I nte rna t io na l J o urna l o f   P o w er   E lect ro nics   a nd   Driv Sy s t e m   ( I J P E DS )   Vo l.   8 ,   No .   1 Ma r ch   2 0 1 7 ,   p p .   1 47 ~ 155   I SS N:  2 0 8 8 - 8 6 9 4 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j p ed s . v8 i 1 . p p 1 4 7 - 155          147       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JP E DS   A Robus t  EK B a sed Speed Es ti ma tor a nd   Fu zz y  Opti m i z a tion  Techniqu e  f o r S e nso rless  Inductio n Mo tor Drives       M o ha na   L a k s h m i J . 1 Su re s h H .   N. 2   1 - 2 De p a rtm e n o f   El e c tri c a &   El e c tro n ics   En g i n e e rin g ,   M a ln a d   Co l leg e   o f   En g in e e rin g ,   Ha ss a n   -   5 7 3 2 0 2 ,   I n d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Oct   02 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   Dec   0 8 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   Dec   18 ,   2 0 1 6       T h e   sp e e d   e sti m a ti o n   tec h n iq u e   o in d u c ti o n   m a c h in e h a b e c o m e   a     non - tri v ial  tas k .   F o e stim a ti n g   th e   sp e e d   o f   a n   in d u c ti o n   m o to r   p re c ise l y     a n d   a c c u ra tely   a n   o p ti m u m   st a te  e sti m a to is  n e c e ss a r y .   T h is  p a p e r   d e a ls  w it h   th e   p e rf o rm a n c e   a n a l y sis  o f   in d u c ti o n   m o to d riv e u sin g   a   re c u rsiv e ,   o p ti m u m   sta t e   e sti m a to r.   T h is  t e c h n iq u e   u se a   f u ll   o rd e sta te  sp a c e   Ex ten d e d   Ka lm a n   F il ter  (EKF m o d e w h e re   th e   ro to r   f lu x ,   r o to r   sp e e d   a n d   sta to c u rre n ts  a re   e stim a ted .   A   m a jo c h a ll e n g e   w it h   in d u c ti o n   m o to o c c u rs  a v e r y   lo w   a n d   a n e a z e ro   sp e e d .   In   su c h   c a se s,  in f o r m a ti o n   a b o u th e   ro to r   p a ra m e ters   w it h   re sp e c to   sta to r   sid e   b e c o m e   u n o b se rv a b le  w h il e   u sin g   th e   s y n c h ro n o u sly   ro tatin g   re f e re n c e   f ra m e .   T o   o v e r c o m e   th is  lo st  c o u p li n g   e ffe c t,   EKF   o b se rv e r   li n e a rize t h e   n o n - l in e a p a ra m e ter  in   e v e r y   sa m p li n g   p e rio d   a n d   e stim a te th e   sta tes   a n d   m a c h in e   p a ra m e ter si m u lt a n e o u sly .   T h e   p ro p o se d   a lg o rit h m   is  tu n e d   to   o b tai n   lea st  e rro in   e sti m a ted   s p e e d .   A n y   e rro f o u n d   is  f u rt h e o p ti m ize d   u sin g   a   n o n - li n e a f u z z y   c o n tro l l e to   o b tai n   im p ro v e d   p e rf o r m a n c e   o f   th e   d riv e .   K ey w o r d :   A d ap tiv e   f u zz y   b ased   v ec t o r   c o n tr o l   E x ten d ed   k al m a n   f ilter   Fu ll  o r d er   s tate  m o d el   Co p y rig h ©   201 7   In s t it u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Mo h an L ak s h m i J . ,     Dep ar t m en t o f   E lectr ical  &   E l ec tr o n ics  E n g ieer i n g ,   Ma ln ad   C o lle g o f   E n g i n ee r in g ,   Hass a n ,   I n d ia  -   573202.   E m ail:  m o h a n a2 0 2 4 @ g m ail. c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   I n d u ctio n   m ac h i n es  ar m o r r u g g ed ,   co m p ac t,  ch ea p   a n d   r eliab le  w h e n   co m p ar ed   to   o th er   m ac h in e s .   Vec to r   co n tr o lled   in d u ctio n   m o to r   d r iv es  o u p er f o r m s   o t h er   d r iv es  b ec au s e   o f   h i g h   tr an s ien t   ca p ab ilit y ,   in cr ea s ed   s p ee d   r a n g a n d   lo w er   r o to r   in er tia.   S en s o r l es s   co n tr o m e th o d s   ar m ak in g   ex ce lle n i n   th m o s t   r ec en t   y ea r s   b ec a u s e   o f   th eir   lo w   co s t   a n d   g r ea ter   r eliab ilit y   w it h o u t   m o u n tin g   p r o b lem s   [ 1 ] .   Sp ee d   esti m atio n   m et h o d s   ar b ein g   u s ed   th at  a v o id   th s p ee d   m ea s u r e m en s et u p   th er eb y   r ed u cin g   t h h ar d w ar e   co m p le x it y   a n d   m ai n te n an ce   r eq u ir e m en ts .   T h er ar e   s ev er al  s p ee d   esti m a tio n   tech n iq u e s   d is cu s s ed   in   th e   liter atu r th a t a r u s ed   to   esti m ate  t h s p ee d   u s i n g   d if f er en t   m ac h i n p ar a m eter s .   A   r ec en ef f o r o n   th r esear c h   f r o n i s   o n   s e n s o r les s   s p ee d   esti m at i o n   t h at  h a s   b ee n   d o n f r o m   th e   m ea s u r e m e n o f   s tato r   v o lta g es,  p h a s c u r r en ts   an d   f r eq u en c y   u s i n g   s e v er al  tec h n iq u es  an d   al g o r ith m s .   T ec h n iq u es   f o r   o b tai n in g   s p e ed   in f o r m atio n   o f   a n   i n d u ct io n   m o to r   ar b ased   o n   s lip   f r eq u en c y   ca lc u latio n   [ 2 ] ,   M o d el  R ef er en ce   A d ap ti v S y s te m   ( M R A S)  [ 3 ]   is   a n   A d ap ti v Ob s er v er   ( A O)   [ 4 ] ,   w h er th s a m e   p ar am eter   is   ca lcu lated   b y   u s i n g   an   i n d ep en d en t   v ar iab le  th at  is   to   b es ti m a ted   an d   th e   o t h er   is   a n   d ep en d en t   v ar iab le.   C o m p r e h en s i v r ep o r ts   o n   s e n s o r les s   d r iv e s   o b t ain ed   t h r o u g h   m o d el  b ased   esti m atio n   f ai led   to   ass u r p er m an e n s tab ilit y   o f   t h d r iv [ 5 ] - [ 8 ] .   Mo r eo v er ,   th elec tr ical  d r iv es  ar q u ite  s e n s it iv f o r   ch a n g es  o cc u r r in g   in   eq u iv a len c ir cu it   p ar am eter s   o f   t h m o to r .   