Proceedings of the KIEE Conference (대한전기학회:학술대회논문집)

The Korean Institute of Electrical Engineers (대한전기학회)
권호 표지

IPM control using by neural network and sliding mode control

신경회로망과 슬라이딩 모드제어를 이용한 IPM 제어

  • Kim, Jae-Hoon (Dept. of Electrical Engineering Changwon National University) ;
  • Yoon, Tae-Sung (Dept. of Electrical Engineering Changwon National University) ;
  • Park, Seung-Kyu (Dept. of Electrical Engineering Changwon National University)
  • 김재훈 (창원대학교 전기공학과 제어 및 전력전자 센터) ;
  • 윤태성 (창원대학교 전기공학과 제어 및 전력전자 센터) ;
  • 박승규 (창원대학교 전기공학과 제어 및 전력전자 센터)
  • Published : 2007.07.18
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

IPM(Interior Permanent Magnet) Machine의 전류 제어는 자기저항에 의존하는 토크특성 때문에 SPM(Surface Permanent Ma- gnet) Machine보다 복잡하다. 고성능 토크제어를 위해서는 d축 전류와 q축 전류의 동특성간의 상태 decoupling이 요구된다. 그러나 전류의 상태 동특성이 coupling된 인덕턴스의 변화(온도, 파라미터들의 부정확한 측정값)는 상태 decoupling을 어렵게 한다. 그래서 이러한 변화와 각각의 전류가 독립적으로 제어될 수 있게 여러 decoupling 방법들에 초점이 맞춰지고있다. 본 연구는 외란에 강하고, 특히 인덕턴스의 변화와 상관없는 이상적인 토크제어를 하기 위해 신경회로망을 이용하여 슬라이딩 평면(sliding surface)을 구성하고, SMC(Sliding Mode Control)를 이용하여 상태 cross-coupling의 decoupling을 위한 새로운 접근을 제안한다. 이 방법은 PI제어 성능과 SMC의 강인성을 알고리즘을 이용하여 결합한 것이라고 볼 수도 있다.

Keywords