본 논문에서는 위치센서 없는 Switched reluctance motor에 대해 저가로 구현가능한 새로운 속도제어 알고리즘을 제안한다. 대부분의 기존의 연구결과들은 상전환을 위한 점호각을 정확히 검출하는 것을 목표로 하였다. 그러나, 점호각 검출에서의 오차는 고속운전시 발생토크맥동과 효율의 저하, 심지어 탈조를 야기해왔다. 속도제어를 위해 제안하는 방법은 잘 알려진 phase locked servo(PLS) 속도제어루프에 ΔΣPLL과 유사한 점호각추정기를 위상검출기로 사용하는 것이다. 그것에 의하여, 제안한 알고리즘은 점호각검출오차와 발생토크맥동을 줄일 수 있다. 따라서, 저가로 고속운전에서의 속도오차를 감소시킬 수 있다.
본 논문은 고정폐색구간에서 차량운전 특성과 속도패턴이 다양한 다종의 열차들이 동일선로에서 복합되어 고밀도 운행을 위한 방법으로, 신호현시에 대한 제반정보를 차상으로 전송 받아 기관실 신호표시반에 신호를 현시 하는 차상신호방식(Cab Signalling System)중에서, 선행열차의 위치, 선로조건 등 지상의 상태정보를 후속열차가 수신하여 열차 자신의 제동특성 등 차량정보와 비교 분석하여 제동거리를 계산하는 distance to go 방식으로 열차운전속도를 제어하는 ATP (Automatic Train Protection) 시스템을 제안하였다. 폐색구간별 고정된 신호속도단계가 부여되는 ATC(Automatic Train Control) 시스템에서는 운행패턴이 같은 단일차종의 열차만 운행하는 구간에서는 일정속도에 의한 폐색구간 분할로 구간내 distance to go 신호체계가 이루어지지만, 차종과 속도패턴이 서로 상이한 복합열차들의 운행구간에서는 안전거리 확보를 위하여 저속열차의 제동거리를 기준으로 폐색구간 분할 및 속도결정이 이루어지므로 ATP 방식보다 운행효율이 다소 떨어짐을 알 수 있었다. 이를 차량특성과 속도패턴이 다른 3개의 열차를 모델로 하여 열차별 감속도에 의한 제동특성을 ATC와 ATP 신호제어체계에 접목시켜 시뮬레이션을 하였다.
유도전동기의 고성능 속도 제어를 위해서는 전동기 정수의 정확한 측정이 필요하다. 특히 전동기의 토크 제어를 위해 사용되는 벡터 제어의 경우 회전자 저항과 인덕턴스의 항으로 주어지는 시정수는 제어기의 성능에 큰 영향을 준다. 또한 고정자 저항과 누설 인덕턴스는 전류제어기와 속도 제어기의 이득을 구하고 설계하는 중요한 변수가 된다. 본 논문에서는 기존의 정수 측정 방법을 수정 보완한 새로운 유도 전동기 정수 측정방법을 제시한다.
최근 전통적인 PI제어를 적용한 유도전동기의 제어운전시스템이 산업현장에 많이 보급되어 있다. 그러나, 이러한 방법은 파라미터 변동이나 부하외란에 대해 매우 민감하며, 속도 제어기의 이득이 고정되어 전동기 운전 중에 파라미터가 변하거나 스텝상태로 변화하는 부하가 걸리게 되면 안정성과 추종성능이 악화되는 경향이 있다. 본 논문에서는 전동기의 기계적인 파라미터 변화와 함께 외란의 변화에 대하여 강인한 외란상쇄 제어를 고려하였다. 제안한 시스템은 부하토크를 최소차원 상태관측기를 근거로 추정하였다. 따라서 상태관측기를 사용한 속도제어기는 토크에 대한 Feedforward 루프를 조건으로 사용할 수 있으므로 강인한 속도제어 시스템을 실현할 수 있다. 또한 스텝입력 상태의 외란에 대하여 최적제어 시스템 설계를 하였다.
본 논문에서는 전동기의 고성능 속도제어를 위해 필수적인 상수인 관성을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 속도관측기에서 발생되는 관성오차의 정보를 포함하고 있는 위치 오차신호를 관측하여 이를 비례적분 제어기를 사용하여 정상상태 오차를 없게 제어함으로써 관성을 추정하므로 특히, 관측기 기반 속도측정법에 쉽게 구현이 가능하다. 모의실험과 실험결과를 제시하여 추정관성이 제안된 방법에 의하여 실제값에 수렴하였으며 이에 파라 관측된 속도 역시 실제 측정된 속도와 일치하게 되었으며, 속도제어기가 설계한 응답특성을 보임을 입증하였다.
