• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.12 no.2
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• pp.139-147
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• 2004

The purpose of engine control TCS is to regulate engine torque to keep driven wheel slip in a desired range. In this paper, engine control TCS using sliding mode control law based on engine model and estimated load torque is proposed. This system includes a two-level controller. Slip controller calculates desired wheel torque, and engine torque controller determines throttle angle for engine torque corresponding to desired wheel torque. Another issue is to measure load torque for model based controller design. Luenberger observer with state variables of load torque and engine speed solves this problem as estimating load torque. The performance of controller and observer is certificated by simulation using 8-degree vehicle model, Pacejka tire model, and 2-state engine model. The simulation results in various maneuvers during slippery and split road conditions showed that acceleration performance and ability of the vehicle with TCS is improved. Also, the load torque observer could estimate real load torque very well, so its performance was proved.

• Journal of IKEEE
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• v.26 no.4
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• pp.653-658
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• 2022

This paper presents a Maximum Torque per Ampere (MTPA) control algorithm for an interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) drive considering the permanent magnet (PM) flux linkage variations due to PM temperature variation. PM flux linkage are estimated in real time via a Gopinath style stator flux linkage observer and a torque error correction factor is calculated from the estimated PM flux linkage. A 2-dimensional (2D) MTPA look-up table (LUT) is developed to achieve the MTPA trajectory reflecting PM flux linkage variation for compensating torque error occurred by parameter variation. The proposed IPMSM control algorithm is verified through simulations.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2009.11a
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• pp.102-104
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• 2009

매입형 영구자석 동기 전동기는 높은 효율과 빠른 동특성, 넓은 정출력 운전 영역 등의 장점 때문에 다양한 산업 분야에서 각광을 받고 있다. 특히 최대 효율 운전을 위해서 매입형 영구자석 동기기의 단위전류당 최대 토크(Maximum Torque Per Ampere, MTPA) 운전 방법에 대한 많은 연구들이 수행되어져 왔다. 이론적인 MTPA 운전점은 전동기의 제 정수에 의해 결정되는데, 매입형 영구자석 동기 전동기는 온도와 운전 영역에 따라 전동기제 정수의 변화가 극심하여 정확한 MTPA 운전을 하기 위해서는 전동기의 전 운전 영역에 대한 전동기 제정수를 미리 알고 있어야 한다. 실시간으로 전동기 제 정수를 추정하여 MTPA 운전점을 알아내는 방법도 제안되었으나 대부분 복잡한 비선형 방법이 적용되고 있다. 본 논문에서는 신호 주입 개념을 도입한 새로운 MTPA 운전 방법을 제안한다. 전류에 높은 주파수의 신호를 주입하여 그 주입된 신호에 의한 반응을 확인함으로 MTPA 운전점을 판별하게 된다. 이 방법은 전동기 제 정수 변동에 강인하며, 간단한 신호처리 과정만으로 MTPA 운전을 할 수 있다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.11a
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• pp.65-66
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• 2012

최근 많은 산업분야에서 로봇이 사용되고 있으며, 로봇을 산업 공정에 적용시키기 위해서는 인간의 협업이 반드시 필요하다. 또한 사람의 안전은 무엇보다 중요하기 때문에, 사람과 로봇이 충돌시 로봇이 정지되는 기능은 반드시 필요하다. 그러므로, 본 논문에서는 추정된 관성과 속도 변화량에 의해 계산된 기계적 토크와, q축 전류에 의해 계산된 전기적 토크를 비교하여 로봇이 사람이나 물체에 충돌시 이를 감지하고, 속도 지령을 감소 시킴으로써 로봇이 정지 하는 기능을 시뮬레이션과 실험을 통하여 검증 하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2001.07a
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• pp.422-425
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• 2001

