초록
산업 자동화의 고정밀도에 따라 직류 전통기는 강인제어가 요구되고 었다. 하지만 전동기 제어 시스템이 부하 외란의 영향을 받게되면 강인제어는 어렵게 된다. 슬라이딩 모드 제어는 강인성올 갖지만, 강인성을 갖는 슬라이딩 모드 제어에서의 불연속 제어법칙은 원하지 않는 떨림 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위한 한 방법으 로 본 논문에서는 전동기 제어 시스템을 위한 신경망 슬라이딩 모드 제어기법올 제시하였다. 제의된 제어기는 떨립 현상 없이 부하 외란을 효과적으로 제거할 수 있었다. 제어기법의 효과는 시뮬레이션에 의해 확인하였다.
Robust control for DC motor is needed according to the highest precision of industrial automation. However, when a motor control system has an effect of load disturbance, it is very difficult to guarantee the robustness of control system. The sliding mode control has robustness, but the discontinuous control law in sliding mode control with robustness leads to undesirable chattering in practice. As a method solving this problem, in this paper, neural network sliding mod control method for motor control system is presented. The proposed controller effectively can eliminate load disturbance without chattering. The effectiveness of the control scheme is verified by simulation results.
