초록
최적효율제어를 통한 유도전동기의 효율향상은 에너지 절감측면에서 매우 중요하며 인공신경망을 사용하면 시스템의 특성이 충분히 해석되지 않은 상태에서도 우수한 제어특성을 얻을 수 있다. 본 논문은 유도전동기 구동시스템에서 최적 슬립주파수를 추종하는 실시간 인공신경망 회로를 구성하여 운전효율을 최적화하는 제어방법을 제안한다. 제안된 최적 효율제어기는 인공신경망 제어기에 의해 시스템의 비선형성을 포함하여 전동기의 내부손실이 최소가 되는 운전점을 추종한다. 시뮬레이션과 실험을 통하여 기존의 일정v/f 방식에 비하여 고속 경부하시 경제성 있는 에너지 절감효과를 충분히 확보할 수 있었다.
On-line efficiency optimization control of an induction motor drive using neural network is important from the v viewpoints of energy saving and controlling a nonlinear system whose charact81istics are not fully known. This paper p presents a neural networklongleftarrowbased on-line efficiency optimization control for an induction motor drive, which adopts an optimal slip an밍J.lar frequency control. In the proposed scheme, a neuro-controller provides minimal loss operating point i in the whole range of the measured input power. Both simulation and experimental results show that a considerable e energy saving is achieved compared with the conventional constant vlf ratio operation.
