인버터를 적용한 유압시스템은 펌프의 마찰과 실린더 패킹 및 탑승 카와 레일의 마찰특성으로 인하여 PID 제어기로는 제어가 되지 않는 데드존이 생기게 된다. 본 논문에서는, 우선 유압시스템으로 구동되는 엘리베이터의 극저속 속도영역(zero-crossing)에서 속도가 제어되지 않는 원인이 되는 실린더의 마찰특성을 고찰하고, 이러한 실린더의 마찰특성으로 인하여 기존의 PID 속도제어기로 제어시 발생되는 문제점을 해결하기 위한 줌잉 퍼지룰을 포함한 퍼지제어기를 설계한다. 제안된 하이브리드 퍼지제어기는 정속주행구간에서는 PID제어기를 적용하고 PID제어기로 제어되지 않는 극저속 속도구간에서는 퍼지제어기를 적용하여 유압식 엘레베이터가 실린더의 마찰특성으로 인하여 극저속 속도영역에서 속도가 제어되지 않는 문제를 해결하고, 극저속 영역에서 뿐 아니라 정상상태를 포함한 전 운전영역에서의 제어성능이 우수함을 시뮬레이션과 실험을 통하여 보인다.
본 논문은 FNN과 ANN 제어기를 이용한 유도전동기의 속도 제어 및 추정을 제시한다. 먼저, PI 제어기에서 나타나는 문제점을 해결하기 위하여 퍼지제어와 신경회로망을 혼합 적용한 FN 제어기를 설계한다. 퍼지제어기의 강인성 제어와 신경회로망의 고도의 적응제어의 장점들을 접목한다. 다음은 ANN을 이용하여 유도전동기 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다. 2층 구조를 가진 신경회로망에 BPA(Back Propagation Algorithm)를 적용하여 유도전동기 드라이브의 속도를 추정한다. 추정속도의 타당성을 입증하기 위하여 시스템을 구성하여 제어특성을 분석한다. 그리고 추정된 속도를 지령속도와 비교하여 전류제어와 공간벡터 PWM을 통하여 유도전동기의 속도를 제어한다. 본 연구에서 제시한 FNN과 ANN의 제어특성 및 추정성능을 분석하고 그 결과를 제시한다.
PMSM 드라이브의 벡터제어를 위한 속도제어기는 일반적으로 PI 알고리즘을 사용한다.[1]PI 알고리즘에서는 플랜트의 동적 특성을 동정하기 위하여 연속적인 측정이 가능한 플랜트 파라미터의 자동동조 또는 적응 알고리즘을 추가하여 사용하기도 한다. 그러나 PI 제어기는 플랜트의 변동이 발생하여 연속적으로 적응추종을 해야할 경우, 계산이 매우 복잡하고 응답특성이 저하된다.(중략)
DSP를 이용한 Brushless DC (BLDC) 모터의 초고속 센서리스 제어 기법 및 그 결과가 제시된다. 초고속 BLDC 모터의 센서리스 제어를 위해서 주 제어기로 DSP TMS320C240이 사용되며 제어 기법으로는 Pulse Amplitude Modulation(PAM) 기법이 사용된다. RAM 제어 기법을 사용함으로서 인버터는 six-step 방식으로 구동되며 속도 제어는 인버터 DC 링크 앞 단 쵸퍼의 전압 제어에 의해 이루어진다. 회전자 위치는 역기전력 센싱 방식에 의해 추정되며 TMS320C240의 Event Manager Module에 입력되어 Commutation 위치 및 속도가 계산된다. 계산된 속도는 디지털 PI 제어 알고리즘에 의해 처리되며 제어기의 출력은 쵸퍼의 duty 비를 변화시킨다. 개발된 DSP 제어 보드 및 제어 알고리즘의 성능을 시험하기 위해 실험이 수행되었으며 전체 제어 알고리즘은 DSP TMS320C240의 어셈블리 프로그램에 의해 구현된다. 결과로 최고 속도 50000 [rpm]에서 이상적인 응답 특성을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 리얼게인사의 DSP를 사용하는 고속설계시스템에 의한 AC 서보 시스템의 속도관측기 및 속도제어기의 설계에 대하여 소개한다. CEMTool/SIMTool 소프트웨어 프로그램과 RG-DSPIO 제어보드, AC 서보 드라이버와 AUTOTool 프로그램으로 구성되어 있는 "AC Servo-Designer" 시스템이 본 연구에서 사용되었다. "AC Servo-Designer" 시스템은 SIMTool 블록들을 사용함으로써 짧은 시간동안에 다양한 형태의 제어기를 설계 및 구현할 수 있도록 해 주는 장점이 있기 때문에 AC 서보 시스템의 속도 관측기 및 속도제어기를 제어 목적에 따라서 쉽게 설계하고 구현할 수 있다.