T h ese  er r o r s   in   p ar a m eter   c h an g es   d eg r ad th s p e ed   h o ld in g   c h ar ac ter is tic s   o f   t h d r iv e.   Ma n y   o t h er   clo s ed   lo o p   m et h o d s   f o r   s p ee d   esti m at io n   s u c h   a s   r o to r   f lu x   d er iv ativ [ 9 ] - [ 1 0 ] ,   s tato r   v o ltag es  [ 1 1 ] ,   m o d if ied   s tato r   m o d el  [ 1 2 ] ,   f u ll  o r d er   o b s er v er   [ 1 3 ] - [ 1 4 ] ,   r ed u ce d   o r d er   o b s er v er   [ 1 5 ] - [ 1 6 ] ,   Ka l m a n   F ilter   o b s er v er   [ 1 7 ] ,   s lid in g   m o d o b s er v er   [ 1 8 ] - [ 2 0 ] .   Few   s e n s o r less   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   IJ PEDS    Vo l.   8 ,   No .   1 Ma r ch   2 0 1 7     1 4 7     155   148   m et h o d   d o n r el y   o n   v o ltag an d   cu r r en m ea s u r e m e n t.  T h e y   in cl u d ar tific ial  i n telli g en ce   tech n iq u es  b ase d   o n   n eu r al  n e t w o r k s   [ 2 1 ] - [ 2 2 ]   ag ain s v ar iatio n   i n   p ar a m et er s .   T h er ar v ar io u s   o n lin e   Sp ee d   esti m a tio n   tech n iq u es  s u c h   a s   Sp ee d   ad ap tiv f lu x   o b s er v er   [ 2 3 ] .   I n   s ig n al  b a s ed   m et h o d   th s i g n als   ar in j ec ted   o n   th e   m o to r .   T h is   h as  ad v er s e f f e cts  o n   t h d y n a m ic s   t h at  r eq u ir ad d itio n al  h ar d w ar co m p o n en f o r   s i g n al   in j ec tio n .   P ar am eter   est i m a tio n   co n s i s ts   o f   L u e n b er g   o b s er v er   an d   ad ap tiv o b s er v er s .     Fo r   lo w er   o r d er   m ac h i n p ar a m eter s   th e   esti m atio n   tec h n i q u u s i n g   MR AS  w a s   co n s id er ed   as  th e   m o s s i m p le s a n d   co n v e n ie n m et h o d .   E s ti m at in g   p ar a m eter s   is   d i f f icu l tas k ,   esp ec iall y ,   w h e n   th s y s te m s   ar lar g e.   E s t i m a tin g   lar g n u m b er   o f   p ar a m eter s   b ec o m e s   co m p u tatio n all y   e x p en s iv e   an d   th m o d el  b ased   ap p r o ac h   ca n   n o   lo n g er   b ad o p ted   f o r   s p ee d   esti m atio n   e s p ec ial y   i n   h ig h   p er f o r m a n ce   d r iv es.  T h is   h as  led   t o   th d ev elo p m en t   o f   n e w   tec h n iq u es i n   o r d er   to   id en ti f y   th e   p ar a m eter s   t h at  a f f ec t t h d y n a m ic  p er f o r m an ce   o f   th m ac h in e.   T h E KF  is   s to ch asti c   s tate  o b s er v er .   T h f u n ctio n   o f   t h i s   o b s er v er   i s   to   li n e ar ize  th n o n li n ea r   p ar am eter   i n   ev er y   s a m p lin g   p er io d .   T h E KF  h as  th ab ili t y   to   es ti m ate  t h s tate s   an d   m ac h in p ar a m eter s   s i m u lta n eo u s l y   i n   d y n a m ic   p r o ce s s .   T h is   is   u s e f u f o r   b o th   co n tr o an d   d iag n o s i s   o f   t h p r o ce s s   [ 2 4 ] .   An al y s i s   o n   o b s er v ab ilit y   o n   6 th   o r d er   d is cr ete  ti m e   m o d el  b ased   o n   6 th   o r d er   d is cr ete  ti m E x te n d ed   Kal m a n   Fil ter   d is cu s s e s   th co n v er g e n ce   o f   s p ee d   d u r in g   tr a n s ie n t c o n d itio n s   [ 2 5 ] .   T h E KF  i s   a   s u b o p ti m al  co n t r o ap p r o ac h   w h er f ast   p ar am eter   e s ti m atio n   is   n o n - tr i v i al  tas k   a n d   th p ar a m eter s   ev o l v w i th   ti m as  in   r ea ti m ap p licatio n s .   R ec e n tl y ,   f u zz y   lo g ic  b as ed   tech n iq u e s   h av e   g ain ed   w id atte n tio n   in   co n tr o ap p licatio n s .   I n   h i g h   p er f o r m a n ce   d r iv ap p licatio n s   d esira b le  co n tr o in   b o th   tr an s ien t   an d   s tead y   s tate   co n d itio n s   h a v to   b p r o v id ed   ev en   w h e n   t h p ar a m eter s   an d   th e   lo ad   o f   t h e   m o to r   ar v ar y in g .   He n ce ,   t h e   co n tr o s tr ate g y   d ev elo p ed   f o r   h i g h   p er f o r m a n ce   d r iv e s   m u s b ad ap tiv a n d   r o b u s t.  T h n e u r al  n et w o r k   b a s ed   v ec to r   co n tr o h as  b ee n   a b le  to   p r o d u ce   b etter   r esu lts   b u r eq u ir es   r ig o r o u s   o f f li n tr ai n i n g   p r o ce s s   [ 2 6 ] .   T h f u zz y   lo g ic  co n t r o te ch n iq u h a s   b ee n   a n   ac ti v e   r esear ch   to p ic  in   au to m at io n   an d   co n tr o en g in e er in g   a n d   h as  b ee n   ap p lied   to   elec tr ic  d r iv es  to   d ea w it h   t h e   n o n li n ea r ities   a n d   u n ce r tai n tie s   o f   t h co n tr o l s y s te m   [ 2 7 ] .     T h m ai n   o b j ec tiv o f   th e   p r o p o s ed   s tr ateg y   is   to   d esi g n   r o b u s s p ee d   es ti m ato r   an d   o p t i m izatio n   m ec h a n i s m   u s i n g   an   ad ap ti v f u zz y   lo g ic  co n tr o ller .   T h E KF  n o o n l y   est i m a tes  t h s p ee d ,   it  also   m o n ito r s   an d   tr ac k s   th p ar a m e ter   v ar ia tio n s .   T h d is cr etize d   m o d el  o f   I is   u s ed   f o r   th i s   p u r p o s t o   tr ac k   th c h an g e s   in   p ar a m eter s   o v er   ti m a n d   r esp ec tiv co n tr o a n d   m o n ito r in g   p r o ce s s   is   ca r r ied   o u t.  F u r th er   w o r k   ai m s   i n   s en s o r less   s p ee d   co n tr o u s in g   F u zz y   b ased   s p ee d     r eg u la to r .     T h w o r k   p r o p o s ed   p r esen ts   a n   i m p r o v i s ed   s p ee d   r eg u latio n   p er f o r m an ce   u n d er   tr an s ie n a n d   s tead y   s tate  u n ce r tai n ties   ca u s ed   b y   v ar iatio n s   i n   lo ad   to r q u an d   s p ee d   r ev er s als.       2.   