권선형 유도전동기는 기동시에 충분히 큰 저항을 외부에서 삽입하여 기동전류를 작게하는 동시에 기동 토크를 크게 할 수 있다. 또한, 유도전동기의 각 기동 방식중에서 가장 우수한 시동특성을 가지고 있으며 크레인, 시멘트공장 등 중부하 시동이 요구되는 경우 널리 사용되고 있다. 권선형 유도전동기 드라이브 시스템의 전류, 토크, 위치 및 속도 등의 제어를 위하여 일반적으로 산업현장에서는 Pl 제어기가 많이 적용되고 있다. 그러나 이러한 시스템은 센서 부착시 여러가지 환경적 제약으로 인한 전체시스템의 성능 저하를 가져올 수 있어 이를 개선하기 위한 센서리스 벡터제어가 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 권선형 유도 전동기의 센서리스 벡터제어를 위해 MRAS 기법을 적용하였고, 기존의 MRAS 기법 적용시 발생하는 파라미터 변동에 따른 속도추정오차를 개선하기 위해 센서리스 벡터제어의 속도제어에 크게 영향을 미치는 고정자 저항을 온라인으로 튜닝함으로서 파라미터 변화에 강인한 센서리스 속도제어를 구현하였다. 제안된 기법의 타당성 및 유효성을 디지털 컴퓨터에 의한 시뮬레이션에 의해 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.40 no.4
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• pp.243-250
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• 2003

In this paper, the speed controller of permanent-magnet synchronous motor (PMSM) using the RBF neural (NN) disturbance observer is proposed. The suggested controller is designed using the input-output feedback linearization technique for the nominal model of PMSM and incorporates the RBF NN disturbance observer to compensate for the system uncertainties. Because the RBF NN disturbance observer which estimates the variation of a system parameter and a load torque is employed, the proposed algorithm is robust against the uncertainties of the system. Finally, the computer simulation is carried out to verify the effectiveness of the proposed method.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.39 no.9
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• pp.935-939
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• 2015

This paper describes sensorless speed control of brushless DC motors by using direct torque control. Direct torque control offers fast torque response, robust specification of parameter changes, and lower hardware and processing costs compared to vector-controlled drives. In this paper, the current error compensation method is applied to the sensorless speed control of a brushless DC motor. Through this control technique, the controlled stator voltage is applied to the brushless DC motor such that the error between the stator currents in the mathematical model and the actual motor can be forced to decay to zero as time proceeds, and therefore, the motor speed approaches the setting value. This paper discusses the composition of the controller, which can carry out robust speed control without any proportional-integral (PI) controllers. The simulation results show that the control system has good dynamic speed and load responses at wide ranges of speed.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1682-1683
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• 2007

본 논문은 시변 파라미터를 갖는 직류 모터의 적응 제어를 위한 온라인 상태궤환 제어시스템을 구성한다. 모터의 전기자 저항은 공칭값에 대하여 가우시안 랜덤변수로 가정하고 온라인 최소자승 추정법을 이용하여 실시간으로 추정한다. 모터의 부하 토크 또한 시변 특성을 가지며 이런 시스템 환경의 변화에 대해서도 설정치를 잘 추종하는 특성을 갖도록 한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제어기법의 타당성을 검증하며 기존의 상태궤환 제어기법과 비교분석하여 성능의 우수성을 입증한다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.21 no.5
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• pp.32-43
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• 2007

Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. This paper proposes maximum torque control of IPMSM drive using adaptive learning fuzzy neural network and artificial neural network. This control method is applicable over the entire speed range which considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. This paper proposes speed control of IPMSM using adaptive learning fuzzy neural network and estimation of speed using artificial neural network. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled adaptive learning fuzzy neural network and artificial neural network, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the adaptive learning fuzzy neural network and artificial neural network.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.6
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• pp.1122-1127
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• 2001

This paper proposed a speed adaptive control system with load torque observer and feed-forward compensation using neural network for air compressor system driven an induction motor. The motor receive impact load change under the influence of piston movement of up and down, and so it difficult to obtain good speed control characteristics. With real-time adjusting control gain estimated in neural network, control characteristics of motor is improved. The validity of the proposed system is confirmed through the theoretical analysis and computer simulation.