Speed Sensorless Control of AC Drives; in K. Rajashekara (Editor) "Sensorless Control of AC Motors"// IEEE Press Book, 1996. Pp. 1-6.

73. Системы управления асинхронными двигателями, питающимися от инвертора, со схемой оценки мгновенной частоты скольжения/ Nabae А. и др.// IEEE PESC'82 Power Electron Spec. 13th ann conf. Cambridge.-1982. C. 322-327.

74. Дарьенков А.Б. Бездатчиковая система векторного управления с ориентацией по вектору потокосцепления ротора/ А.Б. Дарьенков, В.В. Марков, В.Г. Титов // Электротехника, №5, 2000.- С. 1-4.

75. Restrepo J. Speed Measurement of AC machines using the Instantaneous Power Spectrum (IPS)// Proceedings of the International Conference on Signal Processing, Applications & Technology (ICSPAT), Boston, USA, Octubre 1996. Pp 1248 - 1252.

76. Донской H.B. Мультипроцессорная система управления асинхронным двигателем с ориентацией по вектору потока/ Н.В. Донской, В.И. Вишневский // Электротехника, 2001. -№2. С. 41-43.

77. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Оценивание параметров и состояния.-М.: Мир, 1975.687 с.

78. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А.А. Красовского.-М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987.-712 с.

79. Круглов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / В.В. Круглов, В.В. Борисов.- М.: Горячая линия Телеком, 2001. 382 с.

80. Digital Avionics Systems Conference, 1999. Proceedings. 18th Volume: 2 Date: 1999.

81. Rasmus К. Ursem. Parameter Identification of Induction Motors using Stochastic Optimization Algorithms / Applied Soft Computing, 13th August, 2003.

82. Pui Yan Chung. Parameter Identification for Induction Machines by Continuous Genetic Algorithms / ANNIE 2000 Conference St. Louis, MO, November 5 8, 2000.

83. Завьялов В. M. Оперативная оценка параметров и состояния асинхронных электродвигателей в составе регулируемого электропривода: Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Кемерово, 2003. 152с.

84. Копылов И.П. Математическое моделирование электрических машин : Учеб. для вузов. М.: Высшая, школа., 2001. -327 с.

85. Янг С. Алгоритмические языки реального времени: конструирование и разработка: Пер. с англ.-М.:Мир, 1985.-400 с.

86. Ковач К.П. Переходные процессы в машинах переменного тока/ К.П. Ковач, И. Рац M.-JI., Госэнергоиздат, 1963. - 744с.

87. Сипайлов Г.С. Математическое моделирование электрических машин / Г.С. Сипайлов, А.В. JIooc.-M.: Высшая школа, 1980.-176 с.

88. Петров Л.П. Управление пуском и торможением асинхронных электродвигателей.-М.: Энергоатомиздат, 1981.184 с.

89. Применение методов нейронных сетей и генетических алгоритмов в системах управления электроприводами /Электротехника, 1999.-№5. С. 2-5.

90. Горбань А.Н. Нейронные сети на персональном компьютере/ А.Н. Горбань, Д.А. Россиев. Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН. 1996.-276с

91. Harris Drucker, Yann Le Cun, Improving Generalization Performance Using Backpropagation / IEEE Transactions on Neural Networks, Vol.3, N5, 1992, pp.991-997.

92. Joachim Holtzz. Drift and Parameter Compensated Flux Estimator for Persistent Zero State Stator Frequency Operation of Sensorless Controlled Induction Motors / IEEE Transactions on Industry Applications, 2003.

93. Nik Rumzi. HIGH PERFORMANCE DIRECT TORQUE CONTROL INDUCTION MOTOR DRIVE UTILISING TMS320C31 DIGITAL SIGNAL PROCESSOR / Digital Signal Processing Solutions, 22.04.2000.

94. Bimal K. Bose. Quasi-Fuzzy Estimation of Stator Resistance of Induction Motor / IEEE TRANSACTIONS ON POWER ELECTRONICS, VOL. 13, NO. 3, MAY 1998.

95. E.M. Коварский. Испытание электрических машин / Е.М. Коварский, Ю.И. Янко М. Энергоатомиздат, 1990 - 320с.:ил.

96. А.Б. Сергиенко. Цифровая обработка сигналов / СПб.:Питер, 2003.-608 с.

97. Численные методы / Н.И. Данилина, Н.С. Дубровская, О.П. Кваша и др. М:. Высшая школа, 1976. - 386 с.

98. Каширских В.Г. Определение в реальном времени активного сопротивления и потокосцепления ротора асинхронного двигателя при его работе в установившемся режиме / В.Г. Каширских, В.М. Завьялов // Вестн. КузГТУ. 2003. - №1. -С. 21-24.