본 논문은 2중 정현파 변조 PWM 인버어터의 출력전압 파형을 해석하고 6502 마이크로 컴퓨터에 의한 3상 유도전동기의 인버어터 구동특성을 고찰하였다. 2중 정현파 변조신호는 1주기에 $4\pi$/3[rad] 기간동안 변조신호가 발생되게 하였으므로 인버어터의 스위칭 손실은 정현파 PWM 인버어터보다 감소시킬 수 있다. 인버어터 출력 선간전압의 기본파 진폭치는 2중 정현파 PWM 인버어터가 종래의 정현파 PWM 인버어터 보다 이론치는 1.15배 되지만 FFT 분석기에 의한 실제 측정값은 1.13배로 나타났다.
본 논문은 기준 모델 적용-이산 슬라이딩 모드(MRA-DSN) 제어기를 이용한 유도전동기의 속도 제어에 관한 연구이다. 유도전동기의 속도 제어시, 부하 변동에 따라 전체 시스템이 파라미터 변화나 외란에 대해 둔감힌 강인성을 갖도록 하기 이해 이산 슬라이딩 모드(DSM) 알고리즘을 이용하여 마이크로프로세서에 의한 디지털 제어기로 시스템의 동특성을 제어하였다. 또한 슬라이딩 동작시에 발생하는 불연속 제어 입력을 보상하고 제어 대상의 파라미터 변동에 관계없이 기준 모델을 추종하여 제어할 수 있는 기준 모델 적응(MRA) 알고리즘을 부가한 MRA-DSM제어 알고리즘을 제시하였다. 제어 시스템 구성시, 제어 시스템의 성능을 국대화하고 실시간 처리를 위하여 각각의 기능을 갖는 마이크로프로세서들로 병렬 처리 제어기를 구성하였다. 또한 소프트웨어를 이용하여 시스템을 제어함으로써 하드웨어 구성을 단순화시킬 수 있었고, 시스템의 신뢰성을 향상시켰다. 그리고 DSM 제어를 기준으로 할 때, MRA-DSM 제어시 27.2%의 빠른 응답특성을 얻었다.
This paper proposed the 2-D Finite Element analysis method taking into end-ring of squirrel cage induction motor. Secondary conductor resistance can be simply replaced new one considering end-ring resistance. In the case of 2-D FEM, the end-ring resistance is hard to condsider. And the results without considering end-ring resistance have an error. To verify the proposed method we compared the analysis results and test ones.
본 논문에서는 PD 제어기와 신경회로망을 이용하여 3상 유도전동기의 속도제어 시스템을 구현하고자 한다. PD 제어기는 초기의 제어를 담당하며 신경회로망의 초기 학습을 담당한다. 또한, 신경회로망은 비선형 매핑능력과 학습능력이 탁월하기 때문에 제어기로 많이 사용되며 특히 전향경로 신경망은 구조가 매우 간단하기 때문에 본 논문에서는 이를 이용하여 유도전동기의 속도제어 시스템에 구현하였다. 신경회로망의 입력으로는 모터의 기준속도, 엔코더를 이용하여 측정한 모터의 실제 속도와 제어입력 전류를 이용하였고, 온라인 상태로 학습되도록 하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 타당성을 보이기 위해 기존에 널리 사용되었던 PI 제어기와 비교평가를 하였으며 시뮬레이션과 실험결과로부터 초기운전 상태에서는 PD 제어기가 주로 제어를 담당하지만 시간이 지남에 따라 신경회로망이 학습되어 신경회로망이 주 제어기가 됨을 확인하였다. 아울러, 제안된 하이브리드 제어기가 PI 제어기보다 우수하고 특히 부하변동과 같은 외란에 강인함을 알 수 있었으며, 정상상태 오차가 현저히 감소하여 정밀한 속도제어가 가능함을 확인하였다.
In this paper, three kinds of the inverter topologies for the variable speed drive of 2-phase induction motor are compared and analyzed. The 2-phase inverters are classified into 2-leg, 3-leg, and 4-leg types depending on the number of power switching devices. And they use the output voltage vectors of the different forms according to the inverter topologies. Based on the comparative analyzed results, the effective values of output voltage have been defined by the linear modulation range. Therefore, the motor design guideline is proposed in order to decide a rated voltage of 2-phase induction motor according to the inverter topologies. Also, the computer simulations are carried out to verify the output voltage and current characteristics of each inverter topology.
선형 유도 전동기 구동 인버터의 스위치 결함에 대한 신뢰성 향상을 위해, 실제 온라인 기반의 고장 및 고장점 검출에 대한 연구가 활발하다. 인버터에서 스위치 고장이 발생하면, 일반적으로 전압, 전류에 고조파가 발생되고 토크의 리플이 증가하게 된다. 또한, 인버터 스위치 고장의 경우 과전류가 발생하며 다른 전자 부품에 2차 피해를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 센서를 통해 얻은 전류의 정보를 이용하여 고장 및 고장 스위치를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 한 개 또는 두 개의 스위치 고장을 4개의 faulty group으로 구별하여 고장 검출이 이루어지며 제안된 알고리즘을 입증하기 위해 Matlab-Simulink을 이용한 시뮬레이션 결과와 실험 결과가 제시된다.
