본 논문은 스위치드 릴럭턴스 전동기의 순시 토크 맥동 저감 기법을 제안한다. 스위치드 릴럭턴스 전동기는 일반적으로 이중 돌극형의 구조로 인한 토크 맥동과 소음 발생의 단점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 제어 기법은 퍼지 로직 기반의 최적 턴 오프각 제어와 슬라이딩 모드 제어 기반의 토크 지령 보상 기법을 결합하여 순시적으로 발생하는 토크 맥동을 보상한다. 750W급 전동기 모델의 시뮬레이션 결과는 제안하는 제어 기법의 우수성을 보인다.
본 논문에서는 유전알고리즘과 유한요소법을 이용하여 BLDC 전동기의 코깅 토크를 최소화하기 위한 최적화 설계 방법을 제안하였다. 먼저 유전알고리즘을 이용하여 BLDC 전동기의 설계 변수를 추론하고, 유한요소법으로 코깅 토크를 구하였다. 유전알고리즘과 유한요소법을 사용함으로써 BLDC 전동기의 코깅 토크가 최소화 되는 영구자석의 형상을 전 영역에서 빠른 시간내에 구할 수 있었다.
Developing robot hands with multi-degree-of-freedom is one of the topics that researchers have recently begun to improve the limitation by adding flexibility and dexterity. In this study, an articulated servo-pneumatic robot hand system with direct-drive joints has been developed whose main feature is the minimization of the dimension. The servo-pneumatic system is advantageous to fabricate a dexterous robot hand system due to the high torque-to-weight and torque-to-volume ratio. This enables the design of a finger joint with an integrated rotary vane type actuator which produces high output torque without reduction gears, being very robust. In order to control the servo-pneumatic finger joints, a miniature proportional valve that can be attached to the robot hand is required. In this paper, a flapper nozzle type 4/3-way proportional directional valve has been designed and tested. The experimental results show that the developed valve can control a finger joint satisfactorily without much vibratory joint movements and acoustic noises.
A number of techniques have been developed for estimation of speed or position in motor drives. The accuracy of these techniques is affected by the variation of motor parameters such as the stator resistance, stator inductance or torque constant. This paper is proposed a neural network based estimator for torque and stator resistance in IPMSM Drives. The neural weights are initially chosen randomly and a model reference algorithm adjusts those weights to give the optimum estimations. The neural network estimator is able to track the varying parameters quite accurately at different speeds with consistent performance. The neural network parameter estimator has been applied to slot and flux linkage torque ripple minimization of the IPMSM. The validity of the proposed parameter estimator is confirmed by the operating characteristics controlled by neural networks control.
In this paper, a zero torque control scheme adopting current sharing function (CSF) used in integrated Switched Reluctance Motor (SRM) drive with DC battery charger is proposed. The proposed control scheme is able to achieve the keeping position (KP), zero torque (ZT) and power factor correction (PFC) at the same time with a simple novel current sharing function algorithm. The proposed CSF makes the proper reference for each phase windings of SRM to satisfy the total charging current of the battery with zero torque output to hold still position with power factor correction, and the copper loss minimization during of battery charging is also achieved during this process. Based on these, CSFs can be used without any recalculation of the optimal current at every sampling time. In this proposed integrated battery charger system, the cost effective, volume and weight reduction and power enlargement is realized by function multiplexing of the motor winding and asymmetric SR converter. By using the phase winding as large inductors for charging process, and taking the asymmetric SR converter as an interleaved converter with boost mode operation, the EV can be charged effectively and successfully with minimum integral system. In this integral system, there is a position sliding mode controller used to overcome any uncertainty such as mutual inductance or DC offset current sensor. Power factor correction and voltage adaption are obtained with three-phase buck type converter (or current source rectifier) that is cascaded with conventional SRM, one for wide input and output voltage range. The practicability is validated by the simulation and experimental results by using a laboratory 3-hp SRM setup based on TI TMS320F28335 platform.
