[논문]병렬형 저감 차수 칼만 필터를 이용한 매입형 영구자석 동기전동기의 센서리스 제어

임동훈; 박병건; 김래영; 현동석

doi:10.6113/tkpe.2011.16.3.266

병렬형 저감 차수 칼만 필터를 이용한 매입형 영구자석 동기전동기의 센서리스 제어
Sensorless Control Strategy of IPMSM Based on a Parallel Reduced-Order Extended Kalman Filter 원문보기

전력전자학회 논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics, v.16 no.3, 2011년, pp.266 - 273

임동훈 (한양대 대학원 전기공학과) , 박병건 (한양대 대학원 전기공학과) , 김래영 (한양대 전기제어생체공학부) , 현동석 (한양대 전기제어생체공학부)

초록
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본 논문에서는 매입형 영구자석 동기 전동기(IPMSM)의 확장형 역기전력(EEMF) 모델을 이용한 저감차수 병렬형 확장형 칼만 필터(EKF)를 이용한 센서리스 제어 기법을 제안한다. 제안된 센서리스 제어 기법은 간단한 수학적 구조로 매입형 영구자석 동기전동기 구동에 적합한 확장형 역기전력 모델을 이용하여 두 개의 저감 차수 형태로 표현하였다. 이러한 두 모델은 매 샘플링 시간마다 확장형 칼만 필터에 번갈아 연산된다. 행렬의 차수를 저감하여 EKF의 연산시간의 단축과 알고리즘 구현의 부담을 줄였으며 센서리스 제어의 안정적인 상태 벡터의 추정을 위해 병렬로 구동하는 두 모델에 의해 추정된 정보를 이용하였다. 제안된 기법은 실험 결과를 통하여 안정적인 위치 추정 및 속도 추정 성능을 검증 하였으며, 전 차수 EKF와의 연산 시간 비교를 통하여 우수성을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes a novel sensorless control scheme for a Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) by using a parallel reduced-order Extended Kalman Filter. The proposed scheme can obtain rotor position and speed by back-EMF that is estimated by reduced-order EKF and save computation time greatly due to using a parallel structure that works by turns every sampling time. Therefore, proposed scheme has merits of conventional EKF, and problems of parameter sensitivity are partially overcome. And proposed scheme can safely estimate rotor speed and position by using new algorithms according to driving regions. Experimental results show the validity of the proposed estimation technique, and to verify the merit of the proposed scheme, a comparison of a new reduced-order EKF algorithm with a conventional EKF algorithm has been also made in terms of computation time.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 IPMSM의 센서리스 제어를 위하여 병렬형 저감차수 칼만 필터를 이용한 방법을 제안하였다. 제안된 기법은 영구자석 동기전동기의 모델인 확장형 역기전력(EEMF) 모델을^[13] 기본으로 저감차수의 모델을 제안하였으며, 병렬형 EKF를 사용하여 추정된 역기전력을 통해 회전자의 위치 및 속도를 추정하였다.
본 논문에서는 IPMSM의 수학적 모델인 확장형 역기전력을 바탕으로 병렬형 저감차수 EKF 센서리스 제어 기법을 제안하였다. 제안된 센서리스 제어기법은전 차수모델 보다 약 15usec 정도의 연산시간을 단축시켰으며 부하변동이나 속도지령치의 변동에도 회전자 속도 및 위치를 안정적으로 추정 할 수 있었다.

