본 논문에서는 표면 부착형 영구자석형 동기 전동기(SPMSM)의 가감속과 부하 변동에 따른 속도 특성 향상을 위해 실제 속도와 부하 토크 관측기를 통한 부하 토크를 입력 변수로 설정하여 가변 이득 조절 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 증명하기 위해 여러 운전 조건에서 기존의 이득 시스템과 가변 이득 조절 시스템을 비교하여 제안된 알고리즘의 효용성을 검증하였다.
본 논문은 신경회로망을 이용한 IPMSM 드라이브의 속도제어를 제시한다. 일반적으로 수치 제어된 기계에서 PI 제어기는 고정된 이득값으로 처리한다. PI 제어기의 고정된 이득값은 어떤 동작조건에서는 양호하게 수행된다. 고정된 이득값을 가진 PI 제어기의 강인성 향상을 위하여 신경회로망을 기초로 하는 새로운 제어 방법인 NNPI 제어기를 제시한다. NNPI 제어기는 속도, 부하토크 및 관성과 같은 파리미터 변동에 대하여 오버슈트를 감소시키고 상승 시간 및 정상상태에 빠르게 도달한다. 또한 본 논문에서는 신경회로망을 사용하여 IPMSM의 속도를 제어하고 ANN 제어기를 사용하여 속도를 추정한다. 신경회로망의 역전파 알고리즘 방법은 전동기의 속도를 실시간으로 추정하는데 사용된다. IPMSM의 속도제어기 결과는 제시된 이득값 조절의 타당성을 입증한다. 그리고 NNPI 제어기는 광범위한 동작상태와 부하 외란에 대하여 고정된 이득값보다 우수한 성능을 가진다.
본 논문에서는 직접 변환 방식의 수신기에서 발생하는 I 채널 및 Q 채널 간의 이득 및 위상 불일치를 보상하는 방법에 대해서 기술한다. 직접 변환 방식의 복조기에서의 이득 및 위상 불일치를 가변 스텝(Variable Step-size) 적응적 루프를 이용하여 블라인드(blind) 등화 방식으로 보상하는 알고리즘을 된 논문에서 제안한다. 이득 및 위상 불일치를 보상하기 위해 일반적인 블라인더 등화 기법을 이용할 경우 루프 이득에 따라 수렴속도와 지터(jitter) 영향이 trade-off 관계에 있다. 본 논문에서는 이들 문제를 극복하기 위하여 적응적 루프의 이득을 오차에 따라 가변 하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 가변 스텝 적응적 루프를 이용하여 빠른 수렴속도와 지터의 영향을 줄이도록 하는 방법을 제시하였고, 모의실험을 통하여 신호 손실 보상과 수렴 속도의 향상을 확인한다.
최적이득을 구하는 해석적인 방식으로 안정여유에 의한 최적화방식과 공액경사법에 의한 최적화방식을 살펴보았으며, 두방식을 비교해 보면 몇몇 문제점이 존재하나 다음의 몇가지 점에서 공액경사법에 의한 최적화방식이 더 우수하다는 것을 알 수 있다. 1) 제어루우프내의 제어기 수에 관계없이 이 방식을 쉽게 적용할 수 있다. 2) 시스템을 수식으로 모델링할 때 거의 간략화함이 없이 표현하므로 실제 시스템과의 오차를 줄일 수 있다. 3) 평가함수 내의 가중치를 조정하여 원하는 과도응답을 가지는 최적이득으로 유도할 수 있다. 공액경사법에 의한 최적화방식은 벡터제어나 전류제어PWM등 보다 복잡한 제어루우프에도 쉽게 적용시킬 수 있으며 직류기 및 서보전동기의 속도 및 위치 제어시스템에도 적용이 가능하다.
본 논문에서는 속도 오차의 최소화와 안정된 응답 특성을 가진 선형 영구자석형 동기 전동기를 이용한 시스템을 구성하기 위해서 속도 오차와 속도 오차의 미분항을 입력 변수로 하고 PI 룩업-테이블(look up table)을 이용한 퍼지(fuzzy) 기반 자기동조(self-tuning) PI 속도 제어기를 제안 하였다. 부하가 변동되는 제어 환경이나 시스템에 비선형성 외란이 가해지는 경우, 고정된 최초의 이득 설정 또는 NC 공작기에서 사용되는 속도에 따른 가변이득 조절 방식만으로는 원하는 제어특성을 기대하기가 어렵다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위해서 기존의 고정이득 방식 및 속도 변동량에 따른 가변이득 방식을 제안한 방식과 시뮬레이션 및 4상한 운전 실험을 통해 비교함으로써 제안된 방식이 기존의 방식들보다 안정되고 빠른 속도 응답특성을 가짐을 확인하였다.