This proposes an online loss minimization algorithm for series PI(SPI) based interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive to yield high efficiency and high dynamic performance over wide speed range. The loss minimization algorithm is developed based on the motor model. In order to minimize the controllable electrical losses of the motor and thereby maximize the operating efficiency, the d-axis armature current is controlled optimally according to the operating speed and load conditions. For vector control purpose, a SPI is used as a speed controller which enables the utilization of the reluctance torque to achieve high dynamic performance as well as to operate the motor over a wide speed range. Also, this paper proposes current control of model reference adaptive fuzzy controller(MFC), and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The proposed efficiency optimization control, SPI, MFC, ANN in this paper is applied to IPMSM drive system, the validity of this paper is proved by analyzing response characteristics in variety operating conditions.
HMT is a type of continuously variable transmission which has split power flow path characteristics with gear train and hydro static unit. The benefit of improved fuel economy and high power capacity enables it to be a promising application fur large vehicles. This paper presents the analysis results including velocity, static torque, transmission efficiency and dynamic model of the HMT that is developed for city buses. The speeds or gear shafts, the static clutch torque and split power ratio for each mode are detailed here. From the analysis of HMT transmission efficiency considering the power loss in meshed gear and hydraulic unit, we can conclude that minimization of hydraulic power is necessary for improved fuel economy design. Also, the dynamic simulation result for mode shift characteristics shows that little shift shock is observed because of the synchronized rotation speed in clutch.
이 논문에서는 다층 구조 고차 신경회로망을 이용하여 로봇 메니퓰레이터와 같이 관성이 크고 복잡한 특성을 갖는 시스템을 효과적으로 동정화하는 새로운 방법을 제안한다. 로봇 메니퓰레이터의 위치 및 속도와 미리 정해준 기준 점들 사이의 차이를 나타내는 특정 성능 지수 함수를 최소화하는 방법을 이용하여 동정화 과정에 필요한 신경회로망의 학습에 이용되는 입력 데이터를 설계하는 방법을 설명한다. 사람의 팔과 같이 비교적 큰 관성을 갖는 2축 로봇 매니퓰레이터를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션으로부터 제안된 방법이 복잡한 특성을 갖는 시스템의 동정화에 필요한 입력 데이터를 효과적으로 설계할 수 있음을 보인다.
Harmful exhaust emissions of diesel engines are recognized as main causes of air pollution in these days. But, the direct injection diesel engine is widely used for sake of minimization on energy consumption. Because biodiesel fuel is a renewable and alternative fuel for a diesel engine, its usability is expanded. To investigate the effect of biodiesel fuel(extracted from rapeseed oil) on the characteristics of performance and exhaust emissions in an agricultural diesel engine, the biodiesel fuel derived from rapeseed oil was applied in this study. Smoke emission of esterified rapeseed oil was reduced remarkably by approximately 44.5% at 1500 rpm, full load in comparison with the commercial diesel fuel. The power, torque and brake specific energy consumption of the diesel engine showed very slight differences. It was concluded that esterified rapeseed oil could be utilized effectively as an alternative and renewable fuel for agricultural direct injection diesel engines.
Generator efficiency optimization is important for economic saving and environmental pollution reduction. In general, the machine loss can be reduced by the decreasing the flux level, resulting in the significant reduction of the core loss. This paper proposesan model-based controller is used to decrement the excitation current component on the basis of measured stator current and machine parameters and the q-axis current component controls the generator torque, by which the speed of the induction generator iscontrolled according to the variation of the wind speed in order to produce the maximum output power. The generator reference speed is adjusted according to the optimum tip-speed ratio. The generated power flows into the utility grid through the back-to-back PWM converter. The grid-side converter controls the dc link voltage and the line-side power factor by the q-axis and the d-axis current control, respectively. Experimental results are shown to verify the validity of the proposed scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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