Abstract
This paper presents a position sensorless control system of Switched Reluctance Motor (SRM) using neural network. The control of SRM depends on the commutation of the stator phases in synchronism with the rotor position. The position sensing requirement increases the overall cost and complexity. In this paper, the current-flux-rotor position lookup table based position sensorless operation of SRM is presented. Neural network is used to construct the current-flux-rotor position lookup table, and is trained by sufficient experimental data. Experimental results for a 1-hp SRM is presented for the verification of the proposed sensorless algorithm.
본 논문에서는 신경회로망을 이용한 위치센서 없는 스위치드 릴럭턴스 전동기의 제어시스템에 관해 연구하였다. 스위치드 릴럭턴스 전동기는 회전자 위치에 따라 적정 고정자 권선을 여자시킴으로써 회전력을 발생하기 때문에 회전자 위치정보가 필수적이다. 회전자 위치추정을 위한 위치 검출기는 전반적인 시스템 비용을 증가시키고, 시스템이 복잡해지는 요인이 된다. 본 논문에서는 전류와 자속에 대한 회전자 위치정보의 룩업 테이블을 바탕으로 위치센서 없는 스위치드 릴럭턴스 전동기의 제어에 관해 연구하였다. 신경회로망은 실험을 통해 구해진 데이터를 바탕으로 회전자 위치추정을 위한 근사함수의 유도를 위해 활용되었으며, 학습된 신경회로망을 이용하여 룩업 테이블을 구성하였다. 제안된 센서리스 알고리즘은 1마력 SRM에 적용되었으며, 실험 및 시뮬레이션을 통해 실현 가능성이 확인되었다.
