Abstract
This paper presents a simple torque estimation method and switching angle control of Switched Reluctance Motor(SRM) using Neural Network(NN). SRM has gaining much interest as industrial applications due to the simple structure and high efficiency. Adaptive switching angle control is essential for the optimal driving of SRM because of the driving characteristic varies with the load and speed. The proper switching angle which can increase the efficiency was investigated in this paper. NN was adapted to regulate the switching angle and nonlinear inductance modelling. Experimental result shows the validity of the switching angle controller.
본 논문에서는 신경회로망을 이용한 스위치드 릴럭턴스 전동기(Switched Reluctance Motor, SRM)의 간편한 순시토크 추정기법과 스위칭 각 제어에 관해 연구하였다. 간단한 구조와 높은 효율 등의 많은 장점을 가지고 있는 SRM은 부하토크와 회전속도에 따라 운전특성이 달라지므로 최적운전을 위해서는 스위칭 각 제어가 필수적이다. 이러한 스위칭 각은 고정자 및 회전자 극호각, 토크 및 속도 능의 여러 변수들에 따라 달라지기 때문에 적정 스위칭 시점을 결정하는데 있어서 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 부하토크 및 회전속도에 따라 효율이 가장 높은 적정 스위칭 각을 실험을 통해 선정한 후 신경회로망(Neural Network, NN)을 이용하여 전동기 제어에 적용하는 방안에 관해 고찰하였다. 또한 스위칭 각 제어에 있어서 필수적인 순시토크의 추정에 있어서도 신경회로망을 이용하여 인덕턴스의 비선형적인 특성이 고려되도록 하였다. 구현된 스위칭 각 제어기를 실제 시스템에 적용하였으며, 고효율 측면에서 선정된 스위칭 각 제어기의 동특성을 확인함으로써 스위칭 각 제어기의 적합성을 검증하였다.