DIS CR E T I Z E S T A T E   M O DE L   O F   I ND UCT I O M O T O R   A   d y n a m ic  elec tr ical  m o d el  f o r   th r ee - p h a s i n d u ctio n   m o to r   h as  f o u r   s ta te  v ar iab les,  n a m el y ,   th e   s tato r   cu r r en t s   i n   t h d ir ec an d   q u ad r atu r ax is   ( i ds ,   i qs )   an d   th r o to r   f l u x e s   ( Ф dr ,   Ф qr ) .   An   ex ten d ed   i n d u ctio n   m o to r   m o d el  r es u lt s ,   i f   t h e   r o to r   s p ee d   is   i n cl u d ed   as  a n   ad d itio n al  s tate  v ar iab le.   T h d i s cr etize d   ex te n d ed   m o d el  i s   as o b tain ed   f r o m   eq u atio n s   ( 1 )   to   ( 4 ) .     X (         )   = A         ̂         + B   (     )                                                                                     ( 1 )                                                                                                                                                    ( 2 )     w h er e,           ̂         [                                                                                               ]                                ( 3 )                 [                                                 ]     ( 4 )                 [                                                 ]                                                                                   ( 5 )     w h er e,     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J PEDS     I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       A   R o b u s t E K F   B a s ed   S p ee d   E s tima to r   a n d   F u z z Op tim iz a ti o n   Tech n iq u fo r   . . . .   ( Mo h a n a   La ksh mi  J. )   149   A   [                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     ]                                                     ( 6 )     B   [                                                               ]                                                                                                              ( 7 )     C   [                                                     ]                                                                                        ( 8 )     B u t,  f o r   an   I M,   th v al u es  o f   R r ,   R s ,   L r ,   L s ,   L m   a n d   ω r   ar e   co n s tan t.  Hen ce   t h s ta te  m a tr ix ,   in p u t   m atr i x   an d   o u tp u m atr i x   w ill  b co n s tan m atr ices.       3.   P ARAM E T E R   E ST I M AT I O N   USI N G   E X T E N DE D   K AL M AN   F I L T E R   T h E KF  is   r ec u r s i v al g o r it h m   th at   u s es  s er ie s   o f   m ea s u r e m en ts   o b s er v ed   o v er   ti m a n d   p r o d u ce s   esti m ates  o f   u n k n o w n   v ar iab les  t h a te n d s   to   b m o r p r e cise  t h an   th o s e   b ased   o n   s i n g le   m ea s u r e m e n alo n e.   T h co n v en t io n al  co n tr o ller   ass u m es t h m o d el  to   b lin ea r   [ 2 6 ] - [ 2 7 ] .               Fig u r 1 .   Mo d el  o f   E KF       T h alg o r ith m   i s   b ased   o n   T ay lo r s   e x p an s io n   o f   n o n - lin ea r   f u n ctio n s .   I is   in t u iti v e   an d   co m p u tatio n all y   ef f icie n t.  A c cu r ate  p ar a m eter   esti m atio n   b ec o m e s   es s en t ial  f o r   an y   m o d el  b ased   s i m u latio n ,   C o n tr o an d   o p ti m izatio n .     T h E KF  u s e s   th d is cr etize d   m at h e m a tical  m o d el  o f   th m ac h in e,   th s tato r   cu r r en ts   a n d   r o to r   f lu x es  f o r   s p e ed   esti m atio n .   T h m o d el  o f   E KF  o b s er v er   u s ed   f o r   p ar am eter   esti m at io n   is   d ep icted   in   Fi g u r 1 .   T h s y s te m   co n s is t s   o f   p lan t   w h o s p ar a m eter s   ar to   b esti m ated .   T h s tate   i s   d ef in ed   b y   x   a n d   th co v ar ia n ce   m atr i x   is   o b tain ed   as  p .   Fo r   v ar io u s   w o r k i n g   c o n d itio n s   o f   th m ac h i n e,   th e   p ar am eter s   o f   x   a n d   p   ar u p d ated .   T h s tate  is   p r o p ag ated   f r o m   t k - 1   to   t k   u s i n g   m o d el  eq u atio n s .   C o v ar ian ce   m atr i x   is   p r o p ag ated   u s i n g   ta n g en t l in ea r   o p er ato r   an d   its   ad jo in t.     Fig u r 1   r ep r esen ts   th co n ti n u o u s   t i m m o d el  w it h   p ar a m et er s   au g m e n ted   s tate s   as:       ̇                         ( 9 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   IJ PEDS    Vo l.   8 ,   No .   1 Ma r ch   2 0 1 7     1 4 7     155   150     ̇                                 ( 1 0 )                                                                               ( 1 1 )     T h d is cr ete  ti m u p d ates o f   s t ates a n d   p ar a m eter s   at  ti m t k   ar tak en   as:       ̇ ̂                                                          ( 1 2 )       ̇                   ̂                                  ̂                     ( 1 3 )     T h er r o r   esti m atio n   i s   o b tain e d   f r o m                                             ̂                                           ( 1 4 )     E s ti m a tio n   er r o r   co v ar ian ce   m atr ix   is   g iv e n   b y ,                                          ̂         ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ ̅                                      ̂         ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ ̅                 ( 1 5 )     T h g ain   o f   t h Kal m an   f ilter   i s   ca lcu