I nte rna t io na l J o urna l o f   Adv a nces in Applie d Science s   ( I J AAS)   Vo l.   6 ,   No . 3 Sep tem b er   2 0 1 7 ,   p p .   2 4 4 ~ 2 57   I SS N:  2252 - 8814          244       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 J AAS     Indu ction  Mo tor  Driv e Desig n bas e d on Effi ciency   O pti m i z a tion a nd  Drive Lo ss  Mini m i z a tion  in  R ea l - t i m e   Co ntrol o Lin k a g e F lux  of  Driv Refe re nce       F a rsh id Ab do la hn ej a d B a ro o g h 1 ,   M ila d   G hey di 2 P a y a m   F a rha di 3   1 De p a rt m e n o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   S e m n a n   Un iv e rsit y ,   S e m n a n ,   Ira n   2 S c ien c e   a n d   Re se a rc h   Bra n c h ,   Is lam i c   A z a d   Un iv e rsit y ,   Teh ra n ,   Ir a n   3 P a rsa b a d   M o g h a n   Bra n c h ,   Isla m ic A z a d   Un iv e rsit y ,   P a rsa b a d ,   Ira n       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   7 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   A u g   1 9 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   A u g   2 4 ,   2 0 1 7       In d u c ti o n   m o to d riv e a re   c o m m o n l y   u se d   f o a p p li c a ti o n s   w it h   v a st  v a riatio n in   m e c h a n ica lo a d   f o to rq u e u n d e n o m in a v a lu e s.  HV A lo a d a re   a m o n g   th e se   lo a d s.  T h e   m o st  id e a sc h e m e   f o in d u c ti o n   m o to d riv e   d e sig n   sh o u l d   in c l u d e   d r iv e   lo ss   re d u c ti o n ,   o e ff icie n c y   i m p ro v e m e n t,   p ro p o rti o n a to   l o a d   t o rq u e   su c h   th a o p ti m a p e rf o r m a n c e   o f   d r iv e   is  n o t   a ffe c ted .   In   th is  p a p e r,   u sin g   a n a ly ti c a m e th o d s,  a n   a c c u ra te  m o d e is   p ro p o se d   f o in d u c ti o n   m o to d ri v e   d e sig n .   T h is  m o d e a ll o w s   u to   u ti l ize   re a c o n tro l   a n d   c las sic a c o n tr o t h e o ry   f o b e tt e p e rf o rm a n c e   o f   d riv e   c o n tro sy ste m .   T h e   m o st  d a m a g in g   m e c h a n ica lo a d   f o in d u c t io n   m o to r   d riv e   is  im p u lse   lo a d   o s o - c a ll e d   p e rio d ic  l o a d .   A   sc h e m e   p ro p o se d   f o r   p o w e lo ss   c o n tro i n c lu d e lo ss   c o n tro f o t h is  ty p e   o f   lo a d ,   m e a n w h il e ,   ro b u stn e ss   o f   d riv e   s y ste m   a n d   s tato f re q u e n c y   sta b il it y   a r e   re tai n e d .   M a in   a d v a n tag e f o th is  sc h e m e   a r e   a p p li c a b i li ty   a n d   i m p le m e n tatio n   o n   v a rio u s   in d u c ti o n   m o to d riv e w it h   v a rio u p o w e rs,  w it h o u t   a n y   sp e c if i c   re q u irem e n ts  a n d   th e   lea st  p o ss ib l e   c o m p u tatio n   f o t h e   p r o c e ss o rs.   K ey w o r d :   C o n tr o l s y s te m .   E f f icien c y   o p ti m iza tio n     I n d u ctio n   m o to r     L i n k a g f lu x     L o s s       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 :   Milad   Gh e y d i,   Scien ce   a n d   R esear c h   B r an ch ,   I s la m ic  A za d   U n iv er s it y ,   T eh r an ,   I r an     E m ail:  g h e y d i. m @ s r b iau . o r g       1.   I NT RO D UCT I O N   E lectr ic  p r o d u ctio n   co s d ec r ea s is   an   i m p o r tan is s u w h ic h   is   ab s o r b ed   m a n y   a tt en tio n s   b y   elec tr ical  en g in ee r s .   E lectr ical   m o to r s   h av g r ea co n tr ib u tio n   to   elec tr ic  p o w er   co n s u m p tio n .   I n   p r ac tice,   th r ee - p h ase  i n d u ctio n   m o to r s   co n s u m ab o u 6 0 o f   i n d u s t r ial  p o w er   d e m a n d   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   T h ev er - in cr ea s in g   g r o w t h   o f   u s in g   i n d u ctio n   m o to r s   in   s er v o   ex c iter s   led   to   g r ea atten t io n   o n   tr a n s ie n to r q u e - lo ad   p r o f ile   ch ar ac ter is tic s .   T h u s ,   in d u ctio n   m o to r   d r iv es  ar e   i m p o r tan in   ter m s   o f   ac c u r ac y ,   ef f icie n c y   co n tr o a n d   lo lev el  o f   p o w er   lo s s .   T h ef f ici en c y   i n cr ea s an d   p o w er   lo s s   r ed u ctio n   ar n o o n l y   i m p o r tan d u to   r ed u ce d   p o w er   co n s u m p tio n   a n d   co o lin g   co n v en ien ce ,   b u al s o   th e y   ar v ital  f o r   en v ir o n m e n tal   p o llu tio n   co n tr o l.   P o w er   lo s s   an d   e f f icien c y   o f   d r iv is   co m p le x   f u n ctio n   o f   m o to r   t y p e,   co n v er ter   s tr u ct u r e,   t y p o f   s e m i - co n d u cto r   s w itc h es   an d   co n v er ter   m o d u latio n   alg o r it h m .   T h u s ,   co n tr o s y s te m   is   o f   i m p o r tan ce   in   ter m s   o f   ef f ic ien c y   a n d   p o w er   lo s s   [ 1 ] ,   [ 3 ] .   No w ad a y s ,   ab o u o n th ir d   o f   g en er ated   p o w er   all  o v er   th w o r ld   is   co n s u m ed   b y   in d u cti o n   m o to r s .   E f f icien c y   o f   t h i s   t y p o f   m o to r   is   v ar ied   s ig n i f ica n tl y   b y   m o to r   m ec h a n ical  lo ad   d y n a m ics.  co n tr o s tr ateg y   ca n ,   t h er ef o r e,   u s ed   to   s av h u g a m o u n o f   e n er g y .   