• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.07a
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• pp.265-266
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• 2013

본 논문에서는 직접 토크 제어 방식(Direct Torque Control, DTC)을 이용하는 표면 부착형 영구자석 동기 전동기(Surface Mounted Permanent Magnet Synchronous Motor, SPMSM)의 전압과 전류 제한에 따른 운전 영역을 자속 평면에서 분석하고, 운전 영역에 따른 최대 토크 운전을 위한 최적의 자속 벡터 선정기법을 제안하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.07a
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• pp.86-87
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• 2013

본 논문에서는 직접 토크 제어(Direct Torque Control, DTC) 방식을 이용한 매입형 영구자석 동기전동기(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor, IPMSM)의 운전 영역을 자속 평면에서 분석하고, 약자속 제어를 포함한 전 운전 영역에서의 최대 토크 운전 기법을 제안하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.4 no.3
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• pp.603-610
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• 2000

In this paper, the direct and indirect adaptive controller are combined based on the Lyapunov synthesis approach. The Proposed controller is constructed from RBF Neural Network and weighting parameters are adjusted on-line according to some adaptation law. In this scheme, fuzzy IF-THEN rules are used to decide the combined weighting factor. In the results, proposed controller has the main advantages of both the direct adaptive controller and the indirect adaptive controller. The effectiveness of the proposed control scheme is demonstrated through simulation results of control for one-link rigid robotics manipulator.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.05a
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• pp.406-409
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• 2000

We propose the modified neural network which are paralleled to control nonlinear systems. The proposed method is a direct control method to use inverse model of the plant. Nonlinear systems are divided into two parts; linear part and nonlinear part, and it is controlled by RLS method and recursive multi-layer neural network with each other. We simulate to verify the performance of the proposed method and are compared with conventional direct neural network control method. The proposed control method is improved the control performance than the conventional method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1991.10a
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• pp.809-814
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• 1991

기존의 CNC Controller를 재구성하면 제어성과 절삭성의 재고에 큰 효과를 낼 수 있다. 현실적으로 시스템의 재구성은, 가) 시스템의 재구성으로 2축 CNC 기계를 다축으로 전환시킬 수 있고, 나) 모터의 직접제어에 의한 G-code 작성과정의 생략이 가능하며, 다) NC 동작의 제어가 소프트웨어로 (C 언어) 이루어 지기 때문에 사용자환경에 맞도록 고객화가 가능한 강점이 있다. 나아가서는 형상의 정의에서 NC 기계동작의 제어 및 온라인 모니터링에 이르는 전과정을 소프트웨어로 일식화 시킬 수 있는 통합 NC 시스템의 구현이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 목적으로 연구되고 있는 INCS(Integrated NC System)의 개발현황을 소개한다. INCS는 PC-286, NC Controller, Drive Amplifier, Sensing Device의 하드웨어 시스템과 CAD, CAM 및 CNC 기능을 수행하는 소프트웨어 시스템으로 구성되어 있다. 그래픽 시뮬레이션 및 실제 절삭을 통하여 개발된 방식의 유효성과 효율성을 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1140-1142
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• 2012

본 연구는 스마트폰으로 조명등을 원격에서 제어하기 위한 Mobile 조명제어시스템(LMS)에 관한 것으로 특히 조명제어서버 내에 제어기와 Database를 직접 동기화시키는 Thread Pool 방식을 사용하여 별도의 에이전트 프로그램의 탑재 없이도 스마트폰에서 직접 데이터베이스에 접속하여 제어되게 함으로써 스마트폰 내에서 이루어지는 작업을 최소화 하고 결과적으로 스마트폰 뿐만 아니라 BEMS, FEMS, BAS와 같은 외부 장비와의 연계운영이 용이하며 Mobile 프로그램의 개발 및 운영환경을 제공할 수 있는 Mobile 조명제어장치의 연구 내용을 소개하고 있다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.463-464
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• 2020

전세계적으로 신재생에너지 연구가 개발되면서 DC 마이크로 그리드가 빠르게 확산되고 있다. DC 마이크로 그리드에는 ESS가 필수적으로 적용되는데, ESS 충방전을 위해 양방향 및 절연 기능이 포함한 토폴로지가 적용되어야 한다. 최근에는 절연형 양방향 컨버터로 듀얼 액티브 브리지 토폴로지가 제어에 대한 연구와 함께 많이 적용되어지고 있다. DC 마이크로 그리드에는 여러 DC-DC 컨버터로 구성되어 있어 상위 제어기에서 전류지령 값을 통해 전류제어로 운영된다. 본 논문에서는 가상 직접 전력 제어를 이용하여 빠른 응답을 구현하는 전류제어를 제안하였다. 검증 방법으로는 시뮬레이션을 통해 검증 하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.33 no.8
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• pp.1261-1267
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• 2009

The Direct Torque Control[DTC] controls torque and flux by restricting the flux and torque errors within respective hysteresis bands, and motor torque and flux are controlled by the stator voltage space vector using optimum inverter switching table. And the Current Error Compensation method is on the basis of compensating current difference between the induction motor and its numerical model, in which the identical stator voltage is supplied for both the actual motor and the model so that the gaps between stator currents of the two can be forced to decay to zero as time proceeds. Consequently, the rotor speed approaches to the model speed, namely, setting value and the system can control motor speed precisely. This paper proposes a new sensorless speed control of induction motor using DTC and Current Error Compensation, which requires neither shaft encoder, speed estimator nor PI controllers. And through computer simulation, confirm effectiveness of proposed method.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.40 no.3
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• pp.199-207
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• 2003

This paper is proposed new fuzzy controller for high performance of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive. New fuzzy controller take out appropriate amounts of accumulated control input according to fuzzily described situations in addition to the incremental control input calculated by conventional direct fuzzy controller The structures of the proposed controller is motivated by the problems of direct fuzzy controller. The direct controller generally give inevitable overshoot when one tries to reduce rise time of response especially when a system of order higher than one is under consideration. The undesirable characteristics of the direct fuzzy controller are caused by integrating operation of the controller, even though the Integrator itself is introduced to overcome steady state error in response. Proposed controller fuzzily clear out integrated quantities acrording to situation. This paper attempts to provide a thorough comparative insight into the behavior of IPMSM drive with direct and new fuzzy speed controller. The validity of new fuzzy speed controller is confirmed by response results for IPMSM drive system.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.44 no.6
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• pp.1-10
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• 2007

This paper presents a direct nonlinear multivariable self-tuning PID controller using neural network which adapts to the changing parameters of the nonlinear multivariable system with noises and time delays. The nonlinear multivariable system is divided linear part and nonlinear part. The linear controller are used the self-tuning PID controller that can combine the simple structure of a PID controllers with the characteristics of a self-tuning controller, which can adapt to changes in the environment. The linear controller parameters are obtained by the recursive least square. And the nonlinear controller parameters are achieved the through the Back-propagation neural network. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, the computer simulation results are presented to adapt the nonlinear multivariable system with noises and time delays and with changed system parameter after a constant time. The proposed PID type nonlinear multivariable self-tuning method using neural network is effective compared with the conventional direct multivariable adaptive controller using neural network.