Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. The paper is proposed maximum torque control of IPMSM drive using artificial intelligent(AI) controller. The control method is applicable over the entire speed range and considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using AI controller. This paper is proposed speed control of IPMSM using learning mechanism fuzzy neural network(LM-FNN) and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled LM-FNN and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also. this paper is proposed the experimental results to verify the effectiveness of AI controller.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.55
no.2
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pp.89-97
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2006
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. The paper is proposed maximum torque control of IPMSM drive using learning mechanism-fuzzy neural network(LM-FNN) controller and artificial neural network(ANN). The control method is applicable over the entire speed range and considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_{d}$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using LM-FNN controller and ANN controller. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed speed control of IPMSM using LM-FNN and estimation of speed using ANN controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled LM-FNN and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of the LM-FNN and ANN controller.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.55
no.3
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pp.110-114
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2006
Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. In this paper maximum torque control of IPMSM drive using artificial intelligent(AI) controller is proposed. The control method is applicable over the entire speed range and considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using AI controller. This paper is proposed speed control of IPMSM using adaptive learning mechanism fuzzy neural network(ALM-FNN) and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled ALM-FNN and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper is proposed the experimental results to verify the effectiveness of AI controller.
본 논문은 에어컨용 압축기에 탑재되는 모터 중, 특히 회전자 내부에 자석을 위치시키는 매입형 영구자석 동기모터(IPMSM)에 관한 것이다. IPMSM은 마그네틱 토크에 더하여 릴럭턴스 토크를 이용하므로 보다 고효율의 영구자석 모터가 가능하여 세계 각국의 에너지 규제 강화와 관련하여 압축기의 고효율화에 부합한다고 할 수 있겠다. 한편 IPMSM의 고정자는 권선방식에 따라 고정자 치(齒, Teeth)에 직접 권선하는 집중권 방식과 다수의 슬롯을 구비하여 여러개의 슬롯에 걸쳐 권선하는 분포권 방식으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 집중권 방식 모터의 인덕턴스 파형을 정현적으로 분포하도록 하여 모터로부터 발생하는 압축기의 소음을 저감하는 것을 검증하였다.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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v.1
no.2
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pp.91-97
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2012
This paper presents a state space model of a two quadrant chopper and PWM inverter-fed Interior Permanent Magnet Synchronous Motor (IPMSM) drive system and its application to hybrid vehicles. The drive system has two different state equations for motoring and regenerating action. This paper presents a common state equation by using State Space Averaging method. Using this model of the IPMSM drive system, detailed simulation and controller design of the drive system, including PWM inverter switching, are given. The validity of this model and usefulness, according to a comparison among Maximum Torque/Ampere control, Maximum Torque/Flux control, and Maximum Efficiency optimization, are confirmed from simulation results.
Kim, Sang-Hun;Jung, Young-Seok;Kwon, Soon-Jae;Kim, Marn-Go
Proceedings of the KIPE Conference
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2010.07a
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pp.526-527
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2010
본 논문에서는 슬라이딩 모드 관측기를 이용하여 IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor)의 센서리스 제어의 기동특성에 관한 연구를 수행하였다. IPMSM의 센서리스 제어는 초기 구동시 회전자의 위치를 알 수가 없으므로 Open-Loop알고리즘을 이용하여 강제로 모터를 구동시킨다. 그러므로 Open-Loop에서 Closed-Loop로 제어되는 시점에서 부하의 상태에 따라 기동 특성에 문제점을 야기 시킬 수 있다. 본 논문에서는 부하에 따라 기동 특성에서 야기되는 문제점과 해결책을 제시한다. 제시된 방법을 시뮬레이션을 통해 검증한다.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2003.08a
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pp.55-58
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2003
IPMSM (Interior Permanent Magnet Synchronous Motor) is widely used in many applications such as an electric vehicle, compressor drives of air conditioner and machine tool spindle drives. In order to maximize the efficiency in such applications, this paper is proposed the optimal control method of the armature current. The controllable electrical loss which consists of the copper loss and the iron loss can be minimized by the optimal control of the armature current. The minimization of loss is possible to realize efficiency optimization control for the proposed IPMSM The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system, the operating characteristics controlled by efficiency optimization control are examined in detail by simulation.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.12
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pp.1807-1812
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2012
In this paper, the d, q-axis inductance of IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor) was calculated by the FEA(Finite Element Analysis). And the CVCT(Current Vector Control Test) was performed, and compared with FEA. Therefore the inductance experiment according to the variation of the current phase angle was performed. However, the error was generated in the fundamental wave detection of the voltage and current waveform. So, error has largely effect on the result of computation, it has to note specially. In addition, by using the calculated inductance, the torque calculation was performed and this result was compared through the dynamometer experiment.
An interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) is receiving increased attention for many industrial applications because of its high torque to inertia ratio, superior power density, and high efficiency. IPMSM is necessary to use the accurate information of the inductance for the precise torque control owing to the reluctance torque. This paper presents two method to measure the each-axis Inductance. The first method uses the peak current that is measured by applying the pulsewise voltage on the each position of IPMSM. The second uses the hysteresis loop of the flux and current measured by applying the positive and negative pulsewise voltage alternately on the each-axis.
본 논문에서는 고속 운전을 위하여 IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor)의 약계자 운전을 제시한다. IPMSM 운전을 위한 약계자 제어기는 SMO(Sliding Mode Observer)를 통한 추정 속도와 실제 전동기의 속도를 비교하여 나타나는 오차값을 피드백 받아서 이용한다. 기본적으로 속도 오차가 없는 상황에서는 MTPA(Maximum Torque Per Amp.)에서 동작 시키고 속도 오차가 증가하면 이 오차에 대해 d축 전류를 음의 방향으로 증가시켜 약계자 제어를 한다. 본 논문에서는 제시한 약계자 운전으로 IPMSM에 적용시험을 한다. 그리고 시험결과를 분석하여 본 논문의 타당성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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