P o w er   lo s s   i n   in d u ctio n   m o to r   co m p r i s ed   o f   th r ee   co m p o n e n ts co p p er   lo s s   o f   s tato r   an d   r o to r ,   co r lo s s   an d   m ec h an ica lo s s .   Du t o   in d u ctio n   m o to r s s p ec ial  d esig n ,   co r lo s s   an d   co p p er   l o s s   ar n o w ell - b alan c ed   in   n o n - n o m i n al  lo ad s .   T h is   r esu lt  i n   ef f icie n c y   d r o p   an d   p o w er   lo s s   r is [ 4 ] .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ AA S   I SS N:  2252 - 8814       I n d u ctio n   Mo to r   Dri ve   Desig n   b a s ed   o n   E fficien cy   Op timiz a tio n     ( F a r s h id   A b d o la h n eja d   B a r o o g h )   245   I n   co n v er ter s   s u p p l y in g   in d u ctio n   m o to r s ,   o p ti m al   u s o f   m ax i m u m   co n v er ter   c u r r en t   i s   o f   g r ea t   i m p o r tan ce   f r o m   ec o n o m ic  a s p ec ts .   I n   lo w   lo ad s ,   t h is   o p ti m izatio n   r eq u ir es  m o to r   p er f o r m an ce   to   b in   h i g h   to r q u to   cu r r en r ate  ( T /A) .   T h u s ,   m a x i m u m   o u tp u t o r q u is   o b tain ed   f o r   m ec h an ical  lo ad ' s   f as t   ac ce ler atio n .   I n   m a n y   ca s es,  l o ad s   w it h   h i g h   to r q u a m p lit u d es  ar e m p lo y ed   o n   d r i v s y s te m   iter ati v el y .   I n   s u c h   s y s te m s ,   co n v er ter   c u r r en co r r ec tio n   f o r   s p ec i f ic  f l u x   an d   to r q u g e n er atio n   w ill   b d y n a m ic  i s s u e.   Ma ch i n es  w i th   iter ati v p r o ce s s es  ar a m o n g   th i s   t y p o f   s y s te m s   [ 3 ] .   Ma j o r   p o w er   l o s s   i n   co n v er ter   co m p o s ed   o f   r ec tif ier   co n d u ctio n   lo s s ,   in v er ter   co n d u cti o n   lo s s   an d   in v er ter   s w i tch i n g   lo s s .   P o w er   lo s s   r elate d   to   th in v er ter   is   th e   m ai n   p ar a m o n g   t h e s p o w er   lo s s es  w h ic h   is   d ep en d e n t   o n   m o to r   co n tr o l   s tr ateg y   [ 5 ] , [ 6 ] .   I n d u ctio n   m o to r   d r iv s h o u ld ,   as  a   b ase  r o le,   ap p r o p r iately   r ea ct  to   o u tp u t   to r q u an d /o r   s p ee d   v ar iatio n s   co n s id er in g   d esig n   cr iter ia.   I n   m o s e lect r ic  d r iv es,  esp ec iall y   i n   s y s te m s   d r iv in g   HV AC   lo ad s ,   d r iv w o r k s   u s u all y   in   l o w - lo ad   co n d itio n ,   lead in g   en g in ee r s   to   d esig n   d r iv f o r   o p ti m izi n g   ef f icie n c y   an d   m i n i m izi n g   p o w er   lo s s   [ 7 ] .   On d eg r ee   o f   f r ee d o m   is   a v ailab le  in   d r iv co n tr o s y s te m   b y   w h ich   o n ca n   in f lu e n ce   p o w er   lo s s   an d   e f f ic ien c y .   T h is   d e g r ee   o f   f r ee d o m   is   d r iv f lu x .   Dr iv co n tr o l s y s te m s   o f te n   o p er ate   in   f ix ed   f lu x   r ates.  O f   co u r s e,   co n s id er in g   th t y p o f   d r iv e,   its   f l u x   ca n   b th o s o f   r o to r ,   s tato r   an d   air   g ap .   I n   lo w   lo ad   lev el,   o p er atio n   in   n o m i n al  f l u x   r esu lts   i n   co r lo s s   in cr ea s an d ,   in   t u r n ,   d r iv ef f icie n c y   d ec r ea s e.   C o n s id er in g   t h at  d r i v es  o p er ate  m o s t l y   i n   lo ad s   u n d er   n o m i n al  v al u e,   th u s ,   o p ti m al  e f f icien c y   ca n   b ac h iev ed   t h r o u g h   p lan n i n g   o n   d r iv f l u x   [ 1 ] ,   [ 5 ] .   I n   th i s   r eg ar d   [ 8 ] - [ 1 0 ]   ca n   b e   co n s id er ed   as   t h   o n s et  o f   r esear c h .   I n   t h is   p ap er ,   co n tr ar y   to   t h r ep o r ted   w o r k s   in   liter at u r in   th is   f ield ,   a   p o w er   lo s s   m o d el  f o r   in d u ctio n   m o to r   d r iv is   p r o p o s ed .   T h is   m o d el  is   co m p r eh en s i v an d   ac cu r ate  co m p r is i n g   o f   all  p o w er   lo s s   r elate d   to   f lu x   in   d r iv e.   C o m p ar ed   to   th p ast  r esear ch ,   th is   m o d el  ca n   b i m p le m en ted   in   co n tr o s y s te m   i n   r ea l - ti m e.   I n   ad d itio n ,   t h is   m o d el  o b v iates  co m p u tat io n   ti m e - co n s u m i n g   i s s u w h ic h   was  p r ev alen in   p as t   r esear ch   [ 1 1 ] - [ 1 4 ] .   T h r ea s o n   b eh i n d   b ei n g   less   ti m e - co n s u m in g   i s   t h at   th i s   m o d el  d o es  n o n ee d   n o n - li n ea r   m et h o d s ,   in cl u d i n g   g e n etic  al g o r ith m   ( G A ) ,   ar ti f icial  n e u r al  n et w o r k   ( A NN) ,   f u zz y   s y s te m s   a n d   n o n - li n ea r   m o d el s   r ep o r ted   in   [ 1 5 ] .   P ast  w o r k s   [ 1 6 ] - [ 1 9 ]   r eq u ir ed   esp ec ial  r eq u ir e m e n t s   s u c h   as  s p ec ial  in v er ter ,   s p ec ial   d r i v alg o r ith m ,   s p ec ial  m o d u latio n ,   an d   etc.   as  in itial  co n d itio n s   i n   o r d er   t o   im p le m en p o w er   lo s s   co n tr o alg o r ith m .   