• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 춘계학술대회 논문집 에너지변화시스템부문
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• pp.225-227
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• 2009

The conventional fixed gain PI controller is very sensitive to step change of command speed, parameter variation and load disturbances. The precise speed control of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive becomes a complex issue due to nonlinear coupling among its winding currents and the rotor speed as well as the nonlinear electromagnetic developed torque. Therefore, there exists a need to tune the PI controller parameters on-line to ensure optimum drive performance over a wide range of operating conditions. This paper is proposed artificial intelligent-PI(AIPI) controller of IPMSM drive using adaptive learning mechanism(ALM) and fuzzy neural network(FNN). The proposed controller is developed to ensure accurate speed control of IPMSM drive under system disturbances and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The PI controller parameters are optimized by ALM-FNN at all possible operating condition in a closed loop vector control scheme. The validity of the proposed controller is verified by results at different dynamic operating conditions.

• 전력전자학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.175-180
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• 2017

The measurement of three-phase current is important to control the instantaneous torque of a interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) using a three-phase inverter. Therefore, shunt resistors are used in low-cost motor-driving systems to measure three-phase current instead of additional current sensors that are too expensive for these systems. However, in certain regions of a space vector plane, shunt resistors cannot reconstruct three-phase current in high-speed driving mode. In this paper, predictive current control is used to compensate for the three-phase current in those regions, which results in a reduction of current ripple in a three-shunt sensing inverter(TSSI) and torque ripple in IPMSM.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.32-43
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• 2007

IPMSM은 하중에 비하여 고출력으로 인하여 전기자동차에 널리 보급되고 있다. 본 논문은 적응 학습 퍼지-신경회로망과 ANN을 이용한 IPMSM드라이브의 최대토크 제어를 제시한다. 이러한 제어 방법은 인버터의 정격전류 및 전압값의 범위를 고려한 전속도 영역에 적용 된다. 본 논문은 적응학습 퍼지-신경회로망을 이용하여 IPMSM의 속도제어와 ANN을 이용하여 속도를 추정을 제시한다. 신경회로망의 역전파 알고리즘은 전동기 속도의 실시간 추정을 제시하는데 사용된다. 제시된 제어 알고리즘은 적응학습 퍼지-신경회로망과 ANN 제어기를 IPMSM 드라이브에 적용된다. 최대토크에 의해 제어된 동작 특성은 세부적으로 실험한다. 또한 본 논문은 적응 학습 퍼지 신경회로망과 ANN의 효과를 결과 분석을 통해 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.891_892
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• 2009

This paper presents the rotor study on the deal with the shape design with a flux barrier to minimize the cogging torque of Interior Permanent Magnet Synchronous Motor(IPMSM). In order to consider the notch effect, the torque characteristics according to the shape of notch is performed and analyzed. From the this results, we found that an optimal location and radius of the notch effectively suppresses the torque pulsation of the IPM drive. The rotor shape design also shows improvement in the average torque

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.843-844
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• 2015

본 논문은 매입형 영구자석 동기모터(IPMSM: Interior Permanent Magnet Synchronous Motor)에서 발생하는 소음의 원인을 유추하고 해석적, 실험적 방법을 통하여 소음을 평가한다. 또한 비교 모델의 실험을 수행하여 측정된 데이터에 따른 소음 값을 비교 분석한다. 대상 모델은 12극 18슬롯이고 슬롯 오픈의 유무에 따른 주파수 분석 및 소음을 측정하였다. 기존 전동기와 비교 모델 전동기의 소음 결과를 분석하였고 슬롯 오픈 유무에 따라 소음이 발생하는 것을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.964-965
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• 2015

본 논문에서는 유도 전동기와 매입형 영구자석 동기 전동기(IPMSM)의 센서리스 운전 성능의 비교 및 분석에 대해 기술하였다. 유도 전동기는 자속을 추정하여 회전자 위치를 얻는 두 가지 방식의 알고리즘을 기술하였고, 매입형 영구자석 동기 전동기는 역기전력을 추정하여 회전자 위치를 얻는 방식을 기술하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
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• pp.239-241
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• 2020

MSIS(Modular Scalable Inverter System)에서 모터 구동 시 발생하는 고주파 성분의 순환 전류는 구동 시스템의 효율 및 신뢰성을 저하시키기 때문에, 이를 저감하기 위한 PWM(Pulse Width Modulation) 동기화 기법의 구현이 필수적으로 요구 된다. 본 논문은 MSIS에서 PWM 동기화 기법을 적용하기 위한 모터 구동 인버터용 제어보드의 설계에 관한 것이다. 제어보드 간 PWM 동기화 기법을 적용하기 위해 DSP(Digital Signal Processor)의 EPWMSYNC를 활용하였다. EPWMSYNC은 서로 다른 DSP간 PWM의 위상을 동기화하는 기능으로 DSP의 EPWMSYNCO과 EPWMSYNCI를 사용한다. 설계한 제어보드는 EPWMSYNC 신호를 광케이블을 통해 다른 제어보드로 연결할 수 있도록 설계하여, 제어보드 간의 절연과 잡음의 영향을 최소화했다. 본 논문에서 설계한 제어보드의 EPWMSYNC를 시험하였으며, 600W급 IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor)을 부하로 사용하는 시스템에서 설계된 제어보드의 유효성을 검증하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.40-49
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• 2008

IPMSM 드라이브는 하중 비에 대한 출력이 우수하여 전기자동차 등 응용분야에서 관심이 증가하고 있다. 이러한 응용분야에서 최대 효율을 얻기 위하여 본 논문은 신경회로망 제어기법을 제시한다. 동손과 철손으로 구성된 제어가능한 전기적 손실은 신경회로망의 오류 역전파 알고리즘(EBPA)를 이용하여 최소화시킬 수 있다. 손실의 최소화는 IPMSM 드라이브의 효율 최적화 제어를 가능하게 한다. 본 논문에서는 신경회로망의 EBPA를 이용하여 전동기 구동에 대하여 d축 인덕턴스, 전기자 저항, 역기전력 상수 변화와 같은 파라미터 변동을 시간으로 계산하여 고성능 및 강인성 제어를 제시한다. 제시한 알고리즘은 IPMSM 드라이브 시스템에 적용하고 효율최적화 제어에 의해 제어된 동작특성을 분석하여 논문의 타당성을 입증한다.

• 전력전자학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.152-161
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• 2011

영구자석 매립형 동기전동기는 고효율, 소형화 및 넓은 가변속운전 등의 특성으로 인해 전기자동차에 적용되고 있다. 본 논문에서는 유기전압이 고조파를 함유하고 있는 영구자석 동기전동기에 대하여 고속운전 시 약자속 운전 영역의 해석에 대해 제안한다. 유기전압의 고조파가 전동기 속도와 최대토크에 미치는 영향을 해석하고 전압제한 및 전류제한 조건에서 최대토크 운전을 위한 dq 전류에 대해 분석한다. 약자속 운전영역에 대한 기존 및 제안된 해석결과를 비교하고 최대토크-속도 특성의 실험을 통하여 해석결과를 검증한다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.313-318
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• 2007

Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. This paper proposes maximum torque control of IPMSM drive using adaptive fuzzy neural network controller and artificial neural network(ANN). This control method is applicable over the entire speed range which 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 Adaptive-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 reposes speed control of IPMSM using Adaptive-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 a lied to IPMSM drive system controlled Adaptive-FNN and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the Adaptive-FNN and ANN controller.