This paper is proposed a ANN-based rotor position and speed estimation method for IPMSM by measuring the currents. Because the proposed estimator treats the estimated motor speed as the weights, it is possible to estimate motor speed to adapt back propagation algorithm with 2 layered neural network. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system. The operating characteristics controlled by neural networks control are examined in detail.
본 논문은 매입형 영구자석 동기 전동기의 감자 상황에서의 초기 위치 추정 방법을 제시한다. 신호 주입 센서리스 제어시, 영구자석의 극성을 추정하기 위해 영구자석의 자속에 의한 자기 포화 현상을 이용한다. 그러나 영구자석에 감자가 발생하였을 때는 극성에 따른 포화의 특성이 정상적인 경우와 달라져 전압을 주입했을 때 영구자석의 극성을 잘못 판단하게 될 수 있다. 본 논문에서는 감자 상황에서도 바른 극성 검출을 위해 d축 전류를 변경시켜가면서 전압을 주입하여 영구자석의 극성을 추정한다. 이를 통해 영구자석의 감자 상태를 파악하고, 감자 상황에서도 초기 위치 추정이 가능하게 된다. 정상적인 매입형 영구자석 동기전동기와 동일한 사양의 감자된 회전자를 가진 전동기에 제안된 초기 위치 추정 방법을 적용되어 그 타당성을 실험적으로 입증하였다.
본 논문에서는 고주파 신호 주입 센서리스 제어를 위한 정지 좌표계 상의 회전자 위치를 추정하는 새로운 기법에 대하여 제안한다. 기존 방법은 저역 통과 필터의 시지연 및 전류 차로 이루어진 행렬의 역행렬 유무 문제가 존재하였다. 제안된 기법은 이러한 문제의 해결방안으로 정지 좌표계 상에서 변환 행렬을 이용하여 회전자 위치 정보를 추출해 낸다. 또한 추출해 낸 위치 정보로 전대역 통과 필터를 이용하여 회전자 위치를 정밀하게 추정하게 된다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
A novel equivalent flux sliding-mode observer (SMO) is proposed for dual three-phase interior permanent magnet synchronous motor (DT-IPMSM) drive system in this paper. The DT-IPMSM has two sets of Y-connected stator three-phase windings spatially shifted by 30 electrical degrees. In this method, the sensorless drive system employs a flux SMO with soft phase-locked loop method for rotor speed and position estimation, not only are low-pass filter and phase compensation module eliminated, but also estimation accuracy is improved. Meanwhile, to get the regulator parameters of current control, the inner current loop is realized using a decoupling and diagonal internal model control algorithm. Experiment results of 2MW-level DT-IPMSM drives system show that the proposed method has good dynamic and static performances.
본 논문은 무급유식 공기 압축기가 널리 확산됨에 따라 영구자석형 동기 모터를 이용한 고효율 공기 압축기의 센서리스 제어에 관한 논문이다. 공기 압축기는 특성상 위치 센서를 설치하기 어려운 문제를 가지고 있다. 영구자석형 동기모터를 가변속 제어하기 위해서는 회전자의 위치를 파악하기 위한 위치센서가 필수적이다. 따라서 영구자석형 동기모터를 압축기에 활용하기 위해서는 센서리스제어가 필수적이다. 센서리스제어 방식으로 널리 사용되고 있는 역기전력을 통한 위치추정방식은 정지좌표계의 사용으로 인한 위상지연으로 인한 위치오차가 발생하게 되거나, 동기좌표계의 사용으로 인한 과도상태에서 추정역기전력이 오차를 포함하여 발산의 문제 등이 발생되는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 회전각 추적 관측기를 사용하여 위치와 속도를 추정하고 외란 관측기를 통하여 속도의 리플을 저감시키는 방안을 제시하였다. 프리스케일사의 MPU를 이용하여 실험장치를 구성하고 구현실험을 통하여 제안한 알고리즘의 타당성을 검토하였다. 일정 시점에서 위치오차를 강제로 주더라도 위치보정 값이 위치오차 값을 찾아가며 추정위치가 실제 벡터 위치로 수렴해감을 검증하였다.