Ho w e v er ,   in   t h is   p ap er   th er ex is n o   s p ec if ic  r e q u ir e m e n ts   a n d   li m itat io n s   o f   p o w er   an d   v o ltag e   f o r   s et  o f   m ac h i n an d   co n v er ter .   Her e,   p o w er   lo s s   b alan ce   d esig n   is   ex a m i n ed   in   ter m s   o f   r o b u s tn e s s .   An al y s i s   is   d o n f o r   all  in d u ct io n   m o to r   d r iv es  w it h   d esire d   p o w er   co m p ar ed   to   s o m p r ev io u s   r esear ch   [ 1 4 ] .       2.   P O WE L O S S RE DUC T I O B F L UX  L E VE L   P r in cip le  o f   p o w er   lo s s   r ed u ctio n   b ased   o n   f lu x   co n tr o is   s h o w n   i n   Fi g u r 1 .   Flu x   a n d   cu r r en t   v ec to r s   d iag r a m   o f   in d u ctio n   m o to r   ar illu s tr ated   in   lo ad s   u n d er   n o m i n al  lo ad   f o r   t h r ee   f lu x   lev e ls .   I n   d iag r a m - a,   m o to r   w o r k s   i n   n o m in al   f l u x   w h er s ta to r   cu r r en i s   h i g h   w h ile   r o to r   cu r r en is   lo w .   T h u s ,   co r p o w er   lo s s   an d   s tato r   co p p er   l o s s   ar h i g h ,   h o w ev er ,   r o to r   co p p er   lo s s   is   lo w .   I n   d iag r a m - b ,   f lu x   is   d ec r ea s ed   b y   5 0 %,  lead i n g   to   t w ice  t h r o to r   cu r r en t.  T h is   r esu l ts   i n   c o r lo s s   d ec r ea s an d   r o to r   co p p e r   lo s s   in cr ea s e.   As  m en tio n ed   p r ev io u s l y ,   i n d u ctio n   m o to r   d esi g n   is   d o n in   w a y   th at   t h o p er atio n   i s   w it h i n   s a tu r atio n   r eg io n .   So ,   f l u x   d ec r ea s in   F ig u r e1 - b   an d   r ed u ctio n   in   m o t o r   m a g n et izin g   c u r r en t,  m o to r   w ill  e x er ted   f r o m   th is   r e g io n ,   lead i n g   to   r e m ar k ab le  d ec r ea s in   f l u x   an d   c u r r en o f   s tato r .   Ov er all,   f u r t h er   co r lo s s   d ec r ea s w il b s ee n .   T o tal  p o w er   lo s s   o f   m o to r   in   Fig u r 1 - is   lo w er   th a n   th at  o f   in   Fi g u r 1 - b .   I f   m o to r   f lu x   is   d ec r ea s f u r t h er ,   co r lo s s   w il b also   d ec r ea s ed .   Ho w ev er ,   r o t o r   an d   s tato r   c o p p er   lo s s es   in cr ea s e,   r esu l tin g   in   o v er all   i n cr ea s ed   p o w er   lo s s .   I ca n   b co n cl u d ed   th a f o r   s p ec if ic  lo ad   to r q u t h er ex is a n   o p ti m u m   f l u x   le v el  m i n i m izi n g   d r iv p o w er   lo s s .   I s h o u ld   b n o ted   th at  s tato r   cu r r en i n cr ea s m ea n s   in cr ea s ed   co n v er ter   p o w er   lo s s .   T h is   w i ll  b p r o v ed   in   th n ex s ec tio n s .   I f   m o to r   co r lo s s   is   n eg le cted ,   o p tim u m   f lu x   lev el  w ill b i n d ep en d en t o f   s p ee d .   Op tim u m   f l u x   lev el  i s   d ir ec tl y   d ep en d in g   o n   t h lo ad   to r q u [ 1 ] ,   [ 5 ] .               Fig u r 1 .   Flu x   an d   C u r r en Ve cto r s   Diag r a m   o f   I n d u ct io n   M o to r   in   Un d er   No m in al  L o ad   f o r   T h r ee   Flu x   L e v els .   ( a)   No m i n al ,   ( b )   Op tim al,   ( c)   L o w .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8814   IJ AA S   Vo l.  6 ,   No .   3 Sep tem b er   201 7 :   2 44     2 57   246   3.   E F F I CI E NC AND  P O WE L O SS   I I NDU CT I O M O T O R   P o w er   lo s s e s   in cl u d ed   in   en er g y   tr an s m is s io n   f r o m   p o w er   s y s te m   to   m ec h an ical  lo ad   ca n   b d iv id ed   in to   f o u r   p ar ts :   a.   P o w er sys tem  lo s s A lt h o u g h   r ec tif ier   h as a   p o w er   f ac to r   o f   u n i t y ,   it   ab s o r b s   h ar m o n ic  c u r r en ts   r es u lti n g   in   p o w er   lo s s e s .   T h is   p o w er   l o s s   is   o n l y   a f f ec ted   b y   d f ilt er   an d   p o w er   s y s te m   p er f o r m an ce   a n d   f l u x   lev el  h a s   n o   e f f ec t o n   it.    b.   C o n ve r ter  lo s s :   I n   g e n er al,   s i n ce   co n v er ter   lo s s   i s   d u to   m o t o r   cu r r en t,  th u s   all  p o w er   lo s s   b y   co n v er ter   is   d ir ec tl y   af f ec ted   b y   d r iv f l u   lev el.   I n   ad d itio n ,   o th er   co m p o n en ts   s u ch   as  m o d u latio n   alg o r ith m   a n d   lo ad   s h if t in g   r atio ,   m o to r   p o w er   f ac to r ,   h av ef f ec t o n   th i s   p o w er   lo s s .   c.   I n d u ctio n   mo to r   lo s s :   C o p p er   an d   co r lo s s es   w h ich   ar d ep en d ed   o n   f lu x   le v el  ar m ai n   p ar ts   o f   p o w er   lo s s   in   in d u ctio n   m o to r s .   Ot h er   t y p es  o f   lo s s e s   s u ch   a s   th o s r elate d   to   w in d a g an d   f r ictio n   ar n eg l ig ib le   an d   i n d ep en d en t   o f   f l u x   lev e l.  T h u s ,   th e y   ar n o co n s id er ed   in   o p ti m izat io n   o r     m i n i m izatio n   p r o ce s s .     d.   Mech a n ica lo s s T h is   t y p o f   p o w er   lo s s   is   r elate d   to   m ec h a n ical  e n er g y   tr a n s f er r i n g   lo ad s .   T h e   a m o u n t o f   t h is   lo s s   is   n e g li g ib le.         4.   