초록
매입형 영구자석 동기전동기와 인버터, 그리고 추진제어기로 구성된 추진시스템을 갖는 독립 구동형 전기자동차에 대하여 파라미터 변동특성을 반영하는 전동기 제어기법과 주행특성을 개선한 새로운 추진제어기 기법을 제시하였다. 기존의 방식과는 다르게 전동기의 등가파라미터인{{{{ { L}_{d } }} 와{{{{ { L}_{q } }} 의 변동을 전류의 크기뿐만 아니라 전류 위상각의 관점에서 고려하였으며, 해석적인 방법으로 전 영역에 대한 변동 곡선을 제시하였다. 그리고{{{{ { L}_{d } }}와 {{{{ { L}_{q } }}에 대한 변동을 신경회로망을 이용하여 추정기를 구성한 후 신경회로망 추정기를 갖는 매입형 영구자석 동기 전동기용 벡터제어 기법을 제시하였다. 또한, 추진제어기는 토크분배 기능과 토크약화제어 기능을 구비하도록 만들어졌으며, 선회 조종성과 슬립율이 안정 영역 내에서 운전 되도록 개선된 추진 제어기를 제시하였다. 제안된 제어기의 동특성을 실험과 모의 실험을 통하여 검증하였다.
When traction system of 2-motor driven electric vehicle(EV) is consisted of two motors (IPMSM) . two inverters. and one traction controller, control performances of IPMSM for an electric vehicle is affected by parameter variation b because of large current magnitude and wide current phase angle. To solve this problem, new parameter estimator for L Ld and Lq is constructed by neu때 network technique. And new vector control algorithm with parameter estimator by n neural network is proposed for IPMSM.And also. an advanced traction control algorithm is proposed using fuzzy c controller in order to enhance the driveability oftwo-wheel drive EVs with fitted with a traction control system Performances of the proposed algorithm are examined by simulations and the experimental resul않 with respect to t the prototype IPMSM and EV.
