• Journal of Power Electronics
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• 제5권2호
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• pp.129-141
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• 2005

A high-performance robust hybrid speed controller for a permanent-magnet synchronous motor (PMSM) drive with an on-line trained neural-network model-following controller (NNMFC) is proposed. The robust hybrid controller is a two-degrees-of-freedom (2DOF) integral plus proportional & rate feedback (I-PD) with neural-network model-following (NNMF) speed controller (2DOF I-PD NNMFC). The robust controller combines the merits of the 2DOF I-PD controller and the NNMF controller to regulate the speed of a PMSM drive. First, a systematic mathematical procedure is derived to calculate the parameters of the synchronous d-q axes PI current controllers and the 2DOF I-PD speed controller according to the required specifications for the PMSM drive system. Then, the resulting closed loop transfer function of the PMSM drive system including the current control loop is used as the reference model. In addition to the 200F I-PD controller, a neural-network model-following controller whose weights are trained on-line is designed to realize high dynamic performance in disturbance rejection and tracking characteristics. According to the model-following error between the outputs of the reference model and the PMSM drive system, the NNMFC generates an adaptive control signal which is added to the 2DOF I-PD speed controller output to attain robust model-following characteristics under different operating conditions regardless of parameter variations and load disturbances. A computer simulation is developed to demonstrate the effectiveness of the proposed 200F I-PD NNMF controller. The results confirm that the proposed 2DOF I-PO NNMF speed controller produces rapid, robust performance and accurate response to the reference model regardless of load disturbances or PMSM parameter variations.

• 한국자기학회지
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• 제25권3호
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• pp.92-100
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• 2015

전기자동차는 구동방식에 따라 인휠(in-wheel) 방식과 인라인(in-line) 방식으로 구분될 수 있다. 인휠 방식 전기자동차는 기존의 자동차에서 사용하였던 변속기, 축, 차동기어 등을 제거 할 수 있기 때문에 구조가 간단해지고 차체를 경량화하여 효율을 증대시킬 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 파라미터 맵(parameter map)을 이용한 차량용 인휠 전동기의 설계 방법을 제시하고, 연속정격 5 kW급 전동기를 설계하여 제작 및 성능 검증을 한다. 우선 차량의 요구 성능을 만족하는 인휠 전동기의 용량을 결정하기 위해 차량의 총무게, 기어 효율, 바퀴의 등가반경, 등판각도 등을 고려한 차량동특성해석을 수행한다. 이것을 통해 전동기 용량을 결정하고, 전동기 형상 및 치수를 결정하기 위한 초기설계를 진행한다. 그리고 요구 성능을 만족하는 전동기 파라미터를 결정하기 위해 파라미터 맵을 이용한 파라미터 설계를 수행한다. 파라미터 맵을 통해 전동기 파라미터를 결정한 후 마지막으로 무부하역기전력의 왜형율(Total Harmonic Distortion, 이하 THD), 코깅토크(cogging torque), 토크리플(torque ripple) 등의 개선을 위해 최적설계를 수행한다. 최종 설계 모델에 대해 제작을 하였으며, 성능 검증 및 제시한 설계방법의 신뢰도 검증을 위해 부하시험을 진행한다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.313-318
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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 fuzzy neural network controller and artificial neural network(ANN). This control method is applicable over the entire speed range which 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. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using Adaptive-FNN controller and ANN controller. The hybrid combination of neural network and fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper reposes speed control of IPMSM using Adaptive-FNN and estimation of speed using ANN controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is a lied to IPMSM drive system controlled Adaptive-FNN and ANN controller, 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-FNN and ANN controller.

• 전력전자학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.7-13
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• 2006

근래에 선형전동기로 냉장고 등 냉동기기의 압축기 피스톤을 제어하는 선형압축기가 높은 효율 때문에 많이 주목받고 있다. 선형압축기의 피스톤 스트로크는 LPMSM의 입력 전압 및 전류값을 적분하여 구하며, 이 입력 신호에 직류성분이 포함될 경우 스트로크가 발산된다. 본 연구에서는 고역필터 및 직류 옵셋 보상 방식을 사용하여 입력 전압 및 전류의 직류성분에 의한 스트로크의 발산을 방지하는 기법을 제시하였다. 고역필터의 차단주파수에 대한 스트로크의 크기 및 위상과 스트로크에 포함된 직류옵셋 값의 관계를 유도하고, 직류 옵셋 값을 보상하여 정확한 스트로크를 계산한다. 새로 개발된 스트로크 계산방법의 성능은 16비트 DSP 구현된 선형압축기 시스템의 실험을 통하여 확인하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.32-43
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• 2007

IPMSM은 하중에 비하여 고출력으로 인하여 전기자동차에 널리 보급되고 있다. 본 논문은 적응 학습 퍼지-신경회로망과 ANN을 이용한 IPMSM드라이브의 최대토크 제어를 제시한다. 이러한 제어 방법은 인버터의 정격전류 및 전압값의 범위를 고려한 전속도 영역에 적용 된다. 본 논문은 적응학습 퍼지-신경회로망을 이용하여 IPMSM의 속도제어와 ANN을 이용하여 속도를 추정을 제시한다. 신경회로망의 역전파 알고리즘은 전동기 속도의 실시간 추정을 제시하는데 사용된다. 제시된 제어 알고리즘은 적응학습 퍼지-신경회로망과 ANN 제어기를 IPMSM 드라이브에 적용된다. 최대토크에 의해 제어된 동작 특성은 세부적으로 실험한다. 또한 본 논문은 적응 학습 퍼지 신경회로망과 ANN의 효과를 결과 분석을 통해 제시한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.33-40
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• 2009