제안 방법

EKF는 P, Q, R 행렬의 선정이 추정 성능에 중요한 영향을 미치고 있다. 따라서 본 논문에서는 trial-and-error 방법을 통해 EKF의 추정 안정성과 수렴 속도를 고려하여 Q와 R은 다음과 같이 선정하였다.^[10]
본 논문에서는 저감차수 EKF를 그림 2와 같이 병렬로 구동시켜 두 개의 EKF 가 각각의 샘플링 시간 마다 번갈아 연산을 수행하는 형태로, 현재 샘플링에서 연산을 행하는 EKF 는 이전 샘플링 시점에 저장된 값을 현재 샘플링 시간에 수행되는 EKF에 취합하는 방법으로 구성하였다. 먼저 이전에 추정된 저장된 속도와 역기전력 정보를 사용하여 현재 다른 EKF를 이용하여 새로운 역기전력을 추정한다. 그 다음에 새롭게 추정된 역기전력 정보를 가지고 현제 시점에서 다시회전자 속도와 위치정보를 식 (28)과 (30)를 이용하여 추정한다.
본 논문에서는 저감차수 EKF를 그림 2와 같이 병렬로 구동시켜 두 개의 EKF 가 각각의 샘플링 시간 마다 번갈아 연산을 수행하는 형태로, 현재 샘플링에서 연산을 행하는 EKF 는 이전 샘플링 시점에 저장된 값을 현재 샘플링 시간에 수행되는 EKF에 취합하는 방법으로 구성하였다. 먼저 이전에 추정된 저장된 속도와 역기전력 정보를 사용하여 현재 다른 EKF를 이용하여 새로운 역기전력을 추정한다.
EKF로부터 추정된 역기전력을 통해 회전자 위치 및 속도를 추정하는 방법은 다음과 같다. 쇄교 자속의 민감성을 저감하기 위에 다음과 같이 추정하였으며, 위치 추정 시에는 arctan 함수를 사용하였다.
그리고 다음 샘플링 시점에 동작될 EKF를 위해 추정된 정보들을 저장한다. 이러한 구조는 두 개의 EKF가 동작하지만, 각각의 샘플링 시점마다 교차적으로 하나의 EKF만을 사용하므로 연산시간은 하나의 EKF를 사용하는 것과 동일하며, 빠른 응답속도와 저감차수 구조에서 안정적인 동작을 위해 이전 샘플링 시점에 추정된 역기전력과 속도 정보를 사용하였다.
본 논문에서는 IPMSM의 센서리스 제어를 위하여 병렬형 저감차수 칼만 필터를 이용한 방법을 제안하였다. 제안된 기법은 영구자석 동기전동기의 모델인 확장형 역기전력(EEMF) 모델을^[13] 기본으로 저감차수의 모델을 제안하였으며, 병렬형 EKF를 사용하여 추정된 역기전력을 통해 회전자의 위치 및 속도를 추정하였다. 또한, 매 샘플링 시간마다 서로 다른 EKF를 실행하는 병렬형 구조로 동작하는 제안된 기법은 기존 EKF의 장점을 유지하며 연산시간 문제를 극복하였다.

대상 데이터

예측 단계는 직전 추정값 #과 오차 공분산 #을 입력으로 받아 예측값 ( X(k + 1)* , P(k + 1)*)을 출력한다. 예측 단계에서 사용된 시스템 모델 변수는 A_d와 Q이다. EKF의 두 번째 단계인 추정 과정은 입력 값으로 예측값 ( X(k + 1)* , P(k + 1)*)을 입력받아 추정값 #을 출력한다.
2(kW)급 IPMSM 센서리스 구동 시스템을 제작하였고 전체적인 시스템 블록도는 그림 3과 같다. 인버터는 (IPM) PM30CSY060를 이용하여 구성하였으며, 제어 시스템은 디지털 실호 처리기(DSP) TMS320C33과 FPGA가 사용되었다. 전류 제어기의 샘플링 시간은 100 [usec]이고 속도 제어기의 주기는 1[msec]로 설정하였으며, 공간 벡터 PWM 기법을 사용하였다.

이론/모형

인버터는 (IPM) PM30CSY060를 이용하여 구성하였으며, 제어 시스템은 디지털 실호 처리기(DSP) TMS320C33과 FPGA가 사용되었다. 전류 제어기의 샘플링 시간은 100 [usec]이고 속도 제어기의 주기는 1[msec]로 설정하였으며, 공간 벡터 PWM 기법을 사용하였다. 그림 4는 실험을 위해 구성된 실험 세트를 나타내며, 실험에 사용된 전동기 사양은 표1에 있다.