lated   as:                                 ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ ̅                      ̂         ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ ̅                                             ( 1 6 )     T h f in al  Up d atio n   i n   p ar a m et er s   is   o b tain ed   f r o m :                   ̂               ̂         ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ ̅                                       ( 1 7 )                                 ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ ̅                                                                                  ( 1 8 )     I n   th e   m et h o d o lo g y   p r o p o s ed ,   th es ti m a to r   is   d ev elo p ed   w it h   t h m ea s u r ed   d ir ec an d   q u ad r atu r ax es  s tato r   cu r r en t,  d ir ec a n d   q u ad r atu r ax es   s tato r   f lu x   a n d   th r ef er e n ce   s p ee d   to   b u s ed   as  s tate  v ar iab les   to   esti m ate  t h r o to r   s p ee d .   I n   th is   p ap er ,   th s en s iti v it y   to   m o to r   p a r am eter   w it h   r esp ec to   th E KF  esti m ates   is   an a l y ze d   u s i n g   Ma tLa b /S i mu lin k .   T h s i m u latio n   r esu lt s   ar p r esen ted   f o r   th s en s o r less   d r iv s y s te m   u n d er   d if f er en t o p er atin g   co n d itio n s .   T h s tate  esti m ates a r o b tain e d   b y   t h E KF a lg o r it h m   in   t h f o llo w in g   s tep s :   Step   1 P r e d ictio n   o f   th s tate  v ec to r :   T h s tate  v ec to r   i s   p r ed icted   at  th s a m p l in g   i n ter v a (         ) .   I is   o b tain ed   f r o m   t h i n p u t   v e cto r   U   ( k )   an d   s tate  v ec to r     ̂ (     ) .                                   ̂                                     ( 1 9 )     T h v alu es o f   m atr ice s   A ,   B ,     ̂           an d               ar o b tain ed   f r o m   eq u atio n s   ( 3 ) ,   ( 5 ) ,   ( 6 )   &   ( 7 )   r esp ec tiv el y .         Step   2 : Co v ar ian ce   es ti m atio n   o f   p r ed ictio n :   T h co v ar ian ce   m atr i x   is   ca lc u lated   f r o m   eq u atio n   9                            [               ]           [      [               ] ]            ( 2 0 )       T h co v ar ian ce   m atr ix   h a s   t h e   o r d er   o f   5 x 5 .   T h ter m s   i n   E q n .   ( 2 0 )   ca n   b r ep r esen ted   b y   g r ad ien t   m a tr ix   f   as:   W h er e,   f   is   th g r ad ien m a tr ix .          [               ]                                           ( 2 1 )     w h er e,   X =X * (         )         Step   3 : Co m p u ti n g   th Ka l m a n   f i lter   g ai n :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J PEDS     I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       A   R o b u s t E K F   B a s ed   S p ee d   E s tima to r   a n d   F u z z Op tim iz a ti o n   Tech n iq u fo r   . . . .   ( Mo h a n a   La ksh mi  J. )   151   T h g ain   m atr ix   o f   th Kal m a n   f i lter   co n s i s ts   o f   2   r o w s   an d   5   co lu m n s .   T h g ain   i s   ca lc u lated   as:                                       [      [    ] ]     [      [    ]                 ]   [ [      [    ] ]       ]          ( 2 2 )     Her th p ar a m eter           is   d ef i n ed   as a n o th er   g r ad ie n m atr ix   a s :            [       ]                                                                                                                   ( 2 3 )     w h er e,   X =X * (         )     Step   4:   E s ti m atio n   o f   s ta te  v ec to r :   T h esti m atio n   o f   th s tate  v e cto r   ( co r r ec ted   s tate  v ec to r   esti m atio n )   at  ti m             is   p er f o r m ed   as  f o llo w s :       ̂                                                                                   ( 2 4 )       ̂                                               [                       ̂             ]         ( 2 5 )       Step   5 : E r r o r   co v ar ian ce   m atr i x   T h er r o r   co v ar ian ce   m atr ix   i s   o b tain ed   f r o m       ̂                                                 [      [    ] ]                              ( 2 6 )           Step   6 : P ar am eter   Up d atio n :   Su b s ti tu te  t h v alu f o r   k   as:                                                                                            ( 2 7 )     T h alg o r ith m   is   u p d ated   w i t h   th ab o v v alu e s   an d   an   it er ativ m o d if ica tio n   o f   th c o v ar ian ce   m atr i x   is   d ev elo p ed   to   o b tain   t h m o s ac c u r ate  e s ti m ati o n   o f   t h s tates.   A   f aster   tr an s ie n r esp o n s i s   o b tain ed   th r o u g h   p r o p er   tu n in g   o f   t h m atr ice s   Q   &   R .   T h alg o r it h m   d escr ib ed   ab o v ca n   b u s ed   f o r   t h e   s p ee d   esti m atio n   o f   in d u ct io n   m o to r   u n d er   b o th   s tead y   s tate   an d   tr an s ien co n d itio n s .   T h esti m ated   s p ee d   is   co m p ar ed   w it h   th ac t u al  s p ee d   an d   th er r o r   is   g iv e n   to   t h P I - Fu zz y   co n tr o ller   w h ic h   p r o d u ce s   t h r eq u ir ed   to r q u r ef er en ce .   Fro m   t h e s t i m ated   s p ee d   an d   t h to r q u r ef er en ce ,   t h d ir ec a n d   q u ad r atu r a x es  r e f er en ce   cu r r en ts   ar ca lcu lated   an d   f e d   to   th E KF  esti m ato r ,   g iv i n g   an   o u tp u o f   t h esti m ated   s p ee d   o f   th m o to r .   