M O DE L I N G   CO N VE R T E L O SS   As  m e n tio n ed   p r ev io u s l y ,   co n v er ter   lo s s   is   d iv id ed   in to   t w o   m ain   p ar ts 1 )   r ec tif ier   co n d u ctio n   lo s s ;   2 )   co n v er ter   co n d u c tio n   a n d   s w itc h i n g   lo s s .   D u to   lo w   le v el  o f   lea k a g c u r r en in   b lo ck in g   co n d itio n ,   t h u d   th is   co n d itio n   ca n   b ig n o r ed .   C o n s id er in g   s tr u ct u r o f   co n v er ter s   co m m o n l y   u s ed   f o r   in d u ctio n   m o to r   d r iv es,  t h is   p ap er   ass u m e s   th at  t h in v er ter   is   co m p r is ed   o f   I GB T   an d   r ec tif ier   is   co n s ti tu ted   o f   d io d ( s ee   Fig u r ( 2 ) ) .   Ho w e v er ,   co m b i n atio n   o f   o th er   s e m ico n d u cto r s   h as  n o   d if f er en t r es u lt s .           Fig u r 2 .   Stru ct u r o f   C o n v er t er s   Used   f o r   I n d u ctio n   Mo to r   Dr iv e       As  t h r ec ti f ier   i s   o n l y   co m p o s ed   o f   p o w er   d io d es,  esp ec ia s w itc h i n g   lo s s   is   n o co n s id er ed   f o r   it.   W h er ea s ,   w it h   I GB T ,   b o th   s w itc h i n g   an d   co n d u ctio n   lo s s es  ar r eg ar d ed   f o r   tr an s is to r s   an d   an ti - p ar allel   d io d es.  Ov er all,   s u m   o f   co n d u ctio n   an d   s w i tch i n g   lo s s e s   f o r   I GB T   an d   d io d e   is   g iv e n   b y   E q u atio n .   ( 1 ) .     c d i o d p A c t r a n s i s t o r C I GB T P P P                      (1 - 1)     3 c o s 2 4 . 4 c o s 1 . ( 3 2 m i R m i V P sw T d i f f sw ce c T r a n s i s t o r            (1 - 2)     3 c o s 2 4 . 4 c o s 1 . ( 3 2 m i R m i V P sw d d i f f sw f c d i o d p a              (1 - 3)     sw sw sw sw i E f P . . 6                            (1 - 4)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ AA S   I SS N:  2252 - 8814       I n d u ctio n   Mo to r   Dri ve   Desig n   b a s ed   o n   E fficien cy   Op timiz a tio n     ( F a r s h id   A b d o la h n eja d   B a r o o g h )   247   W h er e,   m   is   m o d u latio n   i n d ex ,   co s   is   s h i f ti n g   f ac to r   o r   c o s in o f   t h a n g le  b et w ee n   c u r r en f ir s t   co m p o n e n a n d   m o d u latio n   r ef er en ce   w a v e,   R diff   is   d if f er e n tial  r esi s to r   ac r o s s   s e m ico n d u cto r   an d   V ce V f   is   th r es h o ld   v o ltag o f   s e m ico n d u cto r .   Eq u atio n .   ( 1 )   i m p lies   t h at  co n d u ctio n   lo s s   i s   d ir ec tl y   r elat ed   to   m o to r   p o w er   f ac to r ,   m o to r   v o ltag e   lev el,   m o d u latio n   i n d ex ,   a n d   m o to r   cu r r en t.  E q u atio n .   ( 1 )   ca n   b r e w r itte n   as E q u atio n .   ( 2 ) .   Fo r   in d u s tr ial  I GB T s ,   i t is ass u m ed   t h at      an d      ca n   b v alid .                        ( 2 )     T h u s   p o w er   lo s s   r elatio n s   ar s i m p li f ied   as E q .   ( 3 )       ) . . 2 . . 2 ( 3 2 d i f f sw ce sw c I G B T R i V i P                          ( 3 )     Su m m in g   u p   Eq u atio n .   ( 3 )   a n d   s w itch in g   lo s s   r elatio n   lea d s   to   in v er ter   p ar   lo s s   in   th co n v er ter .   Sin ce   t h r ec tifie r   is   n o co n t r o lled ,   th u s   p o w er   f ac to r   is   c lo s to   u n it y   w o r k i n g   in   m a x i m u m   m o d u lat io n   in d ex .   T h er ef o r e,   r ec tif ier   co n d u ctio n   lo s s   is   o b tain ed   b y   E q u atio n .   ( 4 ) .       3 2 4 . 4 1 . ( 3 2 sw d d i f f sw f c d i o d i R i V P                         ( 4 )       5.   M O DE L I N G   I NDUC T I O M O T O L O SS         Ma in   p o w er   lo s s   in   in d u ctio n   m ac h i n es  ar r elate d   to   m a g n etic  co r an d   w in d i n g s ,   c h ar ac ter izin g   en er g y   co n v er s io n   ef f icie n c y   i n   m o to r .   O v er all,   co p p er   an d   co r lo s s es  o f   i n d u c tio n   m o to r s   ar ex p r ess ed   b y   Eq u atio n .   ( 5 ) .     ) . . ( 3 2 2 ar r as s cu i R i R P                         (5 - 1)     2 2 ) . . ( m e e e h c o r e w K w K P                      (5 - 2)     W h er e,   λ   is   m a g n etizi n g   li n k a g f l u x ,     is   s ta to r   r o tatin g   a n g l e,   K e   an d   K h   ar co ef f icie n ts   o f   E d d y   a n d   H y s ter esi s   lo s s es  i n   m o to r   co r e,   r esp ec tiv el y .   C o r lo s s   is   u s u all y   m o d eled   b y   r esi s to r ,   R fe ,   in   s in g le  p h a s eq u i v ale n cir c u i o f   m o to r   i n   s tead y   s tate.   A l th o u g h   th is   r esi s to r   is   c h an g e d   b y   t h c h an g i n   d r iv f r eq u e n c y   f o r   v ar io u s   s p ee d s ,   th is   f r eq u en c y   v ar iat io n   is   n o h i g h   en o u g h   to   w o r s en   R fe   ac cu r ac y   f o r   m o d eli n g   in   d r i v [ 2 0 ] .       6.   M AG NE T I Z I NG   SAT URA T I O E F F E C T   O T O R Q UE   AND  P O W E L O S S        Ma g n e tizi n g   s at u r atio n   in   i n d u ctio n   m o to r s   g r ea tl y   i n f l u en ce   m o to r   d r iv e.   