자기베어링이 장착된 고속 회전기계의 상용화 관점에서 볼 때, 반경방향 자기베어링의 기계적중심과 자기적 중심 간의 중심 오차를 관리하고 대응하는 것이 매우 중요하다. 중심 오차를 측정하는 기존의 방법은 부상 제어기에서 제어 명령의 불균형을 최소화하는 자기적 중심 위치를 실험적으로 찾는 것인데, 이는 조립 단계에서 사용할 수 없다. 본 논문에서는 회전축의 위치를 측정하는 변위센서와 베어링 코일에 전류를 공급하는 전원만으로 중심 오차를 추정할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 회전축의 위치와 코일 전류에 따른 자기력 모델을 기반으로 당기기 시험에서의 접촉각과 중심 오차 간의 관계를 정립하고, 시험을 통해 측정한 접촉각과 모델 기반 접촉력 각도 간의 차이를 최소화함으로써 중심 오차를 추정한다. 유한요소해석을 이용하여 방법을 수치적으로 검증하고, 실험을 통해 추정 방법의 가능성을 확 인하였다.
본 논문은 직접토크제어(Direct torque control, DTC)를 사용한 릴럭턴스 동기전동기(Reluctance synchronous motor, RSM)의 위치센서 없는 모션제어 시스템을 제안한다. 고성능 효율제어를 수행하는데 있어서 DTC를 이용한 릴럭턴스 전동기 드라이브는 고정자 쇄교자속의 포화와 부하전류에 따라 비선형적으로 변하는 인덕턴스로 인해 여러 가지 문제점들이 발생한다. 이러한 이유로 본 논문에서는 정확한 고정자 쇄교자속과 토크를 계산하기 위해서 자속관측기의 $L_d\;와\; L_q$값을 회전자 위치와 고정자 전류에 대해 보상하였으며, 빠른 토크 응답특성과 최적 효율특성을 얻기 위해서 기준자속을 부하에 따라 계산하였다. 제안된 알고리즘의 정당성을 확인하기 위해서 1.0[kW] 릴럭턴스 동기 전동기를 사용하여 $\pm$20[rpm]과 $\pm$1500[rpm]에서 실험을 수행하였고, 실험을 수행한 결과 저속영역과 고속영역 모두 우수한 동특성과 향상된 효율을 얻을 수 있었다.
Sensorless Vector control of the permanent magnet synchronous motor(PMSM) typically requires knowledge of the PMSM structure and parameters, which in some situations are not readily available or may be difficult to obtain. In this paper, by measuring the currents of the PMSM drive, a neural-network-based rotor position and speed estimation method for PMSM is described. Because the proposed estimator treats the estimated motor speed as the weights, it is possible to estimate motor speed to adapt back propagation algorithm with 2 layered neural network. The proposed control algorithm is applied to PMSM drive system. The operating characteristics controlled by neural networks control are examined in detail.
In this paper, a new algorithm for sensorless speed control of switched reluctance motor (SRM) is proposed. It is based on the measurement of initial rate of change of phase current. The initial rate of rise of phase current mainly depends up on the phase inductance at the time instant when the phase is excited. Therefore, the measurement of initial di/dt permits rotor position estimation, which is used to trigger the next phase. In the proposed technique, there is no need to generate additional current pulses when a phase is not excited. Therefore, this scheme does not introduce the unwanted braking torque. Also, only one current measurement is made every time a phase is excited. This reduces the computational load on the micro-controller and enhances the speed range of the sensorless drive. By using this scheme it is possible to implement the sensorless control of SRM using low cost micro-controller.
교류 전압의 위상을 검출하여 제어하는 시스템의 경우 아날로그 제어방식에서는 검출한 위상에 대해 필터링에 의한 위상 offset 부분을 보상하여 제어에 응용하고 있다. 그러나, 디지털 제어방식에서는 이러한 위상 검출을 이용하여 제어할 경우 마이크로프로세서 혹은 마이크로 컨트롤러의 동작 주파수와 입력 위상 시간과의 오차로 인하여 정밀한 제어를 이룰 수가 없다. 일반적으로 사용하는 방식이 일정한 시간이 되면 누적된 오차를 임의로 보상하여 맞추어주는 방식인데 이러한 경우 보상하기 전까지는 오차를 지속적으로 가지고 갈 수밖에 없는 상황이 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 실시간으로 영점을 검출하여 마이크로프로세서의 동작 주파수에 맞도록 보상하는 방법이 필요하게 된다. 따라서 이러한 오차를 줄이면서 정밀한 디지털 제어에 응용하기 위해 본 논문에서 수행하고자 하는 연구는 다음과 같다. 1) 시뮬레이션 모델링을 통해 Zero Crossing Detection 알고리즘을 구현하여 영점을 검출을 통하여 동작 주파수에 맞도록 보상하는 방법에 관해 연구. 2) Microcontroller를 이용한 Zero Crossing Detection 설계를 통하여 실시간으로 영점을 검출하여 마이크로프로세서의 동작 주파수에 맞도록 보상하는 방법에 관해 연구. 3) Zero Crossing Detection 회로를 활용하여 BLDC 전동기의 회전자 위치 추정 연구.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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