본 논문에서는 부하외란이 존재하는 경우에 T-S 퍼지모델을 이용한 비선형 외란 관측기를 제안함으로써 IPMSM(Interior Permanent Magnet Motor)의 제어성능 향상을 도모하였다. T-S퍼지모델은 국부선형모델들의 퍼지결합으로 비선형계통을 T-S퍼지모델을 구한 다음, 각 국부선형모델의 역함수에 대한 T-S퍼지모델을 구함으로써 비선형 역함수를 구하는 방법을 제안하였다. 역함수를 이용한 외란관측기의 구성은 선형계통에서와는 달리 비선형 계통에서는 용이하지 않으나 T-S퍼지 모델을 사용함으로써 이 문제를 해결한 것이다. 제안된 비선형 외란관측기는 T-S퍼지제어기의 대표 격인 PDC 제어기와 함께 사용되었고 시뮬레이션을 통해서 그 유용성을 입증하였다.
본 연구에서는 비선형 시스템을 선형 시스템으로 변환시키는 미분기하이론에 기초를 둔 비선형 궤환 선형화 기법을 유도전동기와 같은 비선형 시스템의 제어에 응용함으로써 완전한 비간섭 시스템을 얻을수 있음을 보였다. 또한, 엘리베이터와 같은 부하의 정속도 운전시 효율제어를 위해 회전자 자속을 변화시킬 때 이의 영향을 받아 값이 바뀌는 인덕턴스와 온도에 따라 가장 변화가 심한 회전자저항을 위한 추정알고리즘을 제안하고 이의 성능을 평가해 보기 위하여 시뮬레이션과 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 스위치드 릴럭턴스 전동기 (SRM)의 히스테리시스 및 PI 전류제어기법의 응답특성에 관해 고찰하였다. SRM의 전류제어를 위해 가장 널리 적용되는 히스테리시스 제어기법은 전류응답특성이 빠르다는 장점이 있으나, 스위칭 주파수의 가변으로 인한 소음이 단점으로 알려져 있다. SRM의 전류제어를 위해 적용되는 다른 전류 제어기법으로는 PI 전류제어기법이 있으나, 비선형적인 특성으로 인해 일반적인 전동기 제어시스템과 같이 몇몇 고정된 변수들로 제어기를 설계하기가 용이하지 않다. 본 논문에서는 제한된 범위 내에서 전동기가 구동된다는 가정하에 선형화를 통한 PI 전류제어기를 설계하였다. 1마력 SRM을 적용하여 전류제어 및 속도제어 실험을 수행하였으며, 실험을 통해 얻어진 데이터는 적용 용도에 적합한 전류제어기법 선정을 위한 참고자료가 될 것으로 사료된다.
벡터제어를 적용한 유도전동기 드라이브는 고성능 제어를 위하여 산업 적용분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 유도전동기의 모델은 비선형이고 복잡하기 때문에 포화, 온도변화, 외란 및 파라미터 변동등에 의해 성능 및 신뢰성이 저하된다. 이러한 가변속 드라이브를 제어하기 위하여 종래의 PI와 같은 제어기들이 일반적으로 사용되어졌다. 이러한 제어기들은 이상적인 벡터제어 상태에서도 광범위한 동작영역에서 양호한 성능을 나타내는데 한계를 가지고 있다. 본 논문은 퍼지제어, 신경회로망, 적응 퍼지제어로 구성된 FNN(Fuzzy-Neural Network)-PI 제어기 기반 자기동조 PI 제어기와 ANN을 이용한 속도추정을 제시한다. FNN-PI, AFC, ANN 제어기를 이용한 제어 알고리즘은 유도전동기 드라이브 시스템에 적용하여 그 결과를 분석하고 제어기의 효용성을 입증한다.
