• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1993년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.892-894
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• 1993

In this paper, a new control for the robust position control of a brushless direct drive(BLDD) motor using fuzzy logic controller(FLC) is presented. The integral-proportional(IP) position with speed FLC is employed to obtain the robust BLDD motor system, which is approximately linearized using the field-orientation method for an AC servo. The speed FLC for a BLDD motor has the two rule tables. One is the coarse rule table for the transient state and another is the fine rule table for the steady state. The overall system is controlled by using the microprossor in IBMPC 486 and the the robustness is also obtained.

• 전력전자학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.138-143
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• 1999

본 논문에서는 직접 구동용 브러쉬 없는 직류 전동기(BLDD)에 있어서 외란에 강인한 위치 제어를 하기 위한 새로운 제어 방법으로 적응 제어형 외란 관측기를 제시하였다. 정밀 위치 제어를 위해서 Field-orientation 방법을 통해 선형화 하였다. BLDC 전동기는 뒤틈(backlash)이 없는 반면에 높은 가격과 비선형 특성에 의한 복잡한 제어기가 필요하다는 단점이 있다. 또한 외부 외란은 전동기의 축에 직접 영향을 미치고 있다. 이 외란은 영향을 줄이기 위해서 Lyapunov 안정성 이론을 이용하였다. 이 이론을 바탕으로 제안된 시스템의 안정성을 증명하였으며, 관측기에서 취한 값을 순간적으로 등가 전류로 계산하여 정궤환(feedforward)하여 보상하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.214-221
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• 1998

직접 구동용 브러시 없는 직류전동기(BRUSHLESS direct drive motor : BLDD motor)의 강인한 위치제어를 위해 신경망을 사용하여 접근하는 새로운 제어방식이 소개된다. 전향 신경망이 추가된 선형 2차 제어기는 AC서보의 객체지향 방법을 사용함으로서 대략적으로 선형화 되어지는 강인한 BLDD 모터 시스템을 얻기 위해 사용된다. 구동 상태의 온-라인 위상에서 학습되는 이 신경망은 전향신호와 오차 역 전파법(Back-Propagation Method)에 의해 구성된다. 총 노드의 수가 8개이기 때문에 이 시스템은 일반적인 마이크로 프로세서에 의해 쉽게 실현될 수 있다. 일반적인 작동중, 입출력 응답은 표본화되어지고 가중치는 매개변수 또는 부하 토크의 능한 변이를 적용하기 위해 각 표본주기에서 오차 역 전파법에 의해 학습된다. 그리고, 상태공간에서 시스템 분석은 상태 궤환 이득을 얻기 위해 체계적으로 실행했다. 또한, 강인성은 전반적인 시스템응답에 영향력을 주지 않고 얻어진다.

• 전기전자학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.47-56
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• 2005

본 연구에서는 불확실성과 부하 변동 하에 브러쉬없는 직접구동 전동기의 정확한 사전결정 추적성능을 제공하기 위한 새로운 개선된 강인한 가변구조 추적 제어기를 설계하였다. 리칭 페이즈를 제거하기 위한 특수 적분 슬라이딩 변은 서보 전동기의 초기 위치부터 이상 슬라이딩 모드와 가상 이상 슬라이딩 궤적을 정의한다 . 영이 아닌 슬라이딩 면에 의하여 발생되는 추적오차를 유도하였다. 외란 관측기를 갖는 연속 입력을 제안하여 불확실성과 부하 변동 하에 사전 결정 가상 이상 슬라이딩 궤적을 사전 값 내에 추적하도록 한다. 제안된 알고리듬의 유용성을 부하 변동 하에 브러쉬없는 직접구동 전동기에 대한 비교 시뮬레이션으로 입증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.714-716
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• 1995

This Paper presents a novel and systematic approach to a self-learning controller. The proposed controller is built on a neural network consisting of a standard back propagation (BNN) and approxinate reasoning (AR). The fuzzy inference and knowledge representation are carried out by the neural network structure and computing, instead of logic inference. An architecture similar to that used by traditional model reference adaptive control system (MRAC) is employed.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.69-71
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• 1997

The direct drive motor is directly coupled by load. So, it is directly affected by load and disturbances. To control the direct drive motor, a robust controller is need. The main feature of variable structure system is that system trajectories are robust and insensitive to parameter variations and disturbances in the sliding mode. In this paper, adaptive variable structure controller, is used for the BLDD SM(Brushless Direct Drive Servo Motor) control. The chattering problem is reduced by using the saturation function.