Am o n g   th e   m o s t   i m p o r tan t e f f ec ts   o n ca n   m e n tio n   th f o llo w i n g s :   a.   E ffect  o f to r q u e - cu r r en t ra te  ( T/A)   b.   E ffect  o f e fficien cy   a n d   mo t o r   lo s s   c.   Op era tio n a l limita tio n s   o n   to r q u a n d   lin ea r ity  o f m o to r   d.   V a r ia tio n   o f m o to r   p a r a mete r s   Hig h   cu r r en is   r eq u ir ed   in   o r d er   to   p r o d u ce   h ig h   m ag n et izin g   f l u x .   Me as u r e m en t s   in d icate   th at   t w ice  a s   m u c h   as  n o m i n al  m a g n et izin g   c u r r en i s   n ee d ed   to   g en er ate  f l u x   le v el  o f   1 . 3 - 1 . 4   ti m es  th n o m i n al   v alu e.   T h ese   h i g h   r ea cti v cu r r en ts   a f f ec d r iv a n d   s u p p l y   s y s te m   p er f o r m an ce .   Fo r   s p ec if ic  r atio   b et w ee n   cu r r en ts   o f   d - q   ax i s ,   m a x i m u m   to r q u p er   cu r r en is   o b tain ed   f o r   th d r iv e.   T h is   p h en o m en o n   is   i n cr ea s ed   in   th p r esen ce   o f   m a g n et izin g   s atu r atio n .   T h at  is ,   h i g h er   cu r r en ts   ar n ee d ed   to   r ea ch   m a x i m u m   T /A   [ 2 1 ] .   Fo r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8814   IJ AA S   Vo l.  6 ,   No .   3 Sep tem b er   201 7 :   2 44     2 57   248   ex a m p le,   w it h      2 =  =  ,   m a x i m u m   T /A   is   p r o d u ce d .   W h ile,   co n s id er in g   m a g n etizi n g   s atu r atio n   p h e n o m e n o n   lead s   to   h ig h er   v alu e.   T h at  i s ,   h ig h er   cu r r en t s   a n d ,   in   t u r n ,   h i g h er   p o w er   lo s s es  f o r   co n v er ter   an d   m o to r .   Fi g u r ( 3 )   d ep icts   to r q u e - cu r r e n t - s at u r atio n   p er ce n tag o f   co r f o r   ty p ica l I FOC   d r iv e.             Fig u r 3 .   T y p ical  T /A   C o o r d in ates  f o r   an   I n d u ct io n   Mo to r       As  s ee n   i n   Fi g u r ( 3 ) ,   in   f u ll  s atu r atio n   co n d itio n ,   m o to r s   p r o d u ce   th m ax i m u m   to r q u p er   s q u ar o f   cu r r en r ate.   T h u s ,   b y   d ec r ea s in g   f lu x   lev e l,  th i s   r ate  is   also   r ed u ce d ,   p u llin g   o u m ac h in f o r m   o p ti m a l   d y n a m ic  o p er atio n   ar ea .   Ma x i m izi n g   to r q u p er   cu r r en r ate  in   s at u r atio n   ar ea   is   a n   is s u co n s id er ed   in   ec o n o m ical  d esi g n   o f   elec tr i ca m ac h i n es.  T /A   r ate  ca n   b e,   t o tally ,   d escr ib ed   as  th m o to r   d y n a m ic    r o b u s t o p er atio n .         7.   DRIV E   F L UX  L E V E L   SE L E CT I O N   Selectio n   o f   p r o p er   f lu x   le v el  is   t h m o s i m p o r tan a s p ec o f   m i n i m izatio n   o f   i n d u c tio n   m o to r   d r iv lo s s .   Fl u x   r ed u ctio n   d is ad v a n tag e s   ca n   b e:  s tato r   f r eq u e n c y   r is w h e n   f l u x   is   d ec r ea s ed   f o r   lo ad   w it h   d ef in ed   to r q u an d   s p ee d ,   i n cr ea s ed   s e n s iti v it y   o f   m o to r   w ith   r esp ec to   lo ad   d is t u r b an ce ,   r elati v el y   de v astated   d y n a m ic  o p er atio n   o f   d r iv e.     Du to   ec o n o m ic  co n s id er at io n s ,   in d u ctio n   m o to r s   ar d esig n ed   in   w a y   to   b in   s atu r atio n   co n d itio n   m a g n e ticall y   w h e n   th e y   w o r k   i n   n o m i n al   lo ad .   I n   t h ese   co n d itio n s ,   n o o n l y   m ax i m u m   m a g n etic   ca p ac it y   o f   m o to r s   ar ac h iev ed ,   b u also   co r an d   co p p er   lo s s es  ar eq u a l,  m ea n i n g   th a th e f f icie n c y   i s   m ax i m u m .   I n   p r ev io u s   s ec tio n ,   th ef f ec o f   m a g n etic  s at u r a tio n   is   e x a m in ed   f o r   T /A   r ate.   W ith   th d ec r ea s e   in   m o to r   f l u x   le v el,   m o to r   w il d ev iate  f r o m   m ag n etic  s at u r atio n   a r ea   to   r ed u ce   p o w er   lo s s es.  T h u s ,   m ag n eti c   s atu r atio n   is   n o t c o n s id er ed   w h en   o p ti m al  m o to r   lo s s   o p er atio n - d y n a m ic  ca lc u latio n   i s   ac c o m p li s h ed .     Dr iv lo s s es  ar d ep en d i n g   o n   t h le v el  o f   f lu x   o n l y   in   t wo   p ar ts   o f   m o to r   lo s s   a n d   co n v er ter   lo s s .   Dr iv s ize   i s   i m p o r tan t   in   lo s s   d iv is io n   b et w ee n   m o to r   a n d   co n v er ter .   T h less   th d r i v s i ze   ( lo w   p o w er ) ,   th e   m o r t h co n tr ib u tio n   o f   m o t o r   in   d r iv lo s s .   I n cr ea s i n g   d r iv s ize  r es u lts   in   i n cr ea s ed   co n v er ter   s h ar in   p o w er   lo s s .   I n   m an y   p r io r   r ese ar ch   w o r k s ,   it  w a s   o b s er v ed   th at  o n l y   m o to r   lo s s   is   co n s id er ed   as  d r iv lo s s .   I n   f ac t,  s u ch   ap p r o x i m a tio n   i n   s m all  d r iv e s ,   lo w   p o w er ,   ca n   b ac ce p tab le;  h o w e v er ,   it  le ad s   to   to ler an ce   in   d r iv f lu x   lev el.   T h is   to ler an c is   o b s er v ed   as  h ig h er   s elec t ed   f lu x   t h an   t h lev el  i n   w h ic h   o p ti m al  o p er atio n   o f   m o to r   o cc u r s   i n   ter m s   o f   e f f icien c y   a n d   p o w er   lo s s .   