본 논문에서는 FPGA를 이용하여 산업용 구동장치로 널리 사용되고 있는 유도 전동기의 디지털 전류 제어시스템을 구현하였다. 이를 위해 VHDL을 이용하여 FPGA를 설계하였으며 이 FPGA는 PWM 발생부, PWM 보호부, 회전속도 검출부, 프로그램 폭주 방지부, 인터럽트 발생부, 디코더 로직부, 신호 지연 발생부 및 디지털 입·출력부로 각각 구성되어있다. 본 FPGA의 설계시 고속처리의 문제점을 해결하기 위해 클럭전용핀을 활용하였으며 또한 40 MHz에서도 동작할 수 있는 삼각파를 만들기 위해 업다운 카운터와 래치부를 병렬 처리함으로써 고속화하였다. 특히 삼각파와 각종 레지스터를 비교 연산할 때 많은 팬아웃 문제에 따른 게이트 지연(gate delay) 요소를 줄이기 위해 병렬 카운터를 두어 고속화를 실현하였다. 아울러 삼각파의 진폭과 주파수 및 PWM 파형의 데드 타임 등을 소프트웨어적으로 가변 하도록 하였다. 이와 같은 기능들을 FPGA로 구현하기 위하여 퀵로직(Quick Logic)사의 pASIC 2 SpDE와 Synplify-Lite 합성툴을 이용하여 로직을 합성하였다. 또한 Verilog HDL 환경에서 최악의 상황들(worst cases)에 대한 최종 시뮬레이션이 성공적으로 수행되었다. 아울러 구현된 FPGA를 84핀 PLCC 형태의 FPGA로 프로그래밍 한 후 3상 유도전동기의 디지털 전류 제어 시스템에 적용하였다. 이를 위해 DSP(TMS320C31-40 MHz)와 FPGA, A/D 변환기 및 전류 변환기(Hall CT) 등을 이용하여 3상 유도 전동기의 디지털 전류 제어 시스템을 구성하였으며, 디지털 전류 제어의 효용성을 실험을 통해 확인하였다.
일반적으로 시스템 인식과 제어에 이용하는 다층 신경회로망은 기존의 역전파 알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기 결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위하여 확장된 칼만 필터링 기법을 역전파 알고리즘에 결합하였으나 계산상의 복잡성 때문에 망의 크기가 증가하면 실제 적용할 수 없다. 최근 신경회로망을 선형과 비선형 구간으로 구분하고 칼만 필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도 값에 크게 영향을 받지 않도록 개선하였으나, 여전히 은닉층의 선형 오차값을 역전파 알고리즘에 의해서 계산하기 때문에 학습계수에 민감하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 기존의 신경회로망 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 은닉층의 목표값을 최적기법에 의하여 직접계산하고 각각의 결선강도 값은 반복최소 자승법으로 온라인 학습하는 알고리즘을 제안하고 이들 신경회로망 알고리즘과 비교하고자 한다. 여러 가지 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방법이 초기 결선강도에 크게 영향을 받지 않으며, 기존의 학습계수 선정에 따른 문제점을 해결함으로써 신경회로망 모델에 기초한 실시간 제어기 설계에 응용할 수 있도록 하였다. 또한, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.
고정자 권선단락은 미세한 턴이 단락되어 급격히 고장이 심각해짐에 따라 ITSC의 진단이 중요시되고 있다. 그러나, 3상 유도전동기의 노이즈 및 손실등과 유사한 특징을 가짐에 따라 ITSC진단에 많은 어려움이 있다. 이를 효율적으로 진단하기 위해서 인공지능 기법으로 연구되고 있으나, 현장에서는 모델기반 기법이 두루 활용되고 있음에 따라 모델기반 기법에 대한 진단 성능개선 연구가 필요한 실정이다. 이에 본 논문에서는 회전하고 있는 자속에 변화를 무시하며, 전류 성분만을 이용할 수 있도록 Clarke변환 방법을 응용하여 진단방법을 제안하였다. 이에 30분간의 정상 및 ITSC 상태의 측정 결과, 정상상태를 ITSC 상태로 오인식하는 경우 0.2[%], ITSC상태를 정상상태로 오거부하는 경우 0.26[%]로 효율적인 진단 방법임을 실험을 통해 알 수 있었다.
본 논문에서는 CNN을 이용한 3상 유도모터 ITSC(Inter-Turn Short Circuit) 고장진단에 있어서, 전류 데이터를 이용한 고장 진단 및 효율적인 이미지 encoding 방법을 제안하도록 한다. 진동, 소음센서를 이용한 방법과 달리 전류를 이용하는 방법은 데이터의 손실이 낮을 수 있다는 장점은 있지만, 3상 신호로 인해 CNN의 채널 수 증가의 부담이있다. 이에 D-Q 동기좌표계의 D축 성분만의 데이터를 활용하여 채널 부담을 줄이고, 효율적인 입력 이미지 구성 방법을 알아보고자 SWM(Slide Window Method)과 GAF(Gramian Angular Field)방식을 비교하도록 하였다. 데이터는 무부하부터 전부하까지 전체 변화를 고려하였으며, 그 결과, GAF방식은 약 74%, SWM방식은 약 65%로, GAF방식이 약 9%의 높은 정확도를 보임을 알 수 있었다. 또한, 학습된 속도에 있어서 약 14.74[s]로 전체 학습 시간대비 차이가 없었으며, 100 epoch 이하에서는 빠른 속도로 학습이 가능함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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