DC 모터는 브러시 구조가 있는 DC 모터와 브러시 구조가 없는 BLDC(Brushless DC) 모터로 분류된다. BLDC 모터는 DC 모터의 브러시가 없이 정류를 전자적으로 수행하는 모터로 BLDC 모터의 속도제어를 대표하는 것은 PI 제어이다. PI 제어기를 이용한 속도제어는 정상상태에 도달하는 응답 특성이 느리다는 단점을 가지고 있다. 이를 보완하기 위해 정상 상태까지 도달하는 시간이 짧고 비선형 제어에도 쉽게 제어가 가능한 FLC(Fuzzy Logic Controller)를 이용해 전압을 가감하는 방식의 전압 제어 속도 제어기 제안하였다. 제시한 퍼지 속도 제어기의 타당성과 유용성은 MATLAB 프로그램의 Simulink를 통해 모의실험으로 입증하였다. 모의실험은 기준 속도를 500rpm, 800rpm, 1500rpm의 3가지 경우로 각각 PI 제어기와 제안한 퍼지 속도 제어기를 실험하였다. 실험 결과 제안한 퍼지 속도 제어기가 30% 정도 개선된 정상 상태 속도 응답 특성을 보이며 PI 제어기에 비해서 빠른 속도 응답 특성을 갖고 있음을 입증하였다.
This paper presents Hybrid PI controller of IPMSM drive using fuzzy adaptive mechanism(FAM) control. In general, PI controller in computer numerically controlled machine process fixed gain. They may perform well under some operating conditions, but not all. To increase the robustness, fixed gain PI controller, Hybrid PI controller proposes a new method based self tuning PI controller. Hybrid PI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of IPMSM are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.
본 논문에서는 PI 제어기를 설계해야 하는 경우인 임계 주파수 부근에서 이득 감소가 적은 시스템을 구별할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 임계 주파수 부근에서 이득감소가 적은 시스템을 구별하기 위해 시간 지연 요소를 이용하여 이득 감소율을 구하는 방법을 제안하였다. 또한 크기 마진과 위상 마진이 주어진 경우 PI 제어기를 설계하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 시간 지연요소와 포화함수를 이용하여 PI 제어가 가능한 한점의 좌표값을 계산하는 방법을 사용하였다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 스위치드 릴럭턴스 전동기 (SRM)의 히스테리시스 및 PI 전류제어기법의 응답특성에 관해 고찰하였다. SRM의 전류제어를 위해 가장 널리 적용되는 히스테리시스 제어기법은 전류응답특성이 빠르다는 장점이 있으나, 스위칭 주파수의 가변으로 인한 소음이 단점으로 알려져 있다. SRM의 전류제어를 위해 적용되는 다른 전류 제어기법으로는 PI 전류제어기법이 있으나, 비선형적인 특성으로 인해 일반적인 전동기 제어시스템과 같이 몇몇 고정된 변수들로 제어기를 설계하기가 용이하지 않다. 본 논문에서는 제한된 범위 내에서 전동기가 구동된다는 가정하에 선형화를 통한 PI 전류제어기를 설계하였다. 1마력 SRM을 적용하여 전류제어 및 속도제어 실험을 수행하였으며, 실험을 통해 얻어진 데이터는 적용 용도에 적합한 전류제어기법 선정을 위한 참고자료가 될 것으로 사료된다.
본 논문은 신경회로망을 이용한 IPMSM 드라이브의 자기동조 PI 제어기를 제시한다. 일반적으로 수치제어장치 처리는 고정된 이득값을 가진 PI 제어기를 이용한다. 고정된 이득값을 가진 PI 제어기는 어떠한 환경에서는 양호하게 동작할 수 도 있다. 고정된 이득값을 가진 PI 제어기의 강인성을 증가시키기 위하여 신경회로망을 기반으로한 새로운 방법인 STPI 제어기를 제시하였다. STPI 제어기는 속도, 부하토크, 관성과 같은 파라비터가 갑자기 변화하였을 때 오버슈트, 상승시간, 안정화시간을 최소화한다. 또한 본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 속도를 제어하고 ANN 제어기를 이용하여 속도를 추정한다. 신경회로망의 역전파 알고리즘 기법은 전동기 속도의 실시간 추정을 제시한다. IPMSM의 속도제어의 결과는 이득값 동조의 효용성을 보여준다. 그리고 STPI 제어기는 고정된 이득값을 가진 PI 제어기에 비하여 강인성 광범위한 운전영역 부하 왜란등에 대하여 우수한 성능을 나타낸다.