T h i s   is s u h as  al s o   p o s itiv e f f e ct.   Hig h l y   s elec ted   o p tim a l f l u x   lev el  m ea n s   i n cr e ased   to r q u lev el  an d   m o r r o b u s t d r iv e   r esp ec t to   lo ad   d is tu r b an ce s .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ AA S   I SS N:  2252 - 8814       I n d u ctio n   Mo to r   Dri ve   Desig n   b a s ed   o n   E fficien cy   Op timiz a tio n     ( F a r s h id   A b d o la h n eja d   B a r o o g h )   249   8.   M O DE L I N G   DR I V E   L O S S   As  p r ev io u s l y   m en t io n ed ,   d r iv lo s s e s   ar d iv id ed   in to   f iv co m p o n e n ts r ec ti f ier   co n d u ctio n   lo s s ,   in v er ter   co n d u ctio n   lo s s ,   i n v er ter   s w itc h i n g   lo s s ,   m o to r   co p p er   lo s s   an d   m o to r   m a g n et ic  co r lo s s .   T h ese  co m p o n e n t s   w h ic h   ar d ir ec tl y /i n d ir ec tl y   r elate d   to   d r i v f l u x   lev el,   s tato r   cu r r en lev el,   co m p r is e   ap p r o x im a tel y   9 9 % o f   d r iv lo s s es.    Fo r   s tan d ar d   co n v er ter ,   as see n   in   Fig u r ( 2 ) ,   p o w er   lo s s e s   ar b ased   o n   E q u atio n .   ( 8 ) .       c r a c t sw i n v c i n v c o n v P P P P                         (8 - 1)     ) 3 2 4 . 4 1 . ( 3 . . 6 ) . . 2 . . 2 ( 3 2 2 sw d d i f f sw f sw sw sw d i f f sw ce sw c on v i R i V i E f R i V i P                 (8 - 2)     First  it  s h o u ld   b n o ted   t h at  a s   h ar m o n ic  lo s s es   r elate d   to   m o to r   an d   co n v er ter   ar ig n o r ed ,   th u s   n o   h ar m o n ic  co n te n ts   ar av ailab le  in   d r iv e.   E v en   i f   th er ex is an y   h ar m o n ics,  th e y   w ill  b f i lter ed   b y   h ar m o n ic   f ilter s .   R ec ti f y in g   p r o ce s s   is   a   p r o c ess   in   w h ic h   en er g y   co n v er s io n   i s   d o n f r o m   AC   to   D C   f o r m .   I n   p r ac tice,   in   a   g iv e n   co n d itio n ,   p o w er   f l o w i n g   m a y   b r ev er s ed .   I n   th i s   ca s e,   cir cu it   w il o p er ate  i n   i n v er s ed   s ate.   T h u s   th cir cu it  is   ca p ab le  o f   en er g y   co n v er s io n   in   b o th   s id es.  C o n s id er in g   f i x ed   cu r r en o f   d b u s ,   ze r o   o u tp u t   h ar m o n ics  f o r   in v er ter   an d   t h f ac th at  m o d u latio n   in d e x   o f   v o ltag s o u r ce   in v er ter   is   n o ch a n g ed   d u to   co n s ta n v o ltag e   o f   m o to r   s ta to r ,   cu r r en f lo w in g   th r o u g h   all - co n tr o lled   in v er ter 's  s e m ic o n d u cto r s   w it h   a n y   d esire d   m o d u latio n   w ill b eq u al  to   li n co m m u tatio n   r ec ti f y in g   d io d es '   c u r r en t.  I n   f ac t,  m en tio n ed   co n d it io n s   n u l li f y   t h m o d u lat io n   e f f ec t s   an d   m ea n   c u r r en t   th r o u g h   ea ch   s e m ico n d u cto r   is   co n s i d er ed   eq u al  to   th cu r r en o f   r ec ti f y i n g   d io d es  with   lo n co m m u tatio n .   Dio d es cu r r en i n   th r ee - p h a s f u ll - wav r ec tifie r   o f   li n e   co m m u tatio n   is   o n e - t h ir d   o f   in p u t f ir s t p h ase  li n cu r r e n t [ 22 ].   I n   o r d er   to   f in d   d c - lin k   cu r r en t,  s w itc h i n g   f u n ctio n   co n ce p w it h   m o d u la tio n   ca n   b u tili ze d .   W h en   s w itc h in g   f u n ctio n   is   u s ed ,   b a s ed   o n   E q .   ( 9 ) ,   m o to r   cu r r en is   r elate d   to   d c - li n k   c u r r en u s in g   ti m e - d ep en d en f u n c tio n   w h ic h   is   in   Fo u r ier   e x p an s io n   f o r m .   S in ce   d r iv h ar m o n ics  ar ig n o r ed ,   th u s   th is   ti m e   f u n ctio n   k n o w n   a s   s w itc h i n g   f u n ct io n   w ill b o n l y   i n   s i n u s o i d al  f o r m .       th a dc as e th a n h ar m o ni c s no n e n a t f I t i v t w k t f v t nw k t f 1 1 1 1 1 ) ( . ) ( , ) c o s ( ) ( ) c o s ( ) (            (9 - 1)     th b dc bs e th b n h ar m o ni c s no n e n b t f I t i v t w k t f v t nw k t f 1 1 1 1 1 ) ( . ) ( , ) 3 2 c o s ( ) ( ) 3 2 c o s ( ) (    (9 - 2)     th c dc cs e th n h ar m o ni c s no n e n c t f I t i v t w k t fc v t nw k t f 1 1 1 1 1 ) ( . ) ( , ) 3 2 c o s ( ) ( ) 3 2 c o s ( ) (    (9 - 3)     I n   f ac t,  s w itc h i n g   f u n ctio n s   ca n   b f o u n d   i n   ti m e - i n d ep en d en f as h io n   u s i n g   r ef er en c m ac h in e   tr an s f o r m atio n .     ma t r i x f r a m e r e f e r e n c e p f f f P t f t f t f th th d th q th c th b th a , ) ( ) ( ) ( 1 0 1 1 1 1 1                 ( 1 0 )           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8814   IJ AA S   Vo l.  6 ,   No .   3 Sep tem b er   201 7 :   2 44     2 57   250       Fig u r 4 .   S w i tch i n g   F u n ct io n   o f   Vo ltag So u r ce   I n v er ter   C o n n ec ted   to   I n d u c tio n   Mo to r       Hig h   a m p lit u d p u ls e s   ar also   s ee n   in   F ig u r ( 4 ) .   