본 논문은 신${\cdot}$재생에너지원을 이용한 분산전원용 계통연계 인버터의 전류고조파저감에 관한 연구로서 전류고조파는 진력풍질 측면에서 중요한 요소 중의 하나이나 전원전압의 불평형, 왜곡 및 부적절한 전류제어기의 조정 등의 원인으로 인하여 이런 목적의 달성이 어렵게 된다. 전류제어기법 중에는 동기좌표게 상에서 동작하는 전향보상부 PI 제어기가 일반적으로 사용되고 있으며 본 논문에서는 전원전압 왜곡 하에서 전류제어기 이득과 전류고조파의 관계를 분석하고 Particle Swarm Optimization(PSO) 알고리즘을 이용하여 PI 제어기를 최적 조정하는 방법을 제안하였으며 모의시험과 적용실험을 통하여 그 유용성을 입증하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제14권3호
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pp.52-60
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1990
제어입력에 무시하지 못할 정도의 시간지연이 있는 시스템에 있어서의 강인한 제어기를 설계하고 실현하는 문제를 다루었다. 본 논문에서 제안하는 제어기를 설계하기 위하여 전향 방향에 적분기 하나를 추가하고 빠른 응답 특성을 주기 위하여 상태변수 $x_1$ 대신 오차신호 y-$y_r$를 궤환 하도록 하였으며 여기서 일어날 수 있는 오우버슈터를 줄이기 위하여 Integral reset scheme을 이용하였다. 제어기 실현을 위하여서는 궤환되어지는 모든 상태변수의 측정이 요구되나 실제 제어 문제에서는 경제적, 기술적인 문제로 그렇지 못하므로 측정 불가능한 상태변수는 상태관측기를 구성하여 이용하도록 하였다.
본 논문은 빠른 학습과 정확한 근사 능력을 갖는 새로운 CMAC 신경망 기반 퍼지 제어기르 제안한다. 제안한 CMAC 신경망 기반 퍼지 제어기(CBFLC)는 한 학습 주기 동안 전향 및 역전파 연산시 신경망내 유닛중 극히 일부분만이 활성화되어 학습에 참가하므로 학습 시간이 매우 빠르고, 비퍼지화 연산시 소속 함수의 중심값 뿐 아니라 폭을 동시에 고려하여 정확한 근사화를 얻는다. 제안한 퍼지 제어기내 입?출력 소속 함수의 중심값 및 폭 등의 구조적 파라메터들은 역전파 알고리즘에 의해 갱신된다. 제안한 CMAC 신경망 기반 퍼지 제어기를 트럭 후진 주차문제에 적용하여 근사화 능력 및 제어 성능면에서 여러 다른 퍼지 제어기들과 비교한다.
본 논문에서는 기존의 PDFF 제어기에 비선형 보상기를 적용한 위치제어에 대하여 기술한다. 이 방법은 기존의 방법보다 주어진 사양을 쉽게 만족시킬 수 있다 제어기 설계에 있어서 위상 여유와 대역폭을 동시에 조절할 수 있는 개선된 PDFF 제어기를 제시한다. PDFF 제어기의 전향 보상항을 비선형 보상기(CDIDF 제어기)로 치환함으로서 폐루프시스템의 대역폭을 감소시키지 않으면서 원하는 위상여유를 얻는 것이다. 제시된 방법은 시뮬레이션과 실험을 통하여 확인된다 시뮬레이션 및 실험결과에 따라 CDIDF 제어기를 사용한 개선된 PDFF 시스템에서는 제어기의 파라미터를 적절히 설정함으로서 전반적인 설계사양을 만족시키는 것이 확인된다.
기존의 속도센서가 없는 유도전동기의 고정자자속 기준제어 구동시스템에서, 추정된 속도는 저역통과필터의 사용으로 과도기에 지연이 생긴다. 이 지연으로 인한 응답속도의 과도한 오버슈트를 방지하기 위하여 속도제어기의 이득은 작아야 하는데, 이 때문에 부하토크의 영향을 크게 받게 된다. 본 논문에서는 부하토크 관측기와 전향제어를 사용하여 속도센서가 없는 시스템을 위한 강인한 속도제어기를 설계하였다.
본 논문에서는 PDFF제어의 전향 보상항을 쌍입력 기술함수형 비선형 제어기로 대체하고 대역폭과 위상여유를 동시에 제어할 수 있는 개선된 PDFF 제어기를 구성한다 구성된 시스템의 제어성능을 고찰하기 위해 직류전동기 위치 제어시스템에 복소 쌍입력 보상기를 PDFF 제어기에 적용시켜 시뮬레이션을 한다. 시뮬레이션 결과 비선형 제어기의 제2 정현파 입력의 크기를 조절함에 따라 폐루프 시스템의 대역폭과 위상여유를 쉽게 조절할 수 있는 안정한 제어기를 설계하는 것이 가능하다.
고성능 서보 전동기 시스템을 구축하기 위해서는 저속영역과 고속영역을 포함하는 넓은 속도영역에서의 정확한 속도검출을 통한 정밀한 속도제어기 필수적이며, 관성모멘트와 같은 전동기의 파라메터 변동에 대해 강인한 속도제어와 외란 억제능력도 중요한 요소로서 고려되어야 한다. 변동하는 부하의 관성모멘트을 식별하여 PI 속도제어기를 실시간으로 적응 동정하고, 플랜트 잡음과 측정잡음을 고려하는 상태 관측기인 칼만필터의 부하관성에 대한 민감성을 제거하기 위해 이를 적응 동정하여 적응 상태 추정기를 구현함으로써 우수한 속도 추정 성능을 얻었다. 또한 외란과 불확실한 모델링은 등가 외란으로 추정되어 전향적으로 보상된다. 본 논문에서는 이러한 특징을 이용하여 전동기의 고성능 속도제어를 구현하고 유도전동기를 이용한 실험을 통하여 연구결과의 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 3상 영구자석 동기전동기의 속도리플 저감을 위한 가변형 비례공진 전향보상 알고리즘을 제안한다. 일반적인 토크 맥동의 원인은 전류측정오차 및 데드타임으로 인한 전기적 맥동과 회전자 편심과 편심 부하로 인해 발생될 수 있다. 이러한 토크 맥동은 전동기의 속도 맥동을 야기하고 전동기 구동 시스템의 운전 성능을 저하시킬 수 있다. 이를 위한 본 논문에서는 속도 맥동의 원인을 분석하고 속도 맥동을 저감하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 속도 맥동에 포함된 특정 운전 주파수를 저감하기 위해 가변형 비례 공진 제어기를 적용하였고, 전향보상 제어기 구조를 이용하여 보상동작이 수행되도록 하였다. 제안한 알고리즘은 다양한 실험을 통하여 타당성과 효용성을 검증하였다.
수직 이착륙기와 같은 비행체의 정지비행 도중 비행체의 위치각, 각속도, 각가속도와 같은 상태량을 궤환 시킨 SRFIMF(State Rate Feedback Implicit Model-Following)이론을 이용하여 4개의 팬을 갖는 부상제어시스템을 구성하였다. 이 부상제어시스템의 yaw제어를 행하여, 각 상태궤환이득 및 전향경로 이득을 변화시켜 부상제어시스템의 특정을 해석하였으며, 부상시스템과 같은 제어계에 SRFIMF방식을 적용시켜 그 타당성을 조사하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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