본 논문은 연속 주조 공정에서의 용강 높이에 대한 수학적인 비선형모델을 유도하는데, 여기에는 용강 높이, 몰드내의 입출력 유량, 스토퍼의 위치와 입력유량의 관계 등이 고려되었다. 비선형 모델은 MATLAB을 사용하여 구현되었으며 실제 데이터와 비교하여 수학적 모델이 유효함을 확인하였다. 구현된 비선형 모델을 사용하여, 퍼지 시스템에 의하여 변화하는 $K_p$값을 가지는 퍼지 PI 제어기를 사용하여, 기존에 사용되던 PI 제어기보다 나은 제어 성능 및 외란에의 강인성을 가짐을 시뮬레이션으로 보였다.
본 논문에서는 전력계통의 안정도를 향상시키기 위하여 동기 발전기와 정지형 무효전력 보상기예 대한 퍼지-PI 제어기를 설계하기 위한 제어 기법을 설명하였다. 정지형 무효전력 보상기는 고정된 용량의 커패시터와 싸이리스터 제어에 의하여 용량이 가변되는 인덕터가 병렬로 연결된 구조를 가지고 있으며, 시스템 전압을 제어할 뿐만 아니라 동기 발전기의 제동을 개선하기 위해 설계되었다. 본 논문에서 제안한 SVC 계통의 퍼지-PI 제어기의 파라미터는 퍼지 추론 기법에 의해 자동 동조되어진다. 퍼지 추론 기법은 일반적인 기법과는 달리 인간의 경험과 전문가의 지식을 제어 규칙으로 제어 동작을 결정하였다. 그리하여 인간의 추론 과정과 매우 유사한 MMGM을 이용하여 PI 이득의 퍼지 추론 기법을 SVC 계통에 적용하여 설명하였다. 제안된 방법의 강인성을 입증하기 위해 중부하시, 정상부하시 및 경부하시에 초기 전력을 변동시킨 경우에 대하여 시스템의 회전자각, 각속도 편차 특성 및 단자전압의 동특성을 고찰하여 기존의 전력시스템안정화장치보다 응답특성이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 설계변수와 제어기 이득의 자기 동조를 사용한 PI+D 제어기 설계법을 제안한다. 사용된 퍼지 PI+D 제어기는 일반적인 연속 시간 선형 PI+D 제어기를 근사화하여 사용하였고, 퍼지화는 퍼지싱글톤으로, 비퍼지화는 간략화된 무게중심법을 사용하였다. 퍼지추론 결과는 분리된 퍼지 변수로서 다른 작용 성분으로 계산되고, 그 결과는 설계변수에 해당하는 함수의 형태로 결정되어 제어이득을 결정한다. 따라서 제안된 방법은 빠른 동조 성능을 가지며, 퍼지 입력변수의 증가에도 쉽게 적용될 수 있고, 재생 오차를 줄이는 이점을 가진다. 이 제어기는 설계변수와 제어기 이득의 사용으로 보다 높은 효율성과 개선점을 가지고 있다.
현재 가동 중인 월성 원자력 발전의 핵연료 교체로봇 시스템을 살펴보면 핵연료 교환에 필요한 구동압력 제어를 위해 PI제어기를 사용한다. PI제어는 구조가 간단하고 이득 설정을 통해 시스템 요구조건에 만족하는 제어 성능을 낼 수 있지만 밸브와 관로 등의 파라미터 변화로부터 적절한 이득 변경 없이 안정한 제어가 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해 PI제어기 이득을 동적으로 변경 하거나 PI제어기 출력을 보상하도록 제어기를 구성하는 것이 바람직하다. 본 연구개발의 목적은 파라미터 변화에도 안정한 제어가 가능하도록 제어기를 설계하여 오차와 진동현상을 줄이는데 있다. 제안한 PI/NN제어 기법은 PI제어기와 신경회로망 제어기를 병렬 결합한 구조로 신경회로망 제어기가 PI제어기 출력을 보상하여 파라미터 변화에 강인하도록 설계 하였다. 제어기의 성능평가를 위해 직접 실 공정에 테스트하기가 힘들기 때문에 공정의 특성을 반영하여 모델링한 시뮬레이터를 개발하였고, 시뮬레이션 결과를 실 공정데이터와 비교하여 공정 특성을 모사함을 보였으며, 파라미터 변화에 PI/NN제어기가 오차 및 진동현상을 줄이는 것을 확인 하였다. 또한, 실 공정에서 사용 중인 PI제어기를 주 제어기로 사용하면서 파라미터 변화에 대한 비선형성을 보상하는 제어기 역할을 하기 때문에 신경회로망을 단독으로 사용하였을 때 보다 더 신뢰성 있고 안정적인 제어가 가능하다.
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)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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