T h ese  p u ls es  ar ap p ea r ed   as  a   r esu lt  o f   m o d u latio n   w h ic h   ca n   b eli m in ated   u s in g   ca p ac iti v e - in d u cti v f i lter s   i n   d c - b u s .     On ca n   u s m o d u latio n   i n d ex   p r in cip le  in s tead   o f   s w itc h i n g   f u n ctio n .   Mo d u latio n   i n d ex   is   d ef i n ed   as  E q .   ( 1 1 ) .     dc a t h ac A mp A mp m 2                             ( 1 1 )       Am p   is   v o lta g o r   c u r r en t a m p litu d o f   o u tp u t   m o d u lated   wav e.   Dc - li n k   w av e   a m p li tu d i s   o b ta in ed   r ep lacin g   m o d u latio n   in d e x   a n d   a m p lit u d o f   f ir s co m p o n en o f   s tato r   w av e.   T h is   tec h n iq u i s   o f   s p ec ial  ad v an ta g eo u s   w h e n   cu r r e n t so u r ce   in v er ter s   ar u s ed   i n   th d r iv e.       Fig u r ( 5 )   illu s tr ates   p o w er   lo s s   d ia g r a m   o f   a   t y p ical   co n v e r ter   as  f u n ctio n   o f   f ir s co m p o n en o f   co n v er ter   o u tp u t c u r r en t.            Fig u r 5 .   P o w er   L o s s   Dia g r a m   o f   T y p ical  C o n v er ter   as F u n ct io n   o f   F ir s t Co m p o n e n t o f   Mo to r     0 1 2 3 4 5 6 x   1 0 5 - 4 0 0 0 - 2 0 0 0 0 2000 4000 S a m p l e d   p o i n t s ( 2   m i c r o s e c o n d ) A m p l i t u d e ( I s / I d c ) T h e   s w i t c h i n g   f u n c t i o n   o n   t i m e   d o m a i n 5 . 2 5 5 . 3 5 . 3 5 5 . 4 5 . 4 5 5 . 5 5 . 5 5 5 . 6 5 . 6 5 x   1 0 5 - 1 0 0 - 5 0 0 50 100 S a m p l e d   p o i n t s ( 2   m i c r o s e c o n d ) A m p l i t u d e ( I s / I d c )     Z o o m   I n 0 1 2 3 4 5 6 10 -1 10 0 10 1 10 2 10 3 10 4 10 5 M o t o r   c u r r e n t s ( p u ) C o n v e r t e r s   l o s s   ( w a t t ) C o n v e r t e r s   l o s s   i n   l o g a r i t m i c   s c a l e Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ AA S   I SS N:  2252 - 8814       I n d u ctio n   Mo to r   Dri ve   Desig n   b a s ed   o n   E fficien cy   Op timiz a tio n     ( F a r s h id   A b d o la h n eja d   B a r o o g h )   251   As  s ee n   i n   Fi g u r 5 ,   m o to r   lo s s   is   i n cr ea s ed   s h ar p l y   ar o u n d   n o m in a cu r r e n t.  Ho w ev er ,   in   h ig h er   cu r r en ts ,   t h i s   ex p er ien ce s   ex tr e m d ec r ea s e.   T h is   r ed u ctio n   is   o f   s p ec ial  ad v a n ta g in   s tar tin g   co n d itio n   a n d   o r   in   n o n - n o m i n al  s p ee d s   b ec au s e,   i n   th i s   co n d itio n ,   c u r r en t s   ar m o r th a n   n o m i n al  v a lu e s .   Mo to r   p o w er   lo s s   co m p o n e n t s   ar o b tain ed   u s in g   s i n g le - p h ase  eq u i v alen cir c u it  o f   m o to r .   Ov er all,   m o to r   lo s s   ca n   b r e w r it ten   a s   E q u ati o n .   ( 1 2 ) .       as e ar r as s fe cu m o t i L w f i R i R P P P , ) . . ( 3 2 2                      ( 1 2 )     ( , )   is   f u n c tio n   o f   s tato r   f r eq u e n c y   a n d   m a g n etizi n g   i n d u cta n c w h ic h   ar e,   i n   m a n y   w o r k s   r ep o r ted   in   liter atu r e,   m o d eled   b y   f i x ed   r esis to r   o f   R fe   an d   R c   [ 2 4 ] .   C o r lo s s   is   r e w r itte n   as E q .   ( 1 3 )   u s in g   s i n g le  p h ase  eq u i v al en t c ir cu i t in   s tead y   s tate  s h o w n   i n   Fi g u r ( 6 ) .             Fig u r 6 .   Sin g le  P h ase  E q u i v a len t C ir cu it o f   Mo to r   in   Stead y   State  [ 2 4 ]       2 1 2 1 2 1 1 ) ( ), ) ( ( 3 L w R Z R Z I V P e c fe                       ( 13 )     Mo d el  ( 1 5 )   s h o w s   i n d u c tio n   m o to r   d r iv lo s s .     ) . 2 4 1 . 2 ( 3 ) ) ( ( ) . . ( 3 1 2 1 2 2 2 2 1 1 sw sw f ce D r i v e E f V V R Z I v i R i R P      ) ( 3 ) ( 3 ) ) 3 2 4 2 ( 3 1 1 t f i t f i R R a a d d i f f d i f f                         ( 1 4 )     E ac h   d r iv es  o f   i n d u ct io n   m o to r s   f o r   tr ac k in g   to r q u an d   co m m an d   s p ee d   n ee d s   s p ec ial  r e q u ir e m e n t.   Fo r   ex a m p le,   f o r   t y p ical  I FO C   d r iv b ased   o n   r o to r   f lu x ,   r e q u ir e m e n ts   s h o u ld   b p r ep ar e d   b y   E q .   ( 1 5 ) .     ) ( 0 ) ( 0 0 ) ( 0 r e m e qr r e ds y i e l d s t r a n s i e n t s A f t e r e qr e qr e dr r e e qr r e dr y i e l d s t r a n s i e n t s A f t e r e dr e dr e qr r e e dr r r e qs m e qr y i e l d s e qr e qs m e qr r w w L i R i V dt d w w i R i V dt d w w i R L i L i i L i L               ( 1 5 )     A cc o r d in g   to   co n d itio n   ( 1 5 )   an d   s y n c h r o n o u s   r ef er en ce   m a ch in in   w h ic h   q - a x is   p h aso r   is   eq u al  to   p h ase - a ,   d r iv lo s s   r elatio n   is   r e w r itte n   as E q u a tio n .   ( 1 6 ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8814   IJ AA S   Vo l.  6 ,   No .   3 Sep tem b er   201 7 :   2 44     2 57   252   c o n v m o t D r i v e P P P                         ( 1 6 - 1)     ) . 2 4 1 2 ( 3 ) ( ) ) ( ( 3 2 1 2 2 sw sw f ce c qs qs s r m r D r i v e E f V V R Z i V i R L L R P th q qs th q qs d d i f f d i f f f i f i R R 1 1 3 3 ) 2 4 2 ( 3           ( 16 - 2)     Usi n g   ab o v r elatio n ,   m i n i m u m   lo s s   v al u is   o b tain ed   b y   E q u atio n .   ( 1 8 ) .     0 qs D r i v e i p                           ( 1 7 - 1)     2 2 2 1 1 m i n ) 3 ( 1 ) 3 2 4 2 ( 6 ) ) ( ( 6 3 . 2 4 1 2 ( 3 . . 6 th q d d i f f d i f f c s r m r th q sw sw f ce e qs f R R R Z R L L R f E f V V Z V i            ( 1 7 - 2)     Fig u r 7 .   S h o w s   E q u atio n .   ( 1 8 - 2 )   in   T er m s   o f   Stato r   Fre q u e n c y   Var iatio n   o r   Mo to r   Sp ee d           Fig u r 7 .   Valu o f   E q u atio n .   ( 1 8 - 2 )   in   T er m s   o f   S tato r   Fre q u en c y   Var iatio n       9.   CO NT RO L   ST R AT E G B ASE O M O DE L   O F   E Q .   ( 1 7 )   I n   th is   s ec tio n ,   v alid it y   o f   p r ev io u s   s ec t io n s   is   e x a m i n ed   ill u s tr ati v el y .   An   I FO C   d r iv e   is   co n s tr u cte d   f o r   th is   p u r p o s e.   C h ar ac ter is t ics  o f   co n v er ter   an d   m o to r   ar g i v en   in   A P P E NDI X.   E q .   ( 1 7 )   alo n g   w it h   in d u ctio n   m o to r   to r q u in   v ec t o r   d r iv es'   al g o r ith m   [ 24 - 2 6 ]   ar co n s id er ed   as  r ef er en ce   f o r   s elec tin g   o p ti m al   m o to r   f l u x   i n   o r d er   to   m in i m iz d r iv lo s s .   I n   f ac t,  b ased   o n   Fig u r ( 8 ) ,   ad d itio n al  co n tr o l b lo ck ,   s h o w n   in   r ed   co lo r ,   is   ad d ed   t o   th d r iv s y s te m ,   allo w i n g   th d r iv er   to   s elec r ef er en ce   f l u x   le v el  f o r   p o w er   lo s s   co n tr o l.  0 50 100 150 200 250 300 350 0 5 10 15 20 25 30 35 D r i v e   l o s s   m i n i m i z e r   c u r r e n t   c u r v e F r e q u e n c y ( H z ) L o s s   m i n i m i z e r   c u r r e n t ( A m p s ) Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ AA S   I SS N:  2252 - 8814       I n d u ctio n   Mo to r   Dri ve   Desig n   b a s ed   o n   E fficien cy   Op timiz a tio n     ( F a r s h id   A b d o la h n eja d   B a r o o g h )   253   R ef er e n ce   f l u x   s h o u ld   b ch an g ed   d y n a m icall y   t h r o u g h   c alcu lated   cu r r en f o r   s tato r ,   E q s .   ( 1 6 )   an d   ( 1 7 ) ,   b ased   o n   d r iv lo ad in g   co n d iti o n   an d   f o r   th p u r p o s o f   m i n i m izi n g   to tal  d r i v lo s s .                   Fig u r 8 .   B lo ck   Diag r a m   o f   P o w er   L o s s   C o n tr o l S y s te m   f o r   I n d u ctio n   Mo to r   I FOC 's  Dr iv W ith   Deta ils   o f   Bl o ck   C o n tai n i n g   Dr i v L o s s   Mo d el       R ed   b lo ck   in   f i g u r 8   is   ad d itio n al  b lo ck   co n tai n in g   d r iv lo s s   m o d el  f o r   w h ich   all   k in d s   o f   in d u ctio n   m o to r ' s   d r iv e s   s h o u l d   b ad d ed   p r o p o r tio n al  to   d r i v t y p f o r   m in i m izatio n   p u r p o s es.    Fig u r 9   il lu s tr ates  r o to r   f lu x   l ev el  s elec ted   b y   lo s s   co n tr o s y s te m   p r o p o r tio n al  to   lo ad   d e cr ea s e.   A s   it  ca n   b s ee n ,   lo s s   co n tr o s y s te m   r ed u ce s   f l u x   le v el  f o r   lo s s   m i n i m izatio n   p u r p o s e.   Ho w e v er ,   s lo w n es s   o f   co n tr o s y s te m   ca n   b t u n ed   b y   P I co n tr o ller .   I n   g e n er al ,   s in ce   m o to r   h as   h i g h   p o w er ,   =   is   s u ch   th at  t h m o to r   is   i n h er e n tl y   s l o w .   I n   l iter atu r [ 1 ,   5 ,   1 2 - 1 4 ,   2 5 ,   2 6 ] ,   if   b ase  w as   r ea l - ti m co n tr o l,  th u s o f   co n tr o ller   w o u ld   b i m p o s s ib l f o r   lo s s   co n tr o s y s te m   b ec au s lo o k - u p   tab le  o r   s o f co m p u ti n g   tech n iq u es   ar u s ed .   Fo r   s m a ll  s ize  d r i v e s ,   f as tr an s ien r esp o n s ca n   b also   ac h iev ed   w i th o u co n t r o ller .   I n   Fig u r ( 9 ) ,   m o to r   o p er ates  in   n o m in a lo ad   an d   s atu r atio n   co n d itio n   p r i o r   to   t=4   s ec .   W h en   lo ad   d ec r ea s es  b y   h al f ,   d r iv e   r ef er en ce   f lu x   n o m i n al  v a lu r ed u ce s   s h ar p l y .         ax is   c urrent T et a ax is   c urrent F requenc y Gat puls es R ef erenc f lux s t at or  ax is   ref erenc c urrent A B C w w* T e* R e f e r e n ce   t o t q u e   cr a t o r A B C + - R e a c t if ie r g A B C + - I n v e r t e r   m A B C Tm I n d u c t io n   M o t o r St at or  c urrent s R ef erenc t orque St at or  ref erenc f requenc y   R ot or  ax is   ref erenc link age  f lux E q u a t i o n s   ( 1 7 ) & ( 1 8 )   e n f o r ce m e n t   p o i n t I nput   t orque R ef erenc rot or  s peed  (w m ) St at or  c urrent s R ot or  s peed R ef erenc t orque T et a St at or  ax is   ref erenc c urrent < St at or  c urrent   is _a  (pu)> < R ot or  s peed  (w m )> M ini m al  c urr en t T orq ue M ini m al  los s   rot or  lin k ag f lux T o r q u e   E q u a t i o n ( w h i ch   d i f f e r s   f o r   e a ch   d r i ve   t yp e s ) C urr en t St at or  f req ue nc y St at or  f req ue nc y M ini m al  los s   s t at or  c urr en t E q u a t i o n   1 8 - 2 D riv ref ere nc f lux A s   o u t p u t C om m an de t orq ue A s   n e xt   i n p u t St at or  c urr en t A s   i n p u t Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.