본 논문은 신경회로망을 이용한 IPMSM 드라이브의 자기동조 PI 제어기를 제시한다. 일반적으로 수치제어장치 처리는 고정된 이득값을 가진 PI 제어기를 이용한다. 고정된 이득값을 가진 PI 제어기는 어떠한 환경에서는 양호하게 동작할 수 도 있다. 고정된 이득값을 가진 PI 제어기의 강인성을 증가시키기 위하여 신경회로망을 기반으로한 새로운 방법인 STPI 제어기를 제시하였다. STPI 제어기는 속도, 부하토크, 관성과 같은 파라비터가 갑자기 변화하였을 때 오버슈트, 상승시간, 안정화시간을 최소화한다. 또한 본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 속도를 제어하고 ANN 제어기를 이용하여 속도를 추정한다. 신경회로망의 역전파 알고리즘 기법은 전동기 속도의 실시간 추정을 제시한다. IPMSM의 속도제어의 결과는 이득값 동조의 효용성을 보여준다. 그리고 STPI 제어기는 고정된 이득값을 가진 PI 제어기에 비하여 강인성 광범위한 운전영역 부하 왜란등에 대하여 우수한 성능을 나타낸다.
이 논문에서는 눈 먼 균등화에 쓰이는 4차 고다드 알고리즘의 수렴에 대하여 살펴보았다. 평균 성능 함수가 가장 작은 값을 갖는 점 부근에서의 4차 고다드 알고리즘의 국소적 성질을 이해함으로써 적응이득을 결정하였다. 4차 고다드 알고리즘의 정규화된 적응이득과 수렴속도는 결정 지향 알고리즘과 견주어 볼 때 적응이득은 작아야 한다는 것과 수렴속도는 빠르다는 것을 보였다.
본 논문은 브러시리스 직류 전동기의 속도제어를 위해 파라메타의 추정 없이 입력과 출력의 패턴을 관찰하여 PI 이득을 온라인(On-line)으로 설정하는 방법을 제안한다. 비례이득은 한계입력을 인가하여 가장 빠른 속도 상승을 유도하는 과정에서 설정되고, 적분이득은 비례제어 과정 중에 오버슈트 방지와 안정된 수렴이 적절히 이루어지도록 설정된다. 따라서 제안된 PI이득 조정은 온라인으로 제어와 동시에 수행됨으로써 시스템 파라메타 추정 등의 부가적인 작업이 필요 없다. 본 논문에서 제안하는 PI이득 조절기법은 직류전동기의 속도제어에 있어서 빠른 응답과 오버슈트 문제를 동시에 해결할 수 있고, 기존의 Auto-tuning 방법보다 간편하고 실용적이다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 실험을 통하여 제안하는 방법의 유용성과 안정성을 보인다.
본 논문은 디지털 CATV의 고속 모뎀의 부호화 변조 방식으로서 32VSB 신호를 이용한 트렐리스 부호화 변조(TCM, trellis coded modulation)방식을 다룬다. 일차원 신호 체계를 이용한 부호율 4/5의 32VSB 신호의 최적 TCM 부호기를 설계하여 기존의 16VSB 비하여 0.97~4.38dB의 부호이득(coding gain)을 얻었다. 또한 이차원 신호체계를 이용하여 16VSB에 대한 전송 전력 이득(0.6~2.26dB)뿐 아니라 전송 속도이득(12.5%)을 갖는 부호률 9/10의 TCM부호기와 전송 속도 면에서는 16VSB와 같고 16상태(states) 이상에서는 앞에서 거론한 일차원 TCM보다 높은 부호 이득을 갖는 부호화기를 설계하였다.
일반적인 전동기 구동에 있어서 부하의 변화에 의해 관성이 변하는 경우 동일 속도 제어기 이득에서의 속도 응답은 오버슈트가 생기거나 진동하는 문제점이 있다. 따라서 정확한 속도제어가 필요한 응용분야에서 전동기의 관성 추정은 필수이다. 본 논문에서는 MRAS 관측기를 활용하여 영구자석동기전동기의 관성을 추정하고 추정된 관성으로 속도제어기의 제어이득을 선정할 경우의 속도 응답특성을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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