본 논문은 직접토크제어(Direct torque control, DTC)를 사용한 릴럭턴스 동기전동기(Reluctance synchronous motor, RSM)의 위치센서 없는 모션제어 시스템을 제안한다. 고성능 효율제어를 수행하는데 있어서 DTC를 이용한 릴럭턴스 전동기 드라이브는 고정자 쇄교자속의 포화와 부하전류에 따라 비선형적으로 변하는 인덕턴스로 인해 여러 가지 문제점들이 발생한다. 이러한 이유로 본 논문에서는 정확한 고정자 쇄교자속과 토크를 계산하기 위해서 자속관측기의 $L_d\;와\; L_q$값을 회전자 위치와 고정자 전류에 대해 보상하였으며, 빠른 토크 응답특성과 최적 효율특성을 얻기 위해서 기준자속을 부하에 따라 계산하였다. 제안된 알고리즘의 정당성을 확인하기 위해서 1.0[kW] 릴럭턴스 동기 전동기를 사용하여 $\pm$20[rpm]과 $\pm$1500[rpm]에서 실험을 수행하였고, 실험을 수행한 결과 저속영역과 고속영역 모두 우수한 동특성과 향상된 효율을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 리칭모드 제어기와 신경 회로망을 이용하여 3상 유도전동기의 위치제어 시스템을 구현한다. 리칭모드 제어기는 위치오차와 속도오차의 궤적을 슬라이딩 평면으로 들어가도록 하고 신경회로망의 초기학습을 담당한다. 리칭모드 제어기의 구조는 슬라이딩 평면의 스위칭 함수로부터 간단히 구성하였다. 또한, 신경 회로망은 전향경로 신경망으로 구성되며 비선형 매핑능력과 탁월한 학습능력을 이용하여 유도전동기의 등가제어입력을 학습하도록 하였고 신경 회로망의 입력으로는 모터의 기준속도, 기준위치 및 엔코더를 이용하여 측정된 모터의 실제속도와 위치 등을 이용하였고 온라인 상태로 학습되도록 하였다. 이와 같이 복합적으로 구성된 제어기들을 유도전동기의 위치제어 시스템에 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 타당성을 보이기 위해 기존의 PI 제어기와 비교평가를 하였으며 시뮬레이션과 실험결과로부터 초기운전 상태에서는 리칭모드 제어기가 주로 제어를 담당하지만 시간이 지남에 따라 신경회로망이 학습되어 신경 회로망이 주 제어기가 됨을 확인하였다. 아울러, 제안된 제어기가 PI 제어기보다 우수하고 특히 부하변동과 같은 외란에 강인함을 알 수 있었으며, 정상상태 오차가 현저히 감소하여 정밀한 제어가 가능함을 확인하였다.
BLDC (Brushless DC) 전동기는 선형적인 토크 대 전류, 속도 대 전압특성을 갖고 있으며 기계적 전기적인 잡음이 없고, 가감속 제어가 용이하며, 토크 대 관성의 비가 매우 높아 소형으로 높은 출력을 낼 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 전기자 전류의 전환 (Commutation)시 고정자 권선의 인덕턴스 성분과 역기전력으로 인해 발생되는 전류리플은 BLDC 전동기의 구동시 발생되는 토크리플의 중요한 원인이 되어, 고정밀 서보계통에 대한 응용에 큰 장애가 되고 있다. 본 논문에서는 퓨리에 시리즈계수를 사용한 새로운 전류제어 알고리즘을 개발하여 상전류 전환시 발생하는 전류리플을 최소화함으로서 토크리플을 현저히 감소 시켰으며, BLDC 전동기의 구동을 위해 널리 사용되고 있는 UNIPOLAR PWM 방식과 시뮬레이션 및 실험을 통해 비교함으로써, 새로운 알고리즘의 효용성을 입증하고자 한다.
In this paper. the characteristics of a linear induction motor with the moving cage-type secondary are analyzed using finite element method. Thus thrust. normal force and the secondary bar currents distribution are obtained for different positions of the moving secondary.
In order to determine an operating pattern of SLIM in an experimental MAGLEV vehicle, operating characteristics of SLIM are obtained using a disk type test facility. The test results are compared with the pre-estimated values. It is found that a closed loop control is required for operating at a constant slip-frequency condition which makes the normal force minimum.
In this paper the instantaneous thrust of a linear induction motor(LIM) with cage-type secondary is estimated by the line voltages and phase currents measurement when the LIM is fed by PWM inverter. The estimated thrust values according to various input frequencies are compared with the measured ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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