• 한국철도학회논문집
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• 제13권5호
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• pp.493-499
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• 2010

국내의 차세대 고속전철 분야는 분산형 시스템을 개발 중이며 전동기 속도 제어를 위해서 벡터제어 방식을 사용하고 있다. 오늘날의 철도 차량 구동시스템은 인버터 제어에 의한 유도전동기 방식이 널리 쓰이고 있지만 최근에는 소음 제거, 효율 극대화 및 유지보수 비용 절감 등의 이점이 있는 영구자석 동기전동기가 새로이 관심을 얻고 있다. 본 논문에서는 매입형 영구자석 동기전동기를 적용한 차세대 고속전철 구동시스템의 일정 토크 영역에서의 제어를 수행한다. 적용된 제어 기법은 IPMSM의 릴럭턴스 토크를 이용하기 위한 단위전류 당 최대 토크 제어가 사용되었으며 Matlab/Simulink를 사용 모의시험 프로그램을 개발하여 시험하고 적용된 방식의 효용성을 증명하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 춘계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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• pp.119-121
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• 2008

This paper is proposed a high Performance speed control of the synchronous reluctance motor through the SV-PWM(Space Vector Pulse Width Modulation) of FAM-PI(Fuzzy Adaptive Mechanism-PI). SV-PWM is controlled using FAM-PI control. SV-PWM can be maximum used maximum do link voltage and is excellent control method due to characteristic to reducing harmonic more than others. Fuzzy control has a advantage which can be robustly controlled. FAM-PI controller is changed fixed gain of PI controller using fuzzy adaptive mechanism(FAM) to match operating condition. 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.776_777
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• 2009

Optimal efficiency control of synchronous reluctance motor(SynRM) is very important in the sense of energy saving and conservation of natural environment because the efficiency of the SynRM is generally lower than that of other types of AC motors. This paper is proposed a novel efficiency optimization control of SynRM considering iron loss using neural network(NN). The optimal current ratio between torque current and exciting current is analytically derived to drive SynRM at maximum efficiency. This paper is proposed an efficiency optimization control for the SynRM which minimizes the copper and iron losses. The design of the speed controller based on adaptive learning mechanism fuzzy-neural networks(ALM-FNN) controller that is implemented using fuzzy control and neural networks. The objective of the efficiency optimization control is to seek a combination of d and q-axis current components, which provides minimum losses at a certain operating point in steady state. The control performance of the proposed controller is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.47-57
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• 2006

본 논문은 ALM-FNN 제어기와 ANN 제어기를 사용하여 SynRM 드라이브의 최대토크 제어를 제시한다. 이 제어기는 인버터의 정격 전류와 전압 제한을 고려하고 전 속도 영역에 적용된다. 각 제어모드를 위하여 최대토크를 위한 최적의 d-축 전류 $^i{_d}$를 결정한다. 제시된 제어 알고리즘은 ALM-FNN 제어기와 ANN 제어기로 SynRM 드라이브 시스템을 제어하는데 적용된다. 최대토크 제어에 의하여 제어된 동작 특성은 실험을 통하여 상세히 설명한다. 또한 본 눈문은 ALM-FNN 제어기와 ANN 제어기 결과분석을 통하여 타당성을 입증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 B
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• pp.743-744
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• 2006

This paper is proposed an efficiency optimization control algorithm for a synchronous reluctance motor which minimizes the copper and iron losses. The design of the speed controller based on adaptive fuzzy-neural networks(AFNN) controller that is implemented using fuzzy control and neural networks. The proposed algorithm allows the electromagnetic losses in variable speed and torque drives to be reduced while keeping good torque control dynamics. The control performance of the hybrid artificial intelligent(HAI) controller is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.416-419
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• 2009

The widely used control theory based design of PI family controllers fails to perform satisfactorily under-parameter variation, nonlinear or load disturbance. In high performance applications, it is useful to automatically extract the complex relation that represent the drive behaviour. The use of loaming through example algorithms can be a powerful tool for automatic modelling variable speed drives. They can automatically extract a functional relationship representative of the drive behavior. These methods present some advantages over the classical ones since they do not rely on the precise knowledge of mathematical models and parameters. The paper proposes high performance speed and current control of synchronous reluctance motor(SynRM) drive using adaptive loaming mechanism-fuzzy neural network (ALM-FNN) and fuzzy logic control(FLC) controller. The proposed controller is developed to ensure accurate speed and current control of SynRM drive under system disturbances and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. Also, this paper proposes the analysis results to verify the effectiveness of the ALM-FNN and ANN controller.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1456-1458
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• 2005

In this paper, a new approach for the synchronous reluctance motor control which ensures producing maximum torque per ampere(MIPA) over the entire field weakening region is presented. In addition, This paper presents a speed sensorless control scheme of SynRM using artificial neural network. Also, by adjusting the base speed for the field weakening operation according to the flux level, the current and voltage limit, the smooth and precise transition into the field weakening operation can be achieved. The proposed scheme is verified validity through simulation.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 춘계학술대회 논문집 에너지변화시스템부문
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• pp.29-31
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• 2009

Optimal efficiency control of synchronous reluctance motor(SynRM) is very important in the sense of energy saving and conservation of natural environment because the efficiency of the SynRM is generally lower than that of other types of AC motors. This paper is proposed an efficiency optimization control for the SynRM which minimizes the copper and iron losses. The design of the speed controller based on fuzzy-neural networks (FN)-PI controller that is implemented using fuzzy control and neural networks. There exists a variety of combinations of d and q-axis current which provide a specific motor torque. The objective of the efficiency optimization control is to seek a combination of d and q-axis current components, which provides minimum losses at a certain operating point in steady state. It is shown that the current components which directly govern the torque production have been very well regulated by the efficiency optimization control scheme. The proposed algorithm allows the electromagnetic losses In variable speed and torque drives to be reduced while keeping good torque control dynamics. The control performance of the proposed controller is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.109-117
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• 2009

본 논문에서는 영구자석형 릴럭턴스 동기 발전기(PMA-RSG : Permanent magnet assisted-synchronous reluctance motor)에 대한 등가 자기 회로를 사용한 해석모델에 대해서 제시하고, 영구자석형 릴럭턴스 동기 발전기의 외형과 고정자 권선 그리고 특성을 결정하기 위해서 영구자석형 릴럭턴스 통기 발전기의 집중변수 모델(LPM : Lumped parameter model)을 제안한다. 집중변수 모델을 통하여 제안된 기기의 회전자 브리지에서 발생되는 자기 포화 현상에 대해서 예측하고, 기기의 성능에 대해서 효과적으로 검토한다. 집중변수 모델은 유한 요소법(FEM : Finite element method)에 비하여 정확하지는 않지만 영구자석형 릴럭턴스 동기 발전기의 자기적인 특성을 분석하는데 있어서 많은 시간이 걸리지 않으며, 초기 회전기기의 시제품 제작과 최적 설계에 있어서도 많은 장점을 가지고 있다. 집중변수 모델과 유한요소법을 통하여 영구자석형 릴럭턴스 동기발전기폭 초기 설계하고, 실제작을 고려하여 기기를 최적화하여 유한 요소법을 이용하여 설계 검증을 한다. 집중변수 모델의 선형 비선형 모델을 위해서 Matlab을 이용하였다. 제안된 영구자석형 릴럭턴스 통기발전기의 정당성을 검증하기 위해서 실제 역기전력 파형을 측정하였다.