차세대 전기자동차에서는 전비 향상 및 주행 성능 개선을 위하여 각 휠에 의해 직접적으로 토크를 제어하는 인 휠 모터 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 전기자동차 구동용 인 휠 모터에 적용되는 토크 벡터링 시스템에서 각 휠에 가해지는 토크를 분배하는 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 차량의 주행 및 조향에 따른 실제 차량 특성 파라미터를 적용한 차량 모델을 구현하기 위해 MATLAB Simulink 환경에서 시뮬레이션을 진행하였으며 제안된 알고리즘에 따라 토크 분배가 이뤄지는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 전압형제어에 의한 유도전동기의 토크 속응제어법의 메카니즘이 기술되어 졌다. 특히 본 논문에서는 펄스전압 인가에 의한 과도토크 소거원리를 전류레벨에서 해석함과 동시에 직관적 이해를 돕기 위해 벡터표현을 이용하여 제안 방식의 이론적 타당성을 입증하였다. 이상의 검토에서 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 전압형제어에 있어서는 임펄스를 인가함으로써 스텝응답을 실현할 수 있다. (2) 유한 미소정정시간 $\Delta$를 매개로 정식화를 행함으로써, 토크의 스텝응답을 실현할 수 있는 이론적인 전압해 및 현실적으로 실현 가능한 전압해를 동시에 구할 수 있다. (3) 토크 속응제어를 $\Delta$이후의 과도전류가 0으로 되는 전압지령에 의해 실현하므로 펄스전압인가에 의한 스파이크 전류는 발생하지 않는다. (4) 전동기 정수가 불변 또는 실시간으로 동정된다면, 제안방식은 제어지령을 결정함에 있어서 전류정보에 직접 의존하지 않고도 피드포워드적으로 전압지령의 연산이 가능하다. 따라서 제어 시스템 구성의 간략화와 동시에 제어정도가 전류정보에 전적으로 의존하지 않는 제어계의 구축이 가능하다
Instantaneous thrust control of linear induction motor(LIM) is needed to control its speed and position more accurately. In the vector control of LIM, it is hard to calculate flux angle exactly because of end effects of LIM. So in this paper direct vector control method is utilized to control speed of LIM. The airgap magnetic flux angle measured by hall sensors is transferred directly into coordinate transformer. As a result, some experimental values of direct vector control using DSP are shown.
This paper describes a robust flux bonging scheme which utilizes the windings of the machine itself to implement field orientation control of SLIM (Single-sided Linear Induction Motor). By subtracting the voltage across adjacent motor coils of the same phase which are named STATOR TAPPED COIL, a flux signal is obtained which is insensible to stater resister drop at a low speed that exerts a bad Influence on field orientation. The method using STATOR TAPPED COIL has been implemented at SLIM in our laboratory, and experimental results are being scrutinized.
The proposed rotor time constant estimation method can be applied to the direct vector control system of induction motor with flux observer In this paper the flux observer proposed by Gopinath model are used. This paper presents a new scheme for on-line estimation of rotor time constant using estimated rotor flux phase and current model rotor flux phase. The major advantage of this method are its dynamic correction capability, simplicity and accuracy as well as independence from change in motor parameter. simulation results are presented which demonstrate the effectiveness of the on line rotor time constant estimation.
This paper proposes a new compensation algorithm for stator resistance that is crucial for improving the direct vector control performance of an induction motor. This algorithm is based on the flux estimator that is derived from the stator voltage equation. Since a flux estimator is dependent on the stator resistance, a flux error originates from the variation of the stator resistance. This parameter mismatch in the estimator thereafter affects the flux and torque response. Accordingly, a new compensator has been designed to offset this degradation in the responses. The proposed compensator is very simple to implement and does not require any modifications to the motor model or any special interruptions of the controller. The value of the stator resistance is attained in real time through measuring the terminal voltage and current. The effectiveness of the proposed scheme has been confirmed through both simulation and experimentation.
본 논문에서는 유도전동기 회전자 자속 기준제어를 위하여 비선형 관측기인 확장된 루엔버거 관측기 원리를 적용한 새로운 회전자 자속관측기를 제안하였다. 확장된 루엔버거 관측기는 확장된 칼만 필터와 유사하게 동특성 오차의 선형화 기법을 따트고 있으나 통계학적 속성의 노이즈 공분산을 고려하지 않는 결정론적 관측기로서 비선형 상태관측기 설계시 요구되는 좌표변환 및 선형화 파정에서 비선형 편미분 방정식의 직접적인 해를 펼요로 하지 않아 구현이 비교적 용이하다. 제안된 회전자 자속관측기는 직교좌표의 고정자 전류, 회전자 자속, 속도 및 부하 토크로 구성된 6차 미분방정식으로부터 유도되었으며 축약된 형태의 이득행렬을 갖는다. 시뮬레이션 및 실험은 파라 미터중 회전자 저항 값이 변동된 상황을 가정하여 수행하였으며, 시뮬레이션 결과 제안된 관측기를 이용한 자속 추정시 극점 재배치를 통하여 동특성 오차의 수렴성을 제어할 수 있으며, 부하 설험결과 제안된 관측기를 적용하는 경우에는 슬립적분형 간접벡터제어에 비해 보다 정확한 벡터제어가 가능함이 확인되었다.
약계자 영역에서 토크는 자속에 직접적으로 영향을 받는다. 이 영역에서는 자속준위는 회전자 속도에 대하여 반비례로 감소시킨다. 자속이 감소함에 따라 자화인덕턴스는 증가하게 된다. 자회인덕턴스는 전류를 제어하기 위한 접압을 제한한다. 본 노문에서는 약계자 영역에서 q-축전압을 측정함으로써 자화인덕턴스의 변화를 계산하며, 이에 따라 기준 자화전류를 재조정한다. 컴퓨터 시뮬레이션 실험결과를 통하여 제안한 방법을 입증한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 방적기계등의 적용분야의 가변속 구동시스템에 활용이 기대된다.
신경회로망 기술은 다양한 공학적 및 과학적 문제에 적용되어 왔으며 복잡한 동특성을 갖는 시스템의 모델링에 특히 효율적인 것으로 알려져 있다. 신경회로망 학습은 신경회로망의 가중치 및 바이러스로서 주어지는 파라미터 벡터의 요소를 주어진 목적함수를 최소화하는 최적의 값으로 추정하는 연산과정을 의미한다. 따라서 신경회로망 파라미터 학습은 전체시스템의 성능을 직접적으로 좌우하는 매우 중요한 단계라 할 수 있으며 일반적으로 파라미터의 수정규칙 알고리즘을 도출한다. 이러한 수정규칙은 주로 최적화 기법을 적용하며 경사함수(gradient function)를 포함한다. 최근에는 이러한 경사함수를 포함하지 않는 학습 알고리즘이 많이 개발되고 있으며 특히 칼만 필터링 이론을 접목한 미분 신경회로망의 학습 알고리즘이 최근에 발표되었다.
결합된 시변 상미분 방정식의 해외 점근적 성질에 관한 연구이다. 리아프노프 직접 방법에 의하면 평등 안정성(uniform stability)만 얻어졌을 경우이지만, 추가적으로 상태 벡터 중 일부가 0으로 점근적 수렴함을 보이는데 있다. 얻어진 결과는 특히 불변원리(invariance principle)가 성립하지 않는 시변 시스템에 유용하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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