T h co n tr o an d   m o n it o r in g   o f   th s p ee d   u n d er   n o   lo ad   an d   lo ad ed   c o n d itio n s   is   o b tai n ed   f r o m   an   ad ap tiv e   f u zz y   lo g ic   co n tr o ller .   T h p r o p o s ed   f u zz y   co n tr o ller   ac ts   a s   s p ee d   r eg u lato r   an d   r eg u la tes  t h s p ee d   to   t h e   r eq u ir ed   v alu d ep en d in g   u p o n   th ap p licatio n .       4.   ADAP T I VE   F U Z Z SPE E RE G UL AT O R   A lt h o u g h   t h E KF  al g o r ith m   is   d ev elo p ed   to   p r o d u ce   least  esti m atio n   er r o r s ,   n ee d   f o r   o p tim izin g   th e n tire   co n tr o l s y s te m   p r ev ails .   He n ce ,   a   f u zz y   b ased   s p ee d   r eg u lato r   i s   d e v elo p ed   as i n d icate d   in   Fig u r 2 .     T h in p u t s   to   t h f u zz y   lo g ic  co n tr o ller   ar ch o s e n   as   th e   s p ee d   er r o r   ( k )   a n d   ch a n g in   er r o r   ce   ( k )   a a   s a m p li n g   ti m t s .   B o th   th in p u v ar iab le s   ar ca lcu lated   at  e v er y   s a m p li n g   in ter v al.   T h Ma m ad an p r i n cip le   co n s is tin g   o f   tr ian g u lar   m e m b er s h ip   f u n ctio n   is   s elec ted .    T h s et   o f   f u zz y   r u les r eq u ir ed   to   d im in i s h   t h er r o r   o b tain ed   in   s p ee d   v ar iat io n s   i s   q u o ted   i n   T ab le  1 .   T h lin g u is t ic  v ar iab les  i n   T ab le  I   in d i ca te  th e   f u zz y   r u les   r ep r esen ted   in   th F u zz y   Ass o ciativ Me m o r y   ( F A M) .   Fu zz y   co n tr o r u le  is   r eg ar d ed   as  th e   co r o f   th w h o le   f u zz y   co n tr o l.  T h p r o p o s ed   f u zz y   co n tr o r u le s   ar b ased   o n   t h s tep   r esp o n s o f   co n v e n tio n al  P I   r eg u lato r ,   to g eth er   w it h   t h ch ar ac ter i s t ics  o f   t h v ec to r   co n tr o o f   i n d u ctio n   m o to r .   Her e,   E   an d   C E   r ep r esen t h e   f u zz if ied   v alu e s   o f   er r o r   an d   its   r ate  o f   ch a n g e.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   IJ PEDS    Vo l.   8 ,   No .   1 Ma r ch   2 0 1 7     1 4 7     155   152       Fig u r 2 .   B asic Str u ctu r o f   F u zz y   s p ee d   r eg u lato r       A cc o r d in g   to   t h d if f er en s p ee d   er r o r   ( k )     an d   its   r ate  o f   ch a n g e ,   th p r i n cip les  ab o u t h s el f - ad j u s t m e n t o f   K P     an d   K I   ar li s ted   as f o llo w s :   a.   W h en   e( k )   tak e s   r elativ el y   b ig   n u m b er ,   b ig   n u m b er   s h o u ld   also   b ass ig n ed   to   K P      in   o r d e r   to   ac ce ler ate  th s y s te m   s p ee d   r esp o n s e,   b u K I     m u s tak q u ite  s m a ll  n u m b er   o r   ev en   z er o   in   o r d e r   to   p r ev en t i n teg r al  s atu r atio n   an d   d is tin ct  s p ee d   o v er s h o o tin g .   b.   W h en   ( k )    ta k es  m o d er ate  n u m b er ,   K P     m u s tak r elativ el y   s m all  n u m b er   a n d   K I     m u s ta k a   m o d er ate  o n e,   i n   o r d er   to   d ec r ea s th o v er s h o o tin g   a n d   en s u r th s w if t sp ee d   r esp o n s e.   c.   W h en   e   ( k )   ta k es  a   r elati v el y   s m al n u m b er ,   th e   s y s te m   u s u all y   r u n s   i n   s tead y   s tate,   t h u s   m o d er ate  K P     an d   b ig   K I ,   s h o u ld   b ass ig n ed   to   d ec r ea s s tatic  er r o r   an d   en s u r th s tab ilit y   o f   th s y s t e m .   A cc o r d in g   to   t h d i f f er e n s p e ed   er r o r   ( k )    an d   its   r ate  o f   c h an g e,   f u zz y   co n tr o r u le s   o f   K P   an d   K I   at  d if f er e n t state s   ca n   b ac q u i r ed   as sh o w n   i n   T ab le  1       T ab le   1 FA o f   F L C   a s   Fu zz y   Sp ee d   r eg u lato r   C E/ E   NB   NM   NS   ZE   PS   PM   PB   NB   NVB   NVB   NVB   NB   NM   NS   ZE   NM   NVB   NVB   NB   NM   NS   ZE   PS   NS   NVB   NB   NM   NS   ZE   PS   PM   ZE   NB   NM   NS   ZE   PS   PM   PB   PS   NM   NS   ZE   PS   PM   PB   P V B   PM   NS   ZE   PS   PM   PB   P V B   P V B   PB   ZE   PS   PM   PB   P V B   P V B   P V B       5.   SI M UL AT I O N   AN AL Y SI S   AND   RE S UL T S   5 . 1 .   No   L o a d Co nd it io n   T h s en s o r les s   co n tr o o f   in d u ctio n   m o to r   u s in g   E K i s   s i m u lated   o n   Ma t L ab /Si m u li n k   p latf o r m   to   s tu d y   t h v ar io u s   asp ec t s   o f   th s p ee d   esti m ato r   an d   ad ap tiv f u zz y   r eg u lato r .   Fig u r 3   s h o w s   th s p ee d   r esp o n s o b tain ed   u s i n g   E KF   u n d er   n o - lo ad   co n d itio n   f o r   r ef er en ce   s p ee d   o f   5 0 0   r p m .     T h s im u lat io n   r esu lt s h o w s   t h at  t h ac tu a l sp ee d   alm o s t e x ac tl y   f o llo w s   t h e   r ef er en ce   s p ee d .             Fig u r 3 .   E KF sp ee d   esti m atio n   ( ref   [ 0   5 0 0 ]   r p m ,   w it h   t h e   T i m in ter v al  o f   t=  [ 0   1 ]   s   an d   u n d er   n o - lo ad )     Fig u r 4 .   E KF sp ee d   esti m atio n   ( r e [ 0   5 0 0   1 0 0 0 ]   r p m ,   w it h   t h ti m in ter v al  o f   t =   [ 0   1   5 ]   s   an d   u n d er   no - lo ad )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J PEDS     I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       A   R o b u s t E K F   B a s ed   S p ee d   E s tima to r   a n d   F u z z Op tim iz a ti o n   Tech n iq u fo r   . . . .   ( Mo h a n a   La ksh mi  J. )   153   A l s o   f o r   s tep   ch a n g e   in   th r ef er en ce   s p ee d   at  5 0 0   r p m   an d   1 0 0 0   r p m ,   t h r esp o n s e   o b tain ed   f r o m   KF  f o llo w s   n ea r l y   t h s a m r esp o n s as  th r e f er en ce .   T h is   is   ill u s tr ated   in   Fig u r 4 .   An o th er   s i g n i f ican co n tr ib u tio n   o f   th d ev elo p ed   f u zz y   s p ee d   r eg u lato r   is   t h r ed u ctio n   i n   r ip p le  in   th elec t r o m a g n etic  to r q u e.   As  v ec to r   co n tr o s ch e m es  ar s aid   to   p r o d u ce   lar g r ip p le,   t h r ed u ctio n   in   to r q u r ip p le  ca n   b ac h iev ed   to   g r ea ter   ex te n u s i n g   r o b u s t   f u zz y   ad ap ti v co n tr o a s   d ep icted   in   Fi g u r 5 .   Fig u r 6   s h o w s   t h r esp o n s o f   th s p ee d   co n tr o l o b tain ed   u s i n g   E K F d u r in g   s p ee d   ch a n g e s   o v er   d if f er e n t r an g es  u n d er   n o - lo ad .             Fig u r 5 .   E lectr o m a g n etic  to r q u e     Fig u r 6 .   E KF sp ee d   esti m atio n   ( ref   [ 0   7 0 0   1 0 0   8 0 0   2 0 0 ]   r p m ,   w it h   th ti m i n ter v al  o f   t =   [ 0   0 . 5   2   3 . 5   5 ]   s   an d   u n d er   n o - lo ad )             5 . 2 .   P er f o r m a nce  Ana ly s i s   un der   lo a d c ha ng es ( t ra ns ient - co nd it io n)   Si m u latio n   s t u d ies  h a v b ee n   p er f o r m ed   f o r   lo ad   ch an g e s   an d   v ar io u s   s p ee d   r an g es.  T h s i m u lat io n   r esu lt s   s h o w s   th u s o f   t h f u ll  o r d er   o b s er v er   w o r k i n g   ef f icien tl y   e v e n   d u r in g   lo ad   ch an g es  a n d   s p ee d   ch an g co n d itio n s .   W ith   r e f er en ce   s p ee d   o f   5 0 0 r p m   a n d   a   lo ad   o f   3   N - m ,   t h o u tp u t   o b tain ed   f r o m   E K i ex ac tl y   s i m ilar   to   t h at  o b tain e d   f o r   n o - lo ad   co n d itio n ,   as  in   Fig u r 7 .     Un d er   th i s   co n d itio n ,   th E K F e s ti m ato r   g iv e s   t h r esp o n s al m o s n ea r er   to   th r ef er en ce   s p ee d ,   p r o v in g   t h e f f icien c y   o f   t h al g o r ith m .   Fig u r 8   p r ese n ts   t h r esp o n s o b tain ed   b y   t h e s ti m atio n   alg o r ith m   an d   th e   f u zz y   co n tr o ller   f o r   a   ch an g i n   s p ee d   in   t h r an g [ 0   7 0 0   1 0 0   8 0 0   2 0 0 ]   r p m   u n d er   th lo ad   co n d itio n s   o f   [ 0   0 . 7   0 . 1   0 . 8   0 . 2 ]   N - ap p lied   at  th t i m e   in ter v al   o f   [ 0   0 . 5   2   3 . 5   5 ]   s .   E v en   d u r in g   Sp ee d   ch a n g es,  it  i s   s ee n   th at   th e   m ac h i n e   r e m ain s   s tab le  a n d   y ield s   co n s tan t o u tp u t o v er   w id r an g o f   s p ee d   v ar iatio n s .           Fig u r 7 .   E KF sp ee d   esti m atio n   ( ref   [ 0   5 0 0 ]   r p m ,   w it h   t h e   T i m I n ter v al  o f   t =   [ 0   1 ]   s   an d   u n d er   lo ad   o f   3   N - m)   Fig u r 8 E KF sp ee d   esti m atio n   ( ref   [0   7 0 0   1 0 0   8 0 0   2 0 0 ]   r p m ,   W ith   t h L o ad   ch an g es o f   [ 0   0 . 7   0 . 1   0 . 8   0 . 2 ]   N - m   an d   in   t h e     ti m i n ter v al  o f   t =   [ 0   0 . 5   2   3 . 5   5 ]   s )       6.   CO NCLU SI O NS   T h alg o r ith m   p r o p o s ed   is   le s s   s e n s i tiv e   to   d r if a n d   s at u r ati o n .   T h is   m a k es  th e   esti m atio n   at  o r   n ea r   ze r o   s p ee d   q u ite  ac cu r ate.   Fo r   r ea ti m ap p licatio n s ,   th i n d u ct io n   m o to r   m o d el  is   d is cr etis ed .     T h p er f o r m an ce   o f   E KF  is   e x a m in ed   th r o u g h   s ev er al  s i m u latio n   s tu d ie s .   T h E KF  h elp s   in   esti m ati n g   t h e   n o n - o b s er v ab le  s y s te m   s tates  an d   p ar a m eter s .   T h is   m eth o d   p r o v es  to   b r o b u s tech n iq u w e n   co m p ar ed   to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 694   IJ PEDS    Vo l.   8 ,   No .   1 Ma r ch   2 0 1 7     1 4 7     155   154   co n v e n tio n al   m o d el  b ased   a p p r o ac h es.  T h o p tim u m   v al u o f   s p ee d   is   o b tai n ed   b y   n o n - li n ea r   f u zz y   co n tr o ller .   W ith   s ig n i f ica n u n ce r tai n tie s   i n   lo ad   &   o th er   p ar am eter s ,   th e   E KF  p r o v id es  b etter   s tate   esti m atio n .   Als o ,   d ec r ea s i n   t h co m p u tatio n al  co m p le x it y   an d   i m p r o v e m e n ts   i n   h ar d   tu n in g   o f   co - v ar ian c e   m atr ices   h a v b ee n   ac h iev ed .   T h tu n in g   o f   t h al g o r ith m   is   s i m p ler   co m p ar ed   to   o th er   E KF  tec h n iq u es   d u e   to   th lo w er   d i m e n s io n   o f   th e   s tate  v ec to r .     T h esti m a tio n   alg o r ith m   is   i n   th f o r m   o f   p r o b a b ilit y   d en s it y   f u n ctio n   a n d   all  t h p r o ce s s   s u ch   as  m o n ito r in g ,   tr ac k in g   a n d   m o d el  p ar a m eter   t u n in g   i s   ac h iev ed   p r o v i n g   t h e   ef f icac y   o f   t h p r o p o s ed   alg o r ith m .   A l s o ,   th Fu zz y   s p e ed -   r eg u la to r   ten d s   to   p r o v id s atis f ac to r y   h i g h   d y n a m ic  a n d   s tatic   p er f o r m a n ce s .   T h ap p r o ac h   h a s   s h o w n   g r ea i m p r o v e m e n i n   co m p u tatio n a e f f icie n c y   o v er   o th er   p ar am eter   es ti m a tio n   m et h o d s .       RE F E R E NC E S   [1 ]   A .   P a lad u g u   a n d   B .   H.  