본 논문에서는 전동기의 속도제어에 필요한 관성과 마찰계수를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 속도관측기에서 발생하는 추정속도와 실제속도로부터 최소자승법을 이용하여 관성과 마찰계수를 동시에 추정한다. 모의실험을 수행하여 추정관성과 추정마찰계수가 제안된 방법에 의하여 각각 실제값에 수렴함을 보인다.
본 논문은 BLDC 전동기의 정밀한 속도제어를 위하여 외란 관측기의 설계 및 영향을 제거하는 제어기 설계방법을 제안한다. BLDC 전동기의 외부에서 회전축에 작용하는 부하의 변동과 전기적인 시스템에서 발생하는 역기전력을 외란으로 가정하고, 외란은 구간에 대한 상수로 가정하여 루엔버거 관측기를 설계한다. 시스템 상태에 대한 관측기의 오차가 0으로 수렴할 수 있도록 적절한 이득을 설정하는 방법을 보이고, 추종성능을 향상시킬 수 있는 적절한 PI제어기의 이득을 설정하기 위한 방법을 제시한다. 제안된 제어기를 120W급의 BLDC 전동기에 적용하여 속도 그리고 전류 레퍼런스를 추종하는 능력을 시뮬레이션 시험하였다. 상수부하의 변동을 외란으로 적용하였고, 그 결과 설계된 제어기의 정상상태 오차가 0.1 [%] 이내를 가짐으로 상태 추종성능에 대해 유용한 제어기임을 보일 수 있었다.
정격풍속 이하에서 풍력발전기의 토크 제어기는 최대 출력 파워를 얻기 위하여 중요하다. 토크 제어의 주된 목적은 바람이 가진 에너지로부터 최대의 출력 파워를 얻도록 하는 것이다. 이를 위하여 최적모드게인을 이용하여 발전기 속도의 제곱에 비례하도록 발전기의 토크 크기를 조절하는 방법이 많이 적용되었다. 그러나 이 제어 방법은 풍력발전기가 수 MW급으로 대형화될수록 응답이 느려진다. 본 논문에서는 토크 제어기의 응답을 빠르게 하기 위하여 공력 토크의 로터 속도 비선형 파라미터를 제어 게인으로 이용하여 추가적인 토크 크기를 조절하는 방법을 고려하였다. 로터 속도 비선형 파라미터의 계산 시에 온라인 경우와 오프라인 경우를 각각 살펴보았다. 2MW 풍력발전기에 대하여 실제 난류 풍속에 대하여 수치실험을 수행하여 오프라인 경우가 출력 파워를 더 향상시키고 실용적임을 보인다.
본 논문에서는 2개의 비전 센서와 딥 러닝을 이용한 자율주행 차량의 속도제어 알고리즘을 제시하였다. 비전 센서 A로부터 제공되는 도로 속도 표지판 영상에 딥 러닝 프로그램인 텐서플로우를 이용하여 속도 표지를 인식한 후, 자동차가 인식된 속도를 따르도록 하는 자동차 속도 제어 알고리즘을 제시하였다. 동시에 비전 센서 B부터 전송되는 도로 영상을 실시간으로 분석하여 차선을 검출하고 조향 각을 계산하며 PWM 제어를 통해 전륜 차축을 제어, 차량이 차선을 추적하도록 하는 조향 각 제어 알고리즘을 개발하였다. 제안된 조향 각 및 속도 제어 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해서 파이썬 언어, 라즈베리 파이 및 Open CV를 기반으로 하는 자동차 시작품을 제작하였다. 또한, 시험 제작한 트랙에서 조향 및 속도 제어에 관한 시나리오를 검증함으로써 정확성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 슬라이딩 모드 제어기의 채터링 현상을 제거하기 위한 개선된 방법을 제안한다. 기존 방법은 스위칭함수의 미분을 특정 상수 또는 스위칭함수의 비례항으로 수렴하도록 하여 과도상태의 채터링을 제거하였으나, 제안된 방법은 스위칭함수의 미분이 스위칭함수의 비례-적분 항에 수렴하도록 하여 과도상태 및 정상상태에서의 채터링 혈상을 제거한다. 제안된 방법과 기존 방법을 비교 검토하기 위해 브러시리스 직류전동기 속도제어기에 대하여 모의실험을 통해 그 유용성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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