본 논문에서는 HAI(Hybrid Artificial Intelligent) 제어기반의 SV PWM 방식을 이용한 IPMSM의 고성능 제어를 제시한다. HAI 제어기는 적응 퍼지제어 및 신경회로망의 장점을 혼합 적용한다. SV PWM 방식은 지금까지 산업용 전동기 제어분야에 적용되고 있고 출력전류의 고조파 비율, 스위칭 주파수 및 응답특성을 향상시키는 수 있는 기법이다. HAI 제어기는 지령전압을 계산할 때 발생되는 문제점을 해결하기 위하여 종래의 PI 제어기를 대체하여 사용한다. HAI 제어기는 지령모델 기반의 적응제어, 퍼지제어 및 신경회로망으로 구성되어 속도 성능을 개선한다. 본 논문에서는 제시한 HAI 제어기를 적용하여 파라미터 변동, 정상상태 및 과도상태 등의 응답특성을 분석하고 종래의 FNN 제어기 및 PI 제어기의 응답특성과 비교한다. 따라서 본 논문에서는 HAI 제어기의 타당성을 입증한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.66-74
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• 2005

최근 급속도로 발전되고 있는 산업분야에서 서보시스템은 빠른 응답특성과 고도의 정밀성이 요구되고 있다. 이러한 특성의 요구로 인하여 산업용 서보전동기 구동시스템에 고정자 혹은 회전자 자속벡터의 순시위치와 고정자 전류를 검출하여 좌표변환에 의해 고정자 전류를 여자성분과 토크성분으로 분리 제어하는 벡터제어 이론이 많이 적용되고 있다. 벡터제어에서는 좌표변환과 SVPWM 발생을 위해 많은 연산을 요구하므로 디지털 제어시스템에서 DSP에 많은 부담을 주고 있다. 그러나 직접토크제어(DTC) 알고리즘은 디지털 제어 구조로 토크와 고정자 자속 성분의 전류제어에 룩업 테이블을 사용하므로 벡터제어처럼 많은 제어기와 복잡한 연산을 필요로 하지 않고, 동적 응답특성이 전동기의 정수변화에 영향이 적으면서 직접 전동기의 토크와 고정자 자속을 독립적으로 제어할 수 있는 장점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 표면 부착형 영구자석 동기전동기(SPMSM)를 사용하여 DTC에 의한 서보 전동기 제어와 벡터제어에 의한 서보 제어시스템 결과를 비교하여 직접토크제어 알고리즘의 산업용 서보 시스템으로의 적용 가능성을 확인하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.40-49
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• 2008

IPMSM 드라이브는 하중 비에 대한 출력이 우수하여 전기자동차 등 응용분야에서 관심이 증가하고 있다. 이러한 응용분야에서 최대 효율을 얻기 위하여 본 논문은 신경회로망 제어기법을 제시한다. 동손과 철손으로 구성된 제어가능한 전기적 손실은 신경회로망의 오류 역전파 알고리즘(EBPA)를 이용하여 최소화시킬 수 있다. 손실의 최소화는 IPMSM 드라이브의 효율 최적화 제어를 가능하게 한다. 본 논문에서는 신경회로망의 EBPA를 이용하여 전동기 구동에 대하여 d축 인덕턴스, 전기자 저항, 역기전력 상수 변화와 같은 파라미터 변동을 시간으로 계산하여 고성능 및 강인성 제어를 제시한다. 제시한 알고리즘은 IPMSM 드라이브 시스템에 적용하고 효율최적화 제어에 의해 제어된 동작특성을 분석하여 논문의 타당성을 입증한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.94-105
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• 2010

인버터 구동 영구자석 동기전동기에서 고정자 권선과 인버터 스위치에 고장이 존재할 때 동작 중 실시간으로 고장을 검출하고 고장의 유형을 판별할 수 있는 진단 기법이 제시된다. 제안된 기법은 q축 전류의 2차 고조파를 실시간으로 관찰함으로써 이루어지며 고장이 없는 정상 조건에서의 고조파 데이터와 비교를 통해서 고장을 판별한다. 임의의 정상 동작 조건에서의 고조파 데이터는 선형 보간법을 이용해 구해진다. 고장 검출 시 진단 알고리즘은 고장 유형 판별모드로 전환되어 상전류의 파형 분석을 통해 고장의 유형을 판별한다. 제안된 고장 검출 기법의 타당성을 입증하기 위해 내부 권선 단락이 가능한 전동기가 제작되었으며 전체 시스템과 고조파 분석 및 고장 검출 알고리즘이 DSP TMS320F28335에 의해 구현된다. 제안된 방법은 부가적인 진단 장비를 요구하지 않으며 정상상태 조건이 만족된다면 동작 중 실시간으로 고장을 검출할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.1675-1680
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• 2013

최근 저소음, 고속, 고추력의 반송장치가 요구됨에 따라 영구자석 선형동기전동기가 대두되고 있으나 반송경로 전장에 전기자를 설치하는 선형 동기전동기의 특성으로 인해 장거리 반송장치에 적용시 설치비용의 증가를 가져온다. 따라서 우리는 전기자를 분산시켜 배치하는 방법을 제안하여 비용증가의 문제점을 해결하고자 하였다. 하지만 가동자의 진행시 분산배치된 전기자 사이를 통과하게 되면 전기자의 불연속 구간인 단부에 의해 디텐트력이 발생하여 추력 맥동이 발생하고 기기 성능저하와 소음, 진동의 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 단부에 의한 영향을 저감하기 위해 전기자 끝단의 치 높이와 보조치 형상에 따른 디텐트력의 특성을 파악하고 다구찌의 실험계획법을 이용하여 단부 효과를 가장 저감할 수 있는 형상을 제안하였다.