C h o e d h u ry ,   S e n so rles c o n tro o f   in v e rter  f e d   in d u c ti o n   m o to r   d riv e s ,   El e c tric  Po we r   S y ste ms   Res e a rc h v o l .   7 7 ,   p p .   6 1 9 - 6 2 9 ,   2 0 0 7 .   [2 ]   M .   A h m e d ,   Hig h   P e rf o rm a n c e   AC Driv e s,  P o w e s y ste m s ,   pp 77 - 96 ,   2 0 1 0 .   a v a il a b le at www .   sp rin g e rli n k . c o m .   [3 ]   M .   L a k sh m J.  a n d   S u re sh   H.   N. ,   S e n s o rle ss   S p e e d   Esti m a ti o n   a n d   Vec t o C o n tr o o f   a n   In d u c ti o n   M o to d riv e   Us in g   M o d e Refe re n c e   Ad a p t ive   Co n tr o l ,   IEE E   sp o n so re d   In t e rn a ti o n a l   Co n f e re n c e   o n   P o w e a n d   A d v a n c e d   Co n tr o E n g in e e rin g   (IC P A CE    2 0 1 5 ),   BNM  In st it u te  o f   T e c h n o lo g y ,   Ba n g a lo re ,   In d ia,   p p .   4 0 9 - 4 1 4 ,   2 0 1 5 .   [4 ]   F .   A b ra h a m se n ,   e t   a l. ,   On   t h e   e n e rg y   o p ti m ize d   c o n tro o f   sta n d a rd   a n d   h ig h - e f f i c ien c y   in d u c ti o n   m o to rs  in   CT   a n d   H V A a p p li c a ti o n s,”  I EE T ra n sa c ti o n o n   I n d u stria Ap p li c a ti o n s ,   v o l /i ss u e :   34 ( 4 ) ,   p p .   8 2 2 8 3 1 ,   1 9 9 8 .     [5 ]   J.  Ho lt z ,   S e n so rles c o n tr o o f   in d u c ti o n   m a c h in e -   W it h   o with o u sig n a in jec ti o n ? ,   IEE T ra n sa c ti o n o n   In d u stria El e c tro n ics ,   v o l /i ss u e :   53 ( 1 ) ,   p p .   7 3 0 ,   2 0 0 6 .   [6 ]   B.   S a rit h a   a n d   P .   A .   Ja n a k ira m a n ,   S in u s o id a t h re e - p h a se   c u rre n re c o n stru c ti o n   a n d   c o n tr o u sin g   a   DC - li n k   c u rre n se n so a n d   a   c u rv e - f it ti n g   o b se rv e r,   IEE T ra n sa c ti o n s   o n   In d u stria El e c tro n ics ,   v o l /i s su e :   54 (5 ) ,   p p .   2 6 5 7 - 2 6 6 2 ,   2 0 0 7 .   [7 ]   H.  Ki m   a n d   T .   M .   Ja h n s,  Cu rre n c o n tro f o A m o to d riv e u sin g   a   sin g le  DC - li n k   c u rr e n se n so a n d   m e a su re m e n v o lt a g e   v e c to rs,”  I EE T ra n s a c ti o n o n   In d u stri a l   Ap p li c a ti o n s ,   v o l/ issu e :   42 ( 6 ) ,   p p .   1 5 3 9 - 1 5 4 6 ,   2 0 0 6 .   [8 ]   C.   S c h a u d e r,   A d a p ti v e   sp e e d   id e n ti f ica ti o n   f o v e c to c o n tro o f   in d u c t io n   m o to rs  w it h o u ro tati o n a tran sd u c e rs,”  IEE T ra n sa c ti o n o n   In d u stri a El e c tro n ics ,   v o l /i ss u e :   28 ( 5 ) ,   p p .   1 0 5 4 1 0 6 1 ,   1 9 9 2 .   [9 ]   M .   Ra sh e d   a n d   A .   F .   S tro n a c h ,   sta b le  b a c k - EM M RA S - ba se d   se n so rle ss   lo w - sp e e d   in d u c ti o n   mo t o d riv e   in se n siti v e   to   st a to re sista n c e   v a ria ti o n ,   IEE   P ro c e e d in g o n     El e c tri c a P o w e A p p li c a ti o n s,   v o l /i ss u e :   1 5 1 ( 6 ) p p .   6 8 5 6 9 3 ,   2 0 0 4 .   [1 0 ]   F .   Z.   P e n g   a n d   T .   F u k a o ,   Ro b u st  sp e e d   id e n ti f ica ti o n   f o sp e e d - se n so rles v e c to c o n tro o f   in d u c ti o n   m o to rs,”  IEE T ra n sa c ti o n o n   In d u stri a Ap p li c a ti o n s ,   v o l /i ss u e :   30 ( 5 ) ,   p p .   1 2 3 4 1 2 4 0 ,   1 9 9 4 .   [1 1 ]   T .   O k u y a m a ,   e a l. h ig h   p e r fo rm a n c e   sp e e d   c o n tr o sc h e me   fo in d u c ti o n   mo t o wit h o u sp e e d   a n d   v o lt a g e   se n so rs ,   in   P ro c e e d i n g s o n   IEE E   T ra n sa c ti o n s o n   In d u strial  E lec tro n ics ,   De n v e r,   CO,   p p .   1 0 6 1 1 1 ,   1 9 8 6 .   [1 2 ]   T .   Oh tan i,   e a l. ,   V e c to c o n tr o o f   in d u c ti o n   m o to w it h o u sh a f e n c o d e r,   IEE T ra n sa c ti o n o n   In d u stri a l   Ap p li c a ti o n s ,   v o l /i ss u e 28 ( 1 ) ,   p p .   1 5 7 1 6 4 ,   1 9 9 2 .   [1 3 ]   L .   Ha rn e f o rs  a n d   M .   Hi n k k a n e n ,   Co m p lete   sta b il it y   o f   re d u c e d - o rd e a n d   f u ll - o r d e o b se rv e rs  f o se n so rles IM   d riv e s,”  IEE T ra n sa c ti o n o n   I n d u stria El e c tro n ics ,   v o l /i ss u e :   55 ( 3 ) ,   p p .   1 3 1 9 1 3 2 9 ,   2 0 0 8 .   [1 4 ]   H.  Ku b o ta,  e a l. ,   DSP - b a se d   sp e e d   a d a p ti v e   f lu x   o b se rv e o f   in d u c ti o n   m o to r,   IEE T ra n sa c ti o n o n   In d u stria l   Ap p li c a ti o n s ,   v o l /i ss u e :   29 ( 2 ) ,   p p .   3 4 4 3 4 8 ,   1 9 9 3 .   [1 5 ]   H.  K.  Kh a li l,   e a l . ,   S p e e d   o b se rv e a n d   re d u c e d   n o n li n e a m o d e f o se n so rles s co n tro l   o f   in d u c ti o n   m o to rs,”   IEE E   T ra n sa c ti o n o n   Co n tro l   S y ste T e c h n o l o g y ,   v o l /i ss u e :   17 ( 2 ) ,   p p .   3 2 7 3 3 9 ,   2 0 0 9 .   [1 6 ]   M .   Hin k k a n e n ,   e a l. ,   Re d u c e d - o r d e f lu x   o b se rv e rs  w it h   sta to r - re sista n c e   a d a p tatio n   f o s p e e d - se n so rles in d u c ti o n   m o to d riv e s,”  IEE T r a n sa c ti o n o n   Po we r E lec tro n ics ,   v o l /i ss u e :   25 ( 5 ) ,   p p .   1 1 7 3   1 1 8 3 ,   2 0 1 0 .   [1 7 ]   S .   Bo l o g n a n i,   e a l. ,   P a ra m e ter  se n siti v it y   a n a l y sis  o f   a n   i m p ro v e d   o p e n - lo o p   sp e e d   e stim a te  f o in d u c ti o n   m o to d riv e s,”  IEE T ra n sa c ti o n o n   Po we r E lec tro n ics ,   v o l /i ss u e :   23 ( 4 ) ,   p p .   2 1 2 7 2 1 3 5 ,   2 0 0 8 .   [1 8 ]   H.  