성능/효과

전 차수 같은 경우에는 약 70μsec 정도로 측정되었으며 제안된 저감 차수 EKF는 약 55μsec의 연산시간이 필요한 것으로 측정되었다. 따라서 제안된 기법은 전차 수 보다 약 15μsec 정도의 연산시간을 저감 시킨 것을 알 수 있다.
제안된 기법은 영구자석 동기전동기의 모델인 확장형 역기전력(EEMF) 모델을^[13] 기본으로 저감차수의 모델을 제안하였으며, 병렬형 EKF를 사용하여 추정된 역기전력을 통해 회전자의 위치 및 속도를 추정하였다. 또한, 매 샘플링 시간마다 서로 다른 EKF를 실행하는 병렬형 구조로 동작하는 제안된 기법은 기존 EKF의 장점을 유지하며 연산시간 문제를 극복하였다.
표2는 전 차수 EKF와 저감 차수 EKF의 연산 시간 비교 결과이다. 전 차수 같은 경우에는 약 70μsec 정도로 측정되었으며 제안된 저감 차수 EKF는 약 55μsec의 연산시간이 필요한 것으로 측정되었다. 따라서 제안된 기법은 전차 수 보다 약 15μsec 정도의 연산시간을 저감 시킨 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 IPMSM의 수학적 모델인 확장형 역기전력을 바탕으로 병렬형 저감차수 EKF 센서리스 제어 기법을 제안하였다. 제안된 센서리스 제어기법은전 차수모델 보다 약 15usec 정도의 연산시간을 단축시켰으며 부하변동이나 속도지령치의 변동에도 회전자 속도 및 위치를 안정적으로 추정 할 수 있었다. 따라서 제안된 기법을 통해 IPMSM의 센서리스 제어 구현의 가능성을 알 수 있었고 제안된 기법의 간단한 구조로 인해 실제 상용화 된 IPMSM의 제어 시스템에도 적용하여 연산시간을 단축시켜 성능향상 및 저가의 제어 보드에 EKF를 구현 시킬 수 있을 것이다.

후속연구

제안된 센서리스 제어기법은전 차수모델 보다 약 15usec 정도의 연산시간을 단축시켰으며 부하변동이나 속도지령치의 변동에도 회전자 속도 및 위치를 안정적으로 추정 할 수 있었다. 따라서 제안된 기법을 통해 IPMSM의 센서리스 제어 구현의 가능성을 알 수 있었고 제안된 기법의 간단한 구조로 인해 실제 상용화 된 IPMSM의 제어 시스템에도 적용하여 연산시간을 단축시켜 성능향상 및 저가의 제어 보드에 EKF를 구현 시킬 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	영구 자석 동기 전동기의 장점은?	영구 자석 동기 전동기(PMSM)는 보수성 및 제어, 내환경성이 우수하고 고효율, 고역률 및 정밀제어가 가능한 전동기로써 다양한 산업 및 가전 분야에서 폭넓게 사용되고 있다. 영구자석 동기전동기는 돌극성에 의해 부착형 영구자석 동기전동기(SPMSM: Surface Permanent Magnet Synchronous Motors)와 매입형 영구자석 동기전동기(IPMSM: Interior Permanent Magnet Synchronous Motor) 로 구분 된다.
	IPMSM의 정밀한 벡터 제어를 위해 필요한 것은?	그중에서 매입형 영구자석 동기전동기는 마그네틱 토크와 릴럭 턴스 토크를 동시에 이용하기 때문에 고효율 고성능 전동기로 인식되어 차세대 전동기로서 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만, IPMSM의 정밀한 벡터 제어를 위해 엔코더 및 리졸버 와 같은 센서를 통해 회전자의 속도 및 위치의 검출이 필요하다. 하지만 이러한 속도및 위치 센서들은 모터의 부피 및 가격이 상승이 되고 주위 온도나 습도에 환경적인 영향을 받는 단점을 가지고 있다.
	엔코더 및 리졸버 와 같은 센서의 단점은?	하지만, IPMSM의 정밀한 벡터 제어를 위해 엔코더 및 리졸버 와 같은 센서를 통해 회전자의 속도 및 위치의 검출이 필요하다. 하지만 이러한 속도및 위치 센서들은 모터의 부피 및 가격이 상승이 되고 주위 온도나 습도에 환경적인 영향을 받는 단점을 가지고 있다. 이와 같은 단점으로 인해 위치 및 속도 센서가 필요 없는 다양한 센서리스 제어기법에 대한 연구가 활발히 진행되어왔다 [1-13].

참고문헌 (14)

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Ichikawa, S. Tomita, M. Doki, S. Okuma, S. "Sensorless Control of Permanent-Magnet Synchronous Motors Using Online Parameter Identification Based on System Identification Theory" IEEE Trans. Ind. Appl, 2006, Vol 53; No. 2, pages 363-372.
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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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