자동차 산업의 활성화로 인하여 차량의 연료 소비의 고효율화 및 구동모터의 고정밀 설계 기술의 향상이 대두되고 있는 실정이다. 특히, LPG 차량의 연료 펌프 모터의 고속화, 저진동, 저 소음화의 추세로 인하여 기존의 Brush타입의 DC모터를 대체하기 위한 Brushless DC 모터의 개발이 증대되고 있다. 본 논문에서는 이러한 Brushless DC모터의 고정밀 속도제어 및 빠른 응답 특성을 가지는 제어기를 개발하였으며, 회전자의 위치를 파악하기 위하여 역기전력을 이용한 센서리스형 제어기를 개발하였다. 본 논문에서 개발한 제어기는 가변속도제어범위를 가지며. 2000rpm에서 정격 속도를 가진다. 제어기의 성능 검증을 위하여 정격 속도에서의 단위스텝 응답 특성 실험을 하였으며, 각각의 게인 설정에 따른 제어 성능 실험을 하였다.
최근 진행파형 초음파 모터는 그 구조가 간단하고, 저속 고 토크이어서 직접 구동()용으로 많은 호응을 얻고 있다. 또한 응답이 빠르고, 정지 토크가 크며 설계자유도가 높을 뿐만 아니라 운전시 소음이 없고 자계에 강해 자동화 설비 분야 등 산업 전반에 걸쳐 매우 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 초음파 모터의 2상 입력전원의 위상차를 조절하여 속도와 토크 특성을 이론적으로 고찰하고, 이를 토대로 위상차 제어기를 설계 제작하였다. 그리고 이를 이용하여 위상차 제어방식을 채용한 경우 초음파 모터의 위치 및 속도제어는 물론 간단한 알고리즘으로 토크 제어가 가능함을 시뮬레이션과 실험을 통하여 검토하였다. 실험 결과 위상차 변화에 따라 속도가 토크가 거의 비례해서 변화하였다. 이것으로 전원 전압의 위상차 조절을 통해서 속도와 토크를 동시에 제어할 수 있을 뿐만 아니라 토크센서 없이 각도 센선 만으로도 위치제어는 물론 토크 제어도 큰 오차 없이 행할 수 있음을 밝혔다.
본 논문은 DC Motor의 속도 제어를 위해서는 속도를 결정해주는 PWM 출력과 Motor의 속도를 측정할 수 있는 고속카운터가 필요하며 설정한 값과 실제 출력되는 값을 동일하게 만들어주는 제어부분을 구현하여야 하며 시스템을 구성하기 위한 주변 I/O도 구성되어야 한다. 기존 마이크로프로세서로 구현을 하게 되면 PWM 출력과 제어 알고리즘에 대한 연산 및 주변 I/O에 대한 구현이 용이하겠지만 DC Motor의 Encoder에서 나오는 신호를 카운터하기에는 부족한 측면이 많으며 마이크로프로세서의 연산처리 과정에 따라 제어 알고리즘 연산에 소비되는 시간도 FPGA로 구현한 시스템보단 상대적으로 여유가 없다. 본 논문에서는 FPGA만을 이용하여 PWM, HSC, PID, 주변 I/O등을 하나의 Chip에 System On Chip화함으로 실제 시스템에 적용할 때 제어시스템의 소형화와 제어대상을 고속의 정확성있는 제어시스템을 연구 하였다.
본 논문은 백스텝핑 설계기법을 이용하여 BLDC 전동기의 위치 및 속도, 전류제어를 위한 제어기 설계방법을 제안한다. 또한, 전체 시스템을 안정화하며 추종성능을 향상시킬 수 있는 적절한 제어이득을 설정하기 위한 방법을 제시한다. 제안된 제어기를 120W급의 BLDC 전동기에 적용하여 위치, 속도 및 전류 레퍼런스를 추종하는 능력을 시뮬레이션 시험하였다. 설계된 제어기가 정상상태의 오차가 1% 이내를 가짐으로 상태 추종 성능에 대해 유용한 제어기임을 보일 수 있었다.
본 논문에서는 LM-FNN(learning Mechanism-Fuzzy Neural Network) 제어기를 이용하여 IPMSM 드라이브의 고성능 속도를 제어한다. 고성능제어를 위하여 신경회로망과 퍼지제어를 혼합 적용한 FNN을 설계한고 더욱 성능을 개선하기 위하여 학습 메카니즘을 이용하여 FNN 제어기의 파라미터를 갱신시킨다. 그리고 ANN(Artificial Neural Network)을 이용하여 IPMSM 드라이브의 속도 추정기법을 제시한다. 추정속도의 타당성을 입증하기 위하여 시스템을 구성하여 제어특성을 분석한다. 그리고 추정된 속도를 지령속도와 비교하여 전류제어와 공간벡터 PWM을 통하여 IPMSM의 속도를 제어한다. 본 연구에서 제시한 LM-FNN과 ANN 제어기의 제어특성과 추정성능을 분석하고 그 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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