본 논문에서는 지게차용 12KW급 대전류 SR모터의 전류의 진상각 및 오프각 제어와 속도의 퍼지 제어에 대해 기술하였다. 대전류 SR모터의 경우는 전압이 낮은 대신 큰 전류가 흘러야 한다. 때문에 저 저항, 저 인덕턴스 형태로 설계된다. 따라서 토크가 유발되는 인덕턴스 상승구간에 원하는 크기의 전류를 얻기 위해서는 인덕턴스의 상승구간 이전에 적절히 스위칭 시켜 주어야 하는데 이를 진상각 제어라 하고, 역토크 구간 인 인덕턴스의 감소구간 이전에 스위칭 시켜주는 것을 오프각 제어라 한다. 이러한 내용을 실구동 실험을 통하여 얻은 토크 및 속도의 변화에 따른 진상각 및 오프각의 가변 데이터를 Look-up 테이블로 만들어 시뮬레이션을 통해 실험을 해본다. 또한 실험을 통한 데이터를 바탕으로 퍼지 제어기를 구성하여 시뮬레이션을 통해 PI 제어기와 비교 분석하여 본다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.7
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pp.1-8
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2018
This paper describes new communication methods for transmitting torque commands between the vehicle controller that determines the amount of power generation in a range-extended electric vehicle and the engine controller that performs it. Generally, vehicles use CAN communication, but in this case, the hardware and software of the existing engine controller must be modified. For this reason, it is not easy to apply CAN communication to small and medium sized automotive reorganize companies. Therefore, this research presents a pin-pin communication method for applying the existing mass produced engine controller to range-extended electric vehicles. The pin-pin communication method converts the driver's demand torque control map inside an mass produced engine controller into a virtual accelerator opening position according to the target speed and target torque of the engine, and converts this to a voltage signal for the existing mass produced engine controller to recognize it. The virtual accelerator opening positions are mounted in the form of a control map in the vehicle controller through the reverse conversion process in an offline environment and are determined by the engine generating power requirements and engine optimal operating point algorithm. These algorithms and signal conversion circuits for engine torque transmission have been mounted on the vehicle controller to conduct the virtual accelerator opening position conversion process according to the engine target torque and to establish the virtual accelerator voltage signal using the signal converter.
본 논문에서는 BLDC와 PI 제어기를 사용하여 전동기의 속도를 제어할 때 전차원 관측기를 적용하여 부하 토크를 추정 및 보상함으로써 속도 리플을 줄일 수 있는지를 검증하고자 하였다. 모터 구동 시에는 필연적으로 부하 토크가 외란으로 포함되며 그로 인해 제어대상인 속도에 리플을 야기하게 된다. 따라서 보다 안정적인 제어를 위해서는 이 외란을 보상해주는 것이 필요한데, 관측기를 이용하면 별도의 장비나 센서 없이 이 부하 토크를 효과적으로 보상해 줄 수 있다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.16
no.11
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pp.1186-1193
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1991
This paper proposed a trajectory controlmethod for a robot manipulator by using neural networks. The total torque for a manipulator is a sum of the linear feedback controller torque and the neural network feedfoward controller torque. The proposed neural network is a multilayer neural network with time delay elements, and learns the inverse dynamics of manipulator by means of PD(propotional denvative)controller error torque. The error backpropagation (BP) learning neural network controller does not directly require manipulator dynamics information. Instead, it learns the information by training and stores the information and connection weights. The control effects of the proposed system are verified by computer simulation.
본 연구에서는 SRM의 설계 단계에서 일반적으로 얻을 수 있는 자속 쇄교-전류 곡선으로부터 SRM의 토크-속도 특성 곡선을 예측하는 방법을 제시한다. B-스플라인 함수를 이용하여 SRM에 가해질 수 있는 상전류 파형을 모두 모델링하고 각각의 회전자의 속도에서 최대의 토크를 낼 수 있는 전류 파형을 구한다. 제안된 방법은 상전류 제어뿐만 아니라 스위칭 각도 제어까지 고려한 모든 상전류 파형을 표현할 수 있기 때문에 SRM이 최적으로 동작하는 상황에서의 토크-속도 특성임을 보장할 수 있다. 제안된 방법은 SRM의 설계 단계에서 별도의 제어기 설계 없이 간단히 성능을 평가할 수 있는 방법이다.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.8
no.3
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pp.221-229
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2003
Interior permanent magnet synchronous motor (IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. The paper is proposed maximum torque control of IPMSM for electric vehicle drive. The control method is applicable over the entire speed range and considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current ${^i}_d$ for maximum torque operation is derived. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system for electric vehicle drive, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail by simulation.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.7
no.6
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pp.509-516
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2002
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.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.19
no.8
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pp.33-39
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2005
The maximum output torque and power developed by the machine is ultimately depended on the allowable inverter current rating and maximum voltage which the inverter can supply to the machine. Therefore, considering the limited voltage and current capacities, it is desirable to consider a control method which yields the best possible torque per ampere. In this paper, we propose fuzzy neural network(FNN) controller that combines a fuzzy control and the neural network for high performance control of induction motor drive. This controller composes antecedence of the fuzzy rules and consequence by a clustering method and a multi-layer neural networks. This controller is compounding of advantages that robust control of a fuzzy control and high-adaptive control of the neural networks. Also, this paper is proposed control of maximum torque per ampere(MTPA) of induction moor. This strategy is reposed which is simple in structure and has the honest goal of minimizing the stator current magnitude for given load torque. The performance of the proposed induction motor drive with maximum torque control using FNN controller is verified by analysis results at dynamic operation conditions.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.36
no.5
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pp.694-699
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2012
This paper proposes a new sensorless speed control scheme of permanent magnet DC motor using a numerical model and hysteresis controller, which requires neither shaft encoder, speed estimator nor PI controllers. By supplying the identical instantaneous voltage to both model and motor in the direction of reducing torque difference, the rotor speed approaches to the model speed, namely setting value and the system can control motor speed precisely. As the numerical model whose electric parameters are the same as those of the actual motor is adopted, the armature rotating speed can be converged to the setting value by controlling torque on both sides to be equalized. And the hysteresis controller controls torque by restricting the torque errors within respective hysteresis bands, and motor torque are controlled by the armature voltage. The experiment results indicate good speed and load responses from the low speed range to the high, show accurate speed changing performance.
본 논문에서는 역기전력을 고려한 새로운 토크모델인 CDTP(Commutation Delay Time and Point) 제어기법을 이용하여 실제 역기전력을 고려한 BLDC(Brushless DC)전동기의 토크맥동에 대하여 연구하였다. BLCD 전공기의 상전환(Commutation)시 발생하는 토크맥동에 대하여 기술하였으며 토크맥동의 원인이 되는 역기전력과 전류와의 관계를 고찰하였다. 이를 바탕으로 토크맥동의 개선을 위하여 상전환시점과 상전환기간을 고려한 CDTP 제어기법을 제안하였으며 맥동토크의 저감효과에 대하여 해석하였다. 또한 BLDC 전동기의 실제 역기전력을 고려하기 위하여 Hague의 해석방법에 따른 역기전력의 다양한 형태를 살펴보고, 제안한 CDTP기법을 적용하여 기존 방법을 통한 토크맥동 제어방법과 비교 ${\cdot}$ 검토하였다. 이의 검증을 위하여 MATLAB/Simulink를 이용하여 제안한 방식의 토크맥동 저감방법의 타당성을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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