Real-time motor parameter monitoring in an embedded system

During motor operation, motor parameters, notably stator inductance, experience fluctuations. This inductance varies in response to the current magnitude along individual axes, predominantly due to magnetic saturation. Accurate parameter estimation is crucial in any application requiring precision and, more broadly, high performance. This thesis aims to propose an online parameter identification method based on the derivative of current ripple, utilizing a low-cost microcontroller. The primary objective is to design an algorithm capable of estimating motor parameters without prior knowledge about the machine. The selected microcontroller is the C2000™ F28004x series, manufactured by Texas Instruments. This study also aims to evaluate the potential of this board in terms of memory capacity, signal processing capabilities, and computational performance. Two types of motors have undergone testing: the Brushless DC (BLDC) motor and the Induction Motor (IM). This thesis primarily concentrates on the analysis and evaluation of the BLDC motor. The thesis initially reviews the state-of-the-art methodologies in parameter identification. Subsequently, it investigates the theoretical underpinnings of the selected machines, presenting motor models and equivalent circuits. Following this, a comprehensive study of a method proposed in the literature is undertaken, alongside the proposal of a new method. Simulations are conducted to validate the efficacy and accuracy of the newly proposed method. Finally, laboratory tests are performed to empirically demonstrate the theoretical findings.

Durante il funzionamento del motore, i parametri del motore, in particolare l'induttanza dello statore, subiscono fluttuazioni. Questa induttanza varia in risposta alla magnitudine della corrente lungo gli assi individuali, principalmente a causa della saturazione magnetica. Una stima accurata dei parametri è cruciale in qualsiasi applicazione che richieda precisione e, più ampiamente, elevate prestazioni. Questo lavoro di tesi mira a proporre un metodo di identificazione dei parametri online basato sulla derivata della fluttuazione della corrente, utilizzando un microcontrollore a basso costo. L'obiettivo principale è progettare un algoritmo in grado di stimare i parametri del motore senza conoscenze preliminari sulla macchina. Il microcontrollore selezionato è la serie C2000™ F28004x, prodotta da Texas Instruments. Questo studio mira anche a valutare il potenziale di questa scheda in termini di capacità di memoria, capacità di elaborazione del segnale e prestazioni computazionali. Due tipi di motori sono stati sottoposti a test: il motore Brushless DC (BLDC) e il motore ad induzione (IM). Questa tesi si concentra principalmente sull'analisi e valutazione del motore BLDC. La tesi inizia con una revisione delle metodologie all'avanguardia nell'identificazione dei parametri. Successivamente, si indagano le basi teoriche delle macchine selezionate, presentando modelli di motori e circuiti equivalenti. Segue uno studio approfondito di un metodo proposto nella letteratura, insieme alla proposta di un nuovo metodo. Vengono condotte simulazioni per convalidare l'efficacia e l'accuratezza del nuovo metodo proposto. Infine, vengono effettuati test di laboratorio per dimostrare empiricamente i risultati teorici.