Ki m ,   e a l. ,   A   h ig h - sp e e d   slid in g - m o d e   o b se rv e f o th e   se n so rles sp e e d   c o n tro o f   a   P M S M ,   IEE E   T ra n sa c ti o n o n   In d u stri a El e c tr o n ics ,   v o l / issu e :   58 ( 9 ) ,   p p .   4 0 6 9 4 0 7 7 ,   2 0 1 1 .   [1 9 ]   G .   H.  B.   F o o   a n d   M .   F .   Ra h m a n ,   Dire c to r q u e   c o n tro o f   a n   I P M   sy n c h ro n o u m o to d r iv e   a v e r y   lo w   sp e e d   u sin g   a   slid in g - m o d e   sta to f lu x   o b se rv e r,   IEE T ra n sa c ti o n s o n   Po we r E lec tro n ics ,   v o l /i ss u e :   25 ( 4 ) ,   p p .   9 3 3 9 4 2 ,   2 0 1 0 .   [2 0 ]   G .   A b d e lma d ji d ,   e a l. ,   S e n so r les S li d in g   M o d e   V e c to r   Co n t ro o f   In d u c ti o n   M o t o Driv e s,”  In ter n a ti o n a l   J o u rn a o f   P o we r E lec tro n ics   a n d   Dr ive   S y ste m ( I J PE DS ) ,   v o l /i ss u e 2 ( 3 ) ,   p p .   2 7 7 - 2 8 4 ,   2 0 1 2 .   [2 1 ]   S .   M .   G a d o u e ,   e a l. ,   S e n s o rle ss   c o n tro o f   in d u c ti o n   m o to d r iv e a v e r y   lo w   a n d   z e ro   sp e e d u sin g   n e u ra n e tw o rk   f lu x   o b se rv e rs,”  IEE T r a n sa c ti o n o n   In d u stri a El e c tro n ics ,   v o l /i ss u e :   56 ( 8 ) ,   p p .   3 0 2 9 3 0 3 9 ,   2 0 0 9 .   [2 2 ]   M .   Cirri n c io n e ,   e a l. ,   S e n so rle ss   c o n tro o f   in d u c ti o n   m a c h in e b y   a   n e w   n e u ra a l g o rit h m Th e   TL S   EX IN  n e u ro n ,   IEE E   T ra n sa c ti o n o n   I n d u stri a El e c tro n ics ,   v o l /i ss u e :   54 ( 1 ) ,   p p .   1 2 7 1 4 9 ,   2 0 0 7 .   [2 3 ]   R.   Ca rd e n a s,  et   a l. ,   M RA S   o b s e rv e f o S e n so rles c o n tro o f   sta n d a lo n e   DFIG ,   IEE T ra n sa c t io n o n   En e rg y   Co n v e rs io n s ,   v o l /i ss u e :   20 ( 4 ) ,   p p .   7 1 0 - 7 1 8 ,   2 0 0 5 .   [2 4 ]   R.   G u n a b a lan ,   e a l. ,   S e n so rles Co n tro o f   In d u c ti o n   m o to w it h   Ex ten d e d   Ka lm a n   F il ter  o n   T M S 3 2 0 F 2 8 1 2   P r o c e ss o r ,   In ter n a ti o n a J o u rn a l   o Rec e n T re n d s i n   E n g i n e e rin g ,   v o l /i ss u e :   2 ( 5 ) ,   p p .   1 4 - 1 9 ,   2 0 0 9 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J PEDS     I SS N:  2 0 8 8 - 8 694       A   R o b u s t E K F   B a s ed   S p ee d   E s tima to r   a n d   F u z z Op tim iz a ti o n   Tech n iq u fo r   . . . .   ( Mo h a n a   La ksh mi  J. )   155   [2 5 ]   F .   A lo n g e ,   e a l. ,   Co n v e rg e n c e   A n a l y si o f   Ex ten d e d   Ka l m a n   F il ter  f o S e n so rles Co n tr o o f   In d u c ti o n   M o t o r,   IEE T ra n sa c ti o n o n   In d u stri a El e c tro n ics ,   v o l /i ss u e :   62 ( 4 ) ,   2 0 1 5 .   [2 6 ]   A .   M ish ra   a n d   P .   Ch o u d h a ry ,   A r ti f icia Ne u ra Ne t w o rk   B a se d   Co n tro ll e f o S p e e d   Co n tro o f   a n   In d u c t io n   M o t o r   u sin g   In d irec V e c to Co n tr o M e th o d ,   In ter n a ti o n a J o u r n a o Po we El e c tro n ics   a n d   Dr ive   S y ste ( IJ PE DS ) v o l /i ss u e 2 ( 4 ) ,   p p .   4 0 2 - 4 0 8 ,   2 0 1 2 .     [2 7 ]   J .   H.  P u jar  a n d   S .   F .   Ko d a d ,   R o b u st  S e n so rles S p e e d   c o n tro o f   In d u c ti o n   m o to w it h   DT F a n d   F u z z y   S p e e d   Re g u lato r,   In ter n a ti o n a J o u rn a l   o El e c trica l   a n d   El e c tro n ics   E n g in e e rin g ,   v o l /i ss u e :   5 ( 1 ) ,   p p .   1 7 - 2 4 ,   2 0 1 1 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS         M o h a n a   L a k sh m J.   a g e d   2 6   y e a rs  is  p re s e n tl y   p u rsu in g   p a rt  ti m e   re se a c h   in   th e   d e p a rt m e n o f   El e c tri c a &   El e c tro n ics   En g in e e rin g ,   M a ln a d   Co ll e g e   o f   En g in e e ri n g ,   Ha ss a n ,   Ka rn a ta k a .   S h e   h a s   o b tai n e d   h e B. E.   d e g re e   in   El e c t rica &   El e c tro n ics   En g in e e rin g   f ro m   V isv e sv a r a y a   T e c h n o lo g ica Un iv e rsit y ,   Be lg a u m   in   th e   y e a 2 0 1 0 .   S h e   o b tai n e d   h e M . T e c h .   d e g re e   in   Co m p u ter  A p p li c a ti o n s   in   In d u strial  Driv e f ro m   V isv e s v a ra y a   T e c h n o lo g ica Un iv e rsit y   in   th e   y e a 2 0 1 2 .   S h e   is  a   G o ld   M e d a li st   in   V T in   h e b a tch   o f   M . T e c h   p ro g ra m m e   in   th e   y e a 2 0 1 2 .   He a re a o in tere st  in c lu d e   P o w e e lec tro n ics ,   El e c tri c a d riv e s,  S e n so rles s co n tr o a n d   A a p p l ica ti o n s t o   d r iv e s.        Dr.  H.  N.  S u re sh   a g e d   5 5   y e a rs  is   p re se n tl y   s e rv in g   a P ro f e ss o a M a ln a d   Co l leg e   o f   En g in e e rin g ,   Ha ss a n ,   Ka rn a tak a ,   In d ia.  He   o b tain e d   h is  M . E .   d e g re e   in   El e c tri c a En g in e e rin g   f ro m   In d ian   In stit u te  o f   S c ien c e   (IIS c ),   Ba n g a lo re ,   In d ia,  in   1 9 9 1 .   P h . D.  d e g re e   w a a wa rd e d   to   h im   b y   IIS c ,   Ba n g a lo re   in   th e   y e a 2 0 0 0 ,   f o h is  c o m p u t a ti o n a w o rk   ti tl e d   M o d e li n g   o f   in h o m o g e n e o u f ield   b re a k d o w n   in   S F 6   d u e   to   li g h t n in g   i m p u lse   stre ss     A   f ield   a p p ro a c h .   His  a re a s   o in tere st  in c lu d e   Hig h   v o lt a g e   in su latio n   e n g in e e ri n g   a n d   P o w e e lec tro n ics   a p p li e d   